Экспериментальное исследование наноСОЖ на основе оксида графена при сверлении композиционного алюмоматричного материала, армированного частицами SiC, в условиях минимального количества смазочно-охлаждающей жидкости

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Минимальное количество смазочно-охлаждающей жидкости (MQL) эффективно используется в качестве подходящей стратегии охлаждения. Однако в сравнении с широко распространенным в промышленности обильным охлаждением MQL характеризуется меньшей теплоотводящей способностью. В то время как при обильном охлаждении отмечаются случаи термического удара, применение MQL обеспечивает более плавный отвод стружки и снижает риск возникновения термических напряжений. Методы исследования. В рамках данного исследования проведены экспериментальные работы по сверлению металломатричного композита (MMC) на основе алюминия, армированного карбидом кремния (Al-SiC MMC), с использованием AlCrN-сверл с PVD-покрытием (диаметр сверла 8 мм). Образцы MMC изготавливались с различной объемной долей SiC (10–30 %). Целью экспериментов являлось изучение влияния непищевого растительного масла с добавлением оксида графена в качестве СОЖ на процесс сверления AlSiC MMC. В качестве входных параметров процесса варьировали скорость резания (30…150 м/мин), подачу (0,05…0,25 мм/об), объемную долю SiC (10–30 %) и расход MQL (60…180 мл/ч). Выходными параметрами служили сила резания, крутящий момент, шероховатость поверхности, круглость отверстия и высота заусенцев при высокоскоростном сверлении MMC. Параметры масла унди (александрианского лавра) определяли в соответствии со стандартом ASTM 6751. Морфология поверхности и элементный анализ оксида графена исследовали с помощью сканирующей электронной микроскопии (SEM) и энергодисперсионного рентгеновского анализа (EDAX). Цель работы. Использование наноСОЖ в сочетании с MQL является одним из перспективных подходов к дальнейшему улучшению характеристик MQL, особенно при сверлении труднообрабатываемых материалов. Введение наноматериалов в MQL способствует снижению трения на границе контакта инструмента и стружки, что приводит к уменьшению температуры резания. Данные методы позволяют облегчить механическую обработку легких и труднообрабатываемых материалов, в частности металломатричных композитов (MMC) на основе алюминия, широко применяемых в автомобильной и аэрокосмической отраслях. Результаты и обсуждение. Установлено, что использование наночастиц оксида графена, диспергированных в непищевом масле унди, представляет собой перспективную альтернативу традиционным СОЖ при сверлении MMC. Целью исследования являлась разработка полуэмпирических моделей для прогнозирования шероховатости поверхности и температуры при различных составах MMC. Повышение эффективности резания достигается путем точного определения температуры в зоне обработки. Однако практическое определение температуры резания в каждом конкретном случае сопряжено со значительными трудовыми и финансовыми затратами. Дополнительно установлено, что наночастицы оксида графена, смешанные с непищевым маслом унди, представляют собой эффективную альтернативу традиционным СОЖ при сверлении MMC. В настоящей работе разработана комплексная эмпирическая формула для прогнозирования теоретической температуры и шероховатости поверхности. Выявлено, что основная часть мощности, потребляемой при механической обработке, преобразуется в теплоту.

Об авторах

Н. Патил

Email: nileshgpatil@rediffmail.com
доктор техн. наук, профессор, Технологический институт Маратвада, Аурангабад-431010, штат Махараштра, Индия, nileshgpatil@rediffmail.com

С. Агарвал

Email: sachinagarwal@dietms.org
доцент, Институт инженерии и управления Деогири, Аурангабад - 431005, штат Махараштра, Индия, sachinagarwal@dietms.org

А. Кулкарни

Email: atul.kulkarni@vit.edu
канд. техн. наук, доцент, Технологический институт Вишвакарма, Пуна, Махараштра, 411037, Индия, atul.kulkarni@vit.edu

