Published January 1, 2015
| Version v1
Publication
Open
Optimization of Processing Parameters in ECM of Die Tool Steel Using Nanofluid by Multiobjective Genetic Algorithm
Creators
- 1. Vellore Institute of Technology University
- 2. UCSI University
Description
Formation of spikes prevents achievement of the better material removal rate (MRR) and surface finish while using plain NaNO3 aqueous electrolyte in electrochemical machining (ECM) of die tool steel. Hence this research work attempts to minimize the formation of spikes in the selected workpiece of high carbon high chromium die tool steel using copper nanoparticles suspended in NaNO3 aqueous electrolyte, that is, nanofluid. The selected influencing parameters are applied voltage and electrolyte discharge rate with three levels and tool feed rate with four levels. Thirty-six experiments were designed using Design Expert 7.0 software and optimization was done using multiobjective genetic algorithm (MOGA). This tool identified the best possible combination for achieving the better MRR and surface roughness. The results reveal that voltage of 18 V, tool feed rate of 0.54 mm/min, and nanofluid discharge rate of 12 lit/min would be the optimum values in ECM of HCHCr die tool steel. For checking the optimality obtained from the MOGA in MATLAB software, the maximum MRR of 375.78277 mm(3)/min and respective surface roughness Ra of 2.339779 μm were predicted at applied voltage of 17.688986 V, tool feed rate of 0.5399705 mm/min, and nanofluid discharge rate of 11.998816 lit/min. Confirmatory tests showed that the actual performance at the optimum conditions was 361.214 mm(3)/min and 2.41 μm; the deviation from the predicted performance is less than 4% which proves the composite desirability of the developed models.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
يمنع تشكيل المسامير تحقيق معدل أفضل لإزالة المواد (MRR) وإنهاء السطح أثناء استخدام المنحل بالكهرباء المائي NaNO3 العادي في الآلات الكهروكيميائية (ECM) لفولاذ أداة القالب. ومن ثم يحاول هذا العمل البحثي تقليل تكوين المسامير في قطعة العمل المختارة من الفولاذ عالي الكربون عالي الكروم باستخدام الجسيمات النانوية النحاسية المعلقة في إلكتروليت NaNO3 المائي، أي السائل النانوي. المعلمات المؤثرة المحددة هي الجهد المطبق ومعدل تفريغ الإلكتروليت مع ثلاثة مستويات ومعدل تغذية الأداة مع أربعة مستويات. تم تصميم ستة وثلاثين تجربة باستخدام برنامج Design Expert 7.0 وتم التحسين باستخدام خوارزمية وراثية متعددة الأهداف (MOGA). حددت هذه الأداة أفضل مزيج ممكن لتحقيق أفضل رنين مغناطيسي وخشونة سطحية. تكشف النتائج أن الجهد الكهربائي البالغ 18 فولت، ومعدل تغذية الأداة البالغ 0.54 مم/دقيقة، ومعدل تفريغ السوائل النانوية البالغ 12 لتر/دقيقة ستكون القيم المثلى في وحدة التحكم في المحرك لصلب أداة القالب HCHCr. للتحقق من الأمثلية التي تم الحصول عليها من MOGA في برنامج MATLAB، تم توقع الحد الأقصى لمعدل الرنين المغناطيسي البالغ 375.78277 مم(3)/دقيقة وخشونة السطح ذات الصلة البالغة 2.339779 ميكرومتر عند الجهد المطبق البالغ 17.688986 فولت، ومعدل تغذية الأداة البالغ 0.5399705 مم/دقيقة، ومعدل تفريغ السوائل النانوية البالغ 11.998816 لتر/دقيقة. أظهرت الاختبارات التأكيدية أن الأداء الفعلي في الظروف المثلى كان 361.214 مم(3)/دقيقة و 2.41 ميكرومتر ؛ الانحراف عن الأداء المتوقع أقل من 4 ٪ مما يثبت الرغبة المركبة للنماذج المطورة.Translated Description (French)
La formation de pointes empêche l'obtention d'un meilleur taux d'enlèvement de matière (MRR) et d'un meilleur état de surface lors de l'utilisation d'un électrolyte aqueux NaNO3 ordinaire dans l'usinage électrochimique (ECM) de l'acier à outil. Par conséquent, ce travail de recherche tente de minimiser la formation de pointes dans la pièce sélectionnée d'acier à outils à haute teneur en carbone et en chrome à l'aide de nanoparticules de cuivre en suspension dans l'électrolyte aqueux NaNO3, c'est-à-dire le nanofluide. Les paramètres d'influence sélectionnés sont la tension appliquée et le taux de décharge de l'électrolyte avec trois niveaux et le taux d'alimentation de l'outil avec quatre niveaux. Trente-six expériences ont été conçues à l'aide du logiciel Design Expert 7.0 et l'optimisation a été effectuée à l'aide