Serbest formlu ince cidarlı AA 5083-H111 alaşımının frezelenmesinde kesme parametrelerinin yüzey pürüzlülüğü üzerine etkilerini deneysel ve istatiksel değerlendirilmesi

Abstract

Bu çalışmada, kuru işleme koşullarında serbest formlu ince cidarlı AA 5083-H111 alaşımın kaplamasız karbür parmak freze ile işlenmesinde cidar kalınlığının, kesme hızının ve ilerleme miktarının yüzey pürüzlülüğü üzerindeki etkilerinin belirlenmesine odaklanmıştır. Ayrıca en düşük yüzey pürüzlülüğü için optimum kesme parametrelerinin belirlenmesinde Taguchi yöntemi ve regresyon analizi uygulanmıştır. Deney tasarımı Taguchi L32 (21x42) dizinine göre hazırlanmıştır. Deney ve analiz sonuçlarına göre, yüzey pürüzlülüğünü en aza indirmek için optimum kesme parametre seviyeleriA2B1C4 (5 mm cidar kalınlığı, 0,05 mm/diş ilerleme miktarı ve 200 m/dak) belirlenmiştir. ANOVA analiz sonucuna göre yüzey pürüzlülüğü üzerine en etkin kesme parametresi %57,14 ile ilerleme miktarı olduğu tespit edilmiştir. Yüzey pürüzlülüğü için yapılan regresyon analiz sonuçlarında ikinci derece regresyon analiz sonuçları lineer regresyon sonuçlarına göre gerçek değerlere en yakın sonuçları verdiği görülmüştür.

In this study, freeform thin-walled AA 5083-H111 alloy under dry machining conditions focused on determining the effects of wall thickness, cutting speed, and feed rate on surface roughness in machining uncoated carbide end mills. In addition, Taguchi method and regression analysis were applied to determine the optimum cutting parameters for the lowest surface roughness. The experimental design was prepared according to the Taguchi L32 (21x42) array. According to the test and analysis results, optimum cutting parameter levels A2B1C4 (5 mm wall thickness, 0.05 mm/tooth feed rate and 200 m/min) were determined to minimize the surface roughness. According to the ANOVA analysis results, it was determined that the most effective cutting parameter on the surface roughness was the feed rate with 57.14%. In the regression analysis results for the surface roughness, it was seen that the second-order regression analysis results gave the closest results to the true values according to the linear regression results.