Optimización de los parámetros de corte en la rugosidad en un acero AISI SAE 1045

En este proyecto se realizaron varias operaciones de planeado al azar con diferentes parámetros de corte (velocidad de corte, avance y profundidad), además con variables no controlables (presión del refrigerante, insertos nuevos y con desgaste) sobre un acero AISI SAE 1045, en el centro de mecanizad...

Full description

Autores:
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2016
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.udistrital.edu.co:11349/24898
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/24898
Palabra clave:
Control numérico computarizado.
Valor de rugosidad media.
Profundidad de la rugosidad media
Micrómetro
Micro pulgada
Micro Newton
Velocidad de husillo
Velocidad de corte
Velocidad de avance
Profundidad
Desgaste
Presión del refrigerante
Arreglo ortogonal
kilovatio
Hessiano
Tecnología Mecánica - Tesis y disertaciones académicas
Acero AISI/SAE 1045
Acabado de metales
Acero - Especifícaciones
Computer Numerical Control
Mean Roughness Value.
The average roughness depth
Micrometer
Micro inch
Micro Newton
Screw speed
Cutting speed
Feed speed
Depth
Wear
Refrigerant Pressure
Orthogonal array
Kilowatt
Hessian
Rights
License
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
Description
Summary:En este proyecto se realizaron varias operaciones de planeado al azar con diferentes parámetros de corte (velocidad de corte, avance y profundidad), además con variables no controlables (presión del refrigerante, insertos nuevos y con desgaste) sobre un acero AISI SAE 1045, en el centro de mecanizado de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas; donde se tomaron los resultados de rugosidad superficial a medida que se cambiaron los parámetros mencionados con un rugosímetro, el cual suministraba los datos de Ra y Rz, la obtención de estos datos se realizó según el método de Taguchi, en el cual se menciona el número de pruebas y la combinación para obtener los mejores resultados, de los cuales se obtuvo el promedio y de ahí los datos finales. Después de realizado esto, se implementó el método de polinomios por medio de la interpolación multivariada de Lagrange, con los cuales se pudieron realizar las respectiva pruebas para comprobar que los polinomios estaban planteados correctamente, y se pudieron optimizar por medio del método del gradiente, todo esto se logró bajo las medidas establecidas y aunque los procesos no funcionaron de la manera esperada estuvieron dentro del promedio obtenido.