А. Сараф

Email: atul.saraf001@gmail.com
канд. техн. наук, доцент, Национальный технологический институт Сардара Валлабхаи, Иччанатх, Сурат-395007, Гуджарат, Индия, atul.saraf001@gmail.com

М. Ране

Email: milind.rane@vit.edu
канд. техн. наук, доцент, Технологический институт Вишвакарма, Пуна, Махараштра, 411037, Индия, milind.rane@vit.edu

Й. Дама

Email: yogirajdama@dbatu.ac.in
Технологический университет доктора Бабасахеба Амбедкара, Лонере, Райгад, Махараштра, 402103, Индия, yogirajdama@dbatu.ac.in

Список литературы

  1. A review: drilling performance and hole quality of aluminium alloys for aerospace applications / M. Aamir, K. Giasin, M. Tolouei-Rad, A. Vafadar // Journal of Materials Research and Technology. – 2020. – Vol. 9. – P. 12484–12500. – doi: 10.1016/j.jmrt.2020.09.003.
  2. Ali S.H.R. Roles and motivations for roundness instrumentation metrology // Journal of Control Engineering and Instrumentation. – 2015. – Vol. 1 (1). – P. 11–28.
  3. Amrita M., Srikant R.R., Sitaramaraju A. Performance evaluation of nanographite-based cutting fluid in machining process // Materials and Manufacturing Processes. – 2014. – Vol. 29. – P. 600–605. – doi: 10.1080/10426914.2014.893060.
  4. Atabani A.E., César A.D.S. Calophyllum inophyllum L. – A prospective non-edible biodiesel feedstock. Study of biodiesel production, properties, fatty acid composition, blending and engine performance // Renewable and Sustainable Energy Reviews. – 2014. – Vol. 37. – P. 644–655. – doi: 10.1016/j.rser.2014.05.037.
  5. Superior thermal conductivity of single-layer grapheme / A.A. Balandin, S. Ghosh, W. Bao, I. Calizo, D. Teweldebrhan, F. Miao, C.N. Lau // Nano Letters. – 2008. – Vol. 8. – P. 902–907. – doi: 10.1021/nl0731872.
  6. Chatha S.S., Pa A., Singh T. Performance evaluation of aluminium 6063 drilling under the influence of nanofluid minimum quantity lubrication // Journal of Cleaner Production. – 2016. – Vol. 137. – P. 537–545. – doi: 10.1016/j.jclepro.2016.07.139.
  7. The influence of minimum quantity of lubrication (MQL) on cutting temperature, chip and dimensional accuracy in turning AISI-1040 steel / N.R. Dhar, M.W. Islam, S. Islam, M.A.H. Mithu // Journal of Materials Processing Technology. – 2006. – Vol. 171. – P. 93–99. – doi: 10.1016/j.jmatprotec.2005.06.047.
  8. Duc T.M., Long T.T., Van Thanh D. Evaluation of minimum quantity lubrication and minimum quantity cooling lubrication performance in hard drilling of Hardox 500 steel using Al2O3 nanofluid // Advances in Mechanical Engineering. – 2020. – Vol. 12. – doi: 10.1177/1687814019888404.
  9. Fox N.J., Stachowiak G.W. Vegetable oil-based lubricants – a review of oxidation // Tribology International. – 2007. – Vol. 40. – P. 1035–1046. – doi: 10.1016/j.triboint.2006.10.001.
  10. Fratila D. Environmentally friendly manufacturing processes in the context of transition to sustainable production // Comprehensive Materials Processing. – 2014. – Vol. 8. – P. 163–175. – doi: 10.1016/B978-0-08-096532-1.00815-3.
  11. Gaitonde V.N., Karnik S.R., Davim J.P. Minimising burr size in drilling: integrating response surface methodology with particle swarm optimization // Mechatronics and Manufacturing Engineering. – Woodhead Publishing, 2012. – P. 259–292. – doi: 10.1533/9780857095893.259.
  12. Gaitonde V.N., Karