AI Summary & Key Takeaways
AI InsightIn this study where the Taguchi method has been applied, theprocessing methods such as cutting force and surface roughness have been minimized, the performance has been increased, and theproduct quality has been improved.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
In this study, the surface roughness and cutting forces of Al 7075 alloy were investigated experimentally while milling with cutting toolcoated by Diamond-Like-Carbon (DLC). The influence of feed, cutting speed and depth of cut on surface roughness and cutting forceswas analyzed. Taguchi technique was used when designing the experiment. With this way, the time and cost of the experimentseconomized, and the data found from the experimental outcomes were adjusted, and improvement was performed. The connectionbetween the dependent and independent variables was modeled mathematically by regression analysis method. As a result, the mosteffective factor in the formation of surface roughness with ANOVA was the feed with 92.46%, the most effective factor in the creationof cutting force was the depth of cut with 82.91 %. With the regression analysis, Ra's predictive equation was obtained with an accuracyof 94.7%, and the force estimation of the equation with 87.1% accuracy. In this study where the Taguchi method has been applied, theprocessing methods such as cutting force and surface roughness have been minimized, the performance has been increased, and theproduct quality has been improved.
Özet
Bu çalışmada, Al 7075 alaşımın Diamond Like Carbon (DLC) kaplamalı kesici takımlarla frezelemede yüzey pürüzlülüğü ve kesme kuvvetleri deneysel olarak incelenmiştir. İlerleme, devir ve talaş derinliğinin yüzey pürüzlülüğüne ve kesme kuvvetlerine etkisi araştırılmıştır. Deney tasarımında Taguchi metodu kullanılmıştır. Bu yöntem ile deneylere sarfadilecek zaman ve maliyetten tasarruf edilmiş, deney neticelerinde elde edilen veriler optimize edilerek iyileştirme gerçekleştirilmiştir. Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişki matematiksel olarak regresyon analiz yöntemiyle modellenmiştir. Sonuç olarak da ANOVA ile de yüzeydeki pürüzlülüğün oluşumunda en etkili faktör %92,46 ile ilerleme, kesme kuvveti oluşumunda en etkili faktör %82,91 ile talaş derinliği olduğu anlaşılmıştır. Regresyon analizi ile de Ra tahminsel denklemi %94,7 doğruluk ile, kuvvet tahminsel denklemi %87,1 doğruluk ile elde edilmiştir. Taguchi metodunun uygulandığı bu çalışmada kesme kuvveti ve yüzey pürüzlülüğü gibi işleme yöntemlerinde en aza indirilip, performans yükseltilmiş ve elde edilen ürün kalitesi iyileştirilmiştir.