PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Modelowanie wpływu parametrów obróbki nagniataniem na chropowatość powierzchni wałków ze stali 42CRMO4

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
W artykule przedstawiono wyniki badań mających na celu określenie wpływu parametrów nagniatania ślizgowego na chropowatość powierzchni wałków wykonanych ze stali 42CrMo4. Proces nagniatania wykonano przy użyciu narzędzi z końcówką z polikrystalicznego diamentu. Przed nagniataniem próbki poddano toczeniu na tokarce narzędziowej. Badania prowadzono według planu Hartleya PS/DS-P:Ha3, który umożliwia zdefiniowanie równania regresji w postaci wielomianu drugiego stopnia. Wykorzystano również modele sztucznej sieci neuronowej do przewidywania chropowatości powierzchni wałków po procesie nagniatania. Rozważane parametry wejściowe procesu obejmowały wartości nacisku, prędkości nagniatania i prędkości posuwu. We wszystkich analizowanych przypadkach nagniatania wartość chropowatości powierzchni określonej parametrem Ra uległa zmniejszeniu. Różnice między danymi eksperymentalnymi a modelem Hartleya nie przekraczały 24%. Najlepszą reprezentację modelu Hartleya uzyskano dla parametrów nagniatania: posuw f = 0,32 mm/obr, nacisk P = 130 N i prędkość nagniatania v = 180 obr/min. Perceptrony wielowarstwowe były najlepszymi predyktorami chropowatości powierzchni wałków. Przy współczynniku korelacji Pearsona R2 powyżej 0,998 wartość średniego błędu bezwzględnego nie przekroczyła 0,005.
Rocznik
Strony
19--29
Opis fizyczny
Bibliogr. 11 poz., rys., tab., wykr.
Twórcy
  • Politechnika Rzeszowska im. I. Łukasiewicza, Katedra Technologii Maszyn i Inżynierii Produkcji, al. Powstańców Warszawy 8, Rzeszów
autor
  • Politechnika Rzeszowska im. I. Łukasiewicza, Katedra Technologii Maszyn i Inżynierii Produkcji, al. Powstańców Warszawy 8, Rzeszów
  • Politechnika Rzeszowska im. I. Łukasiewicza, Katedra Przeróbki Plastycznej, al. Powstańców Warszawy 8, Rzeszów
  • Politechnika Rzeszowska im. I. Łukasiewicza, Katedra Technologii Maszyn i Inżynierii Produkcji, al. Powstańców Warszawy 8, Rzeszów
Bibliografia
  • 1. Korzynski M., Zarski T.: Slide diamond burnishing influence on of surface stereometric structure of an AZ91 alloy. Surface and Coating Technology 2016; 307: 590–595.
  • 2. Kumar K., Prasad, K.E.: Application of roller burnishing process for final machining of cylindrical surface. IOSR Journal of Mechanical and Civil Engineering 2016; 12(1): 1–7.
  • 3. Chomienne V., Valirgue F., Rech J., Vierdu C.: Influence of ball burnishing on residual stress profile of a 15-5PH stainless steel. CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology 2016; 13: 90–96.
  • 4. Zaleski K., Skoczylas A.: Effect of slide burnishing on the surface layer and fatigue life of titanium alloy parts. Advances in Materials Science 2019; 19(4): 35–45.
  • 5. Labuda W., Starosta R., Charchalis A.: The analysis of the influence of the burnishing process on corrosion properties of steel applied to sea water pump shafts. Journal of Kones Powertrain and Transport 2011; 18(4): 221–228.
  • 6. Korzynski M., Lubas J., Świrad S., Dudek K.: Surface layer characteristics due to slide diamond burnishing with a cylindrical-ended tool. Journal of Materials Processing Technology 2011; 211(1): 84–94.
  • 7. Shiou F.J., Cheng C.H.: Ultra-precision surface finish of NAK80 mould tool steel using sequential ball burnishing and ball polishing processes. Journal of Materials Processing Technology 2008; 201(1–3): 554–559.
  • 8. Maximov J.T., Duncheva G.V., Anchev A.P., Ganev N., Amudjev I.M., Dunchev V.P.: Effect of slide burnishing method on the surface integrity of AISI 316Ti chromium–nickel steel. Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering 2018; 40: 194.
  • 9. El-Tayeb N.S.M, Low K.O., Brevern P.V.: Influence of roller burnishing contact width and burnishing orientation on surface quality and tribological behaviour of aluminium 6061. Journal of Materials Processing Technology 2007; 186: 272–278.
  • 10. Cagan S.C., Aci M., Buldum B.B., Aci C.: Artificial neural networks in mechanical surface enhancement technique for the prediction of surface roughness and microhardness of magnesium alloy. Bulletin of the Polish Academy of Sciences Technical Sciences 2019; 67(4): 729–739.
  • 11. Nalbant M. Gökkaya H., Toktaş I., Sur G.: The experimental investigation of the effects of uncoated, PVD- and CVD-coated cemented carbide inserts and cutting parameters on surface roughness in CNC turning and its prediction using artificial neural networks. Robotics and Computer Integrated Manufacturing 2009; 25(1): 211–223.
Uwagi
PL
Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2021).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-d9f2ac53-30b0-457c-a39d-3a997d8031fe
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.