Zeitschrift für angewandten Maschinenbau

Abstrakt

Vorhersage der Oberflächenrauheit aus Schneidwerkzeugvibrationen beim Hartdrehen von AISI D2-Stahl unterschiedlicher Härte mit CBN-Wendeschneidplatten mit konventioneller und Wiper-Geometrie

Sarnobat SS und Raval HK

Die Qualität der bearbeiteten Oberfläche ist von entscheidender Bedeutung, da sie die Funktionalität des Bauteils im Betrieb beeinflusst. Die Funktionalität der bearbeiteten Teile im Betrieb, wie tribologische Leistung, Dauerfestigkeit des Bauteils usw., hängt stark von den Oberflächenprofileigenschaften und der nach der Bearbeitung erzeugten Oberflächenrauheit ab. Die Qualität der Oberfläche hängt jedoch von der Komplexität der zahlreichen Prozessparameter ab. Die Mechanik des Metallschneidens führt zwangsläufig zu einer dynamischen Instabilität des Prozesses, die wiederum zu Vibrationen des Schneidwerkzeugs führt. Frühere Untersuchungen weisen auf einen Zusammenhang zwischen den Vibrationen des Schneidwerkzeugs und der Oberflächenrauheit hin. In dieser Studie wurden die Vibrationen des Schneidwerkzeugs in tangentialer und axialer Richtung mit den Eingangsparametern Schnittgeschwindigkeit, Vorschub, Schnitttiefe, Härte des Werkstückmaterials und Werkzeugkantengeometrie integriert, um mithilfe von Regressionsanalysen und Methoden künstlicher neuronaler Netze aus den experimentell erhaltenen Daten Vorhersagemodelle für die Oberflächenrauheit zu entwickeln. Die Ergebnisse der Regressionsmodelle und des neuronalen Netzwerkmodells werden verglichen. Es ist eine gute Übereinstimmung zwischen den experimentellen und den vorhergesagten Werten für beide Modelle zu erkennen, allerdings übertrifft der Ansatz neuronaler Netze die Regressionsanalyse bei weitem. Darüber hinaus ist auch zu beachten, dass die Oberflächenqualität deutlich von der Geometrie der Werkzeugschneide und der Vorschubgeschwindigkeit beeinflusst wird.