
Нещодавні досягнення в галузі обробки зосереджені на точності, ефективності та обробці твердих матеріалів, що обумовлено такими секторами, як аерокосмічна та автомобільна промисловість. Жорстка обробка або обробка матеріалів понад 45 HRC пов'язана з такими проблемами, як швидкий знос інструменту, інтенсивне нагрівання та збереження точності розмірів. Інновації в різанні інструментальних матеріалів і технології ЧПУ покращили ці процеси, але деградація інструменту і високі зусилля все ще ускладнюють обробку загартованих матеріалів. Шорсткість поверхні є ключовим показником якості, що впливає на такі фактори продуктивності, як зносостійкість і термін служби. Оптимізуючи параметри різання, виробники прагнуть досягти стабільної обробки поверхні, необхідної для довговічності в складних умовах. У даній роботі аналізується вплив вхідних параметрів (глибина різання, подача і швидкість різання) на вибрані параметри шорсткості поверхні. Параметри установки вибиралися відповідно до повного факторіального дизайну методу експерименту. Результати показали, що вища швидкість подачі призвела до більш грубої обробки, що призвело до більшої відстані між профільними елементами та більш крутими профілями поверхні в досліджуваному діапазоні. Подача має найбезпосередніший вплив на середньоквадратичне відхилення, середнє значення відстані між елементами профілю та середньоквадратичний нахил. Більш висока швидкість подачі призводить до більш грубої обробки, що призводить до більшої відстані між елементами профілю та більш крутими профілями поверхні. Швидкість різання та глибина різання мають більш тонкий і менш стабільний ефект, хоча вищі швидкості та глибина зазвичай сприяють більш чіткій текстурі поверхні.
Recent advancements in machining focus on precision, efficiency, and handling harder materials, driven by sectors like aerospace and automotive. Hard machining, or processing materials over 45 HRC, presents challenges such as rapid tool wear, intense heat, and maintaining dimensional accuracy. Innovations in cutting tool materials and CNC technology have improved these processes, but tool degradation and high forces still complicate machining hardened materials. Surface roughness is a key quality metric, impacting performance factors like wear resistance and fatigue life. By optimizing cutting parameters, manufacturers aim to achieve consistent surface finishes, essential for durability in demanding applications. In this paper, the effect of the input parameters (depth of cut, feed, and cutting speed) are analysed on selected surface roughness parameters. The setup parameters were selected according to the full factorial design of experiment method. The results showed that higher feed rates resulted in rougher finishes, leading to greater spacing between profile elements and steeper surface profiles in the studied range.
mean spacing of profile, tangential turning, design of experiments, root mean square slope, тангенціальне точіння, root mean square deviation, планування експериментів, surface roughness, середньоквадратичне відхилення, шорсткість поверхні, середня відстань між профілями, середньоквадратичний нахил
mean spacing of profile, tangential turning, design of experiments, root mean square slope, тангенціальне точіння, root mean square deviation, планування експериментів, surface roughness, середньоквадратичне відхилення, шорсткість поверхні, середня відстань між профілями, середньоквадратичний нахил
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
