Cutting parameters optimization of Al-6063 using numerical simulations and genetic algorithms
Machining process simulations are commonly used by manufacturing industries to accurately predict machining force, time, and the performance of engineering components. Determination of optimal conditions of machining parameters is fundamental to improve material properties, surface finish quality, a...
- Autores:
-
Osorio Pinzón, Juan Camilo
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- eng
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/44025
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/44025
- Palabra clave:
- Mecanizado - Investigaciones - Métodos de simulación
Algoritmos genéticos - Aplicaciones industriales - Investigaciones
Método de elementos finitos - Aplicaciones industriales - Investigaciones
Corte de metales - Investigaciones
Ingeniería
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- openAccess
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Machining process simulations are commonly used by manufacturing industries to accurately predict machining force, time, and the performance of engineering components. Determination of optimal conditions of machining parameters is fundamental to improve material properties, surface finish quality, and the cutting tool life, among other objectives. There are two alternatives to determine optimal cutting parameters for a given process. The first one is through the use of machining handbooks, which often offers different alternatives based on experience, hence generating uncertainties and drawbacks in terms of efficiency of the solution. The second alternative to the conventional method is the development of complex computational models, which makes process optimization problem more difficult and sometimes impossible to solve. In this work, a multi-objective genetic algorithm based on orthogonal cutting finite element (FE) simulations and statistical analysis is proposed to determine optimal machining parameters, being rake angle ({alfa}), velocity V and cutting feed (f). The optimal conditions are achieved by minimizing the cutting force, grain size ({delta}), and maximizing material removal rate (MRR) of Aluminum 6063-O. Response surface methodology (RSM) has utilized for the optimization process to examine the influence of the process parameters in cutting process performance. FE simulations are carried out using MSC Marc by taking into account a Johnson-Cook constitutive model for material plastic behavior and an entropy-based damage model. Material response was determined by using three different test apparatus, a conventional quasi-static test apparatus, a drop weight impact test (DWIT), and a Klosky-Hopkinson bar machine, covering strain rate values from 0.01 s^(-1) to 30 s^(-1) and temperature values from 23°C to 300°C. Constitutive model, damage model, and computational domains were validated using tension tests, Taylor test, and experimental measurements of orthogonal cutting forces. |
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The optimal conditions are achieved by minimizing the cutting force, grain size ({delta}), and maximizing material removal rate (MRR) of Aluminum 6063-O. Response surface methodology (RSM) has utilized for the optimization process to examine the influence of the process parameters in cutting process performance. FE simulations are carried out using MSC Marc by taking into account a Johnson-Cook constitutive model for material plastic behavior and an entropy-based damage model. Material response was determined by using three different test apparatus, a conventional quasi-static test apparatus, a drop weight impact test (DWIT), and a Klosky-Hopkinson bar machine, covering strain rate values from 0.01 s^(-1) to 30 s^(-1) and temperature values from 23°C to 300°C. Constitutive model, damage model, and computational domains were validated using tension tests, Taylor test, and experimental measurements of orthogonal cutting forces."La industria de fabricación y mecanizado hace uso de diferentes simulaciones de corte para predecir fuerza de corte, tiempo de mecanizado y rendimiento de diferentes componentes de ingeniería. La determinación de los parámetros óptimos de mecanizado es fundamental para mejorar las propiedades mecánicas del material, el acabado superficial y la vida útil de la herramienta de corte. Existen dos alternativas para determinar los parámetros de corte óptimo: El primero es a través del uso de manuales de mecanizado y de taller, que a menudo ofrecen diferentes alternativas basadas en la experiencia del operario, lo que genera incertidumbres e inconvenientes en términos de eficiencia en la solución. La segunda alternativa al método convencional es el desarrollo de modelos computacionales complejos, lo cual genera que el problema de optimización sea más complejo y, a veces, imposible de resolver. En este trabajo, se propone un algoritmo genético multiobjetivo basado en simulaciones por medio del método de elementos finitos (MEF) de corte ortogonal y análisis estadístico para determinar los parámetros óptimos de mecanizado, ángulo de inclinación ({alfa}), la velocidad V y el avance de la herramienta (f). Las condiciones optimas son determinadas minimizando la fuerza de corte, el tamaño de grano ({delta}) y maximizando la tasa de remoción de material (MRR) del Aluminio 6063-O. El método de superficie de respuesta (RSM) es utilizado durante el proceso de optimización para examinar la influencia de los parámetros del proceso de corte y la respuesta de este. Las simulaciones de MEF se realizan utilizando el software MSC Marc incorporando el modelo constitutivo de Johnson-Cook para el comportamiento plástico del material y un modelo de daño basado en la generación de entropía. La respuesta del material se determinó utilizando tres montajes experimentales, un aparato de prueba cuasi-estático convencional, una prueba de impacto (DWIT) y una máquina de Kolsky..."Tomado del Formato de Documento de Grado.Magíster en Ingeniería MecánicaMaestría77 hojasapplication/pdfengUniandesMaestría en Ingeniería MecánicaFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería Mecánicainstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional SénecaCutting parameters optimization of Al-6063 using numerical simulations and genetic algorithmsTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMMecanizado - Investigaciones - Métodos de simulaciónAlgoritmos genéticos - Aplicaciones industriales - InvestigacionesMétodo de elementos finitos - Aplicaciones industriales - InvestigacionesCorte de metales - InvestigacionesIngenieríaPublicationhttps://scholar.google.es/citations?user=gtsFvdAAAAAJvirtual::10317-10000-0003-2797-8212virtual::10317-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000705918virtual::10317-146deea4d-7f2c-4bcf-b367-56a9ef59d55avirtual::10317-146deea4d-7f2c-4bcf-b367-56a9ef59d55avirtual::10317-1TEXTu827315.pdf.txtu827315.pdf.txtExtracted texttext/plain126698https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/fe6fa78e-9499-4abc-8e18-ecd4c8e03519/downloadc20a34bc28264db52cb68b22e9e6dae7MD54ORIGINALu827315.pdfapplication/pdf18020874https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/6597c86a-3713-4d31-a3e3-f4aa2ed946ce/downloada816d8cfa06beb15bb280bd2bcfefd83MD51THUMBNAILu827315.pdf.jpgu827315.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7334https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/fb324ff4-53ca-4636-b6e5-999664c628c9/downloadb075dd5fbfaeb9b61bc9999e9b560141MD551992/44025oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/440252024-03-13 14:09:23.094https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfopen.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co |