d'un algorithme génétique multiobjectif (MOGA). Cet outil a identifié la meilleure combinaison possible pour obtenir un meilleur MRR et une meilleure rugosité de surface. Les résultats révèlent que la tension de 18 V, le taux d'alimentation de l'outil de 0,54 mm/min et le taux de décharge du nanofluide de 12 l/min seraient les valeurs optimales dans l'ECM de l'acier à outil HCHCr. Pour vérifier l'optimalité obtenue à partir du MOGA dans le logiciel Matlab, le MRR maximum de 375,78277 mm(3)/min et la rugosité de surface respective Ra de 2,339779 μm ont été prédits à une tension appliquée de 17,688986 V, un débit d'alimentation de l'outil de 0,5399705 mm/min et un débit de décharge du nanofluide de 11,998816 lit/min. Des tests de confirmation ont montré que la performance réelle aux conditions optimales était de 361,214 mm(3)/min et 2,41 μm ; l'écart par rapport à la performance prédite est inférieur à 4% ce qui prouve la désirabilité composite des modèles développés.Translated Description (Spanish)
La formación de picos evita el logro de una mejor tasa de eliminación de material (MRR) y acabado superficial al usar electrolito acuoso de NaNO3 liso en el mecanizado electroquímico (ECM) de acero para herramientas de troquel. Por lo tanto, este trabajo de investigación intenta minimizar la formación de picos en la pieza de trabajo seleccionada de acero para herramientas con alto contenido de carbono y alto contenido de cromo utilizando nanopartículas de cobre suspendidas en electrolito acuoso de NaNO3, es decir, nanofluido. Los parámetros de influencia seleccionados son la tensión aplicada y la velocidad de descarga del electrolito con tres niveles y la velocidad de alimentación de la herramienta con cuatro niveles. Se diseñaron treinta y seis experimentos utilizando el software Design Expert 7.0 y la optimización se realizó utilizando el algoritmo genético multiobjetivo (moga). Esta herramienta identificó la mejor combinación posible para lograr la mejor MRR y la rugosidad de la superficie. Los resultados revelan que el voltaje de 18 V, la velocidad de alimentación de la herramienta de 0.54 mm/min y la velocidad de descarga de nanofluido de 12 lit/min serían los valores óptimos en ECM de acero para herramientas de troquel de HCHCr. Para verificar la optimalidad obtenida del moga en el software MATLAB, se predijeron la MRR máxima de 375.78277 mm(3)/min y la rugosidad superficial respectiva Ra de 2.339779 μm a un voltaje aplicado de 17.688986 V, una velocidad de alimentación de la herramienta de 0.5399705 mm/min y una velocidad de descarga de nanofluido de 11.998816 lit/min. Las pruebas confirmatorias mostraron que el rendimiento real en las condiciones óptimas fue de 361.214 mm(3)/min y 2.41 μm; la desviación del rendimiento previsto es inferior al 4%, lo que demuestra la conveniencia compuesta de los modelos desarrollados.Files
895696.pdf.pdf
Files
(4.5 kB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:2ba3ce2a1bb04da3fca4f05d32ef8e59
|
4.5 kB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- تحسين معلمات المعالجة في وحدة التحكم في المحرك لصلب أداة القالب باستخدام السائل النانوي بواسطة خوارزمية وراثية متعددة الأهداف
- Translated title (French)
- Optimisation des paramètres de traitement dans l'ECM de l'acier à outils sous pression à l'aide de nanofluides par algorithme génétique multi-objectif
- Translated title (Spanish)
- Optimización de los parámetros de procesamiento en ECM de acero para herramientas de troquel mediante nanofluido mediante algoritmo genético multiobjetivo
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W1522336061
- DOI
- 10.1155/2015/895696
References
- https://openalex.org/W1963573921
- https://openalex.org/W1985186899
- https://openalex.org/W1985538116
- https://openalex.org/W1999763408
- https://openalex.org/W2009883530
- https://openalex.org/W2024653350
- https://openalex.org/W2032746695
- https://openalex.org/W2035601366
- https://openalex.org/W2050278969
- https://openalex.org/W2054148758
- https://openalex.org/W2073017292
- https://openalex.org/W2084541957
- https://openalex.org/W215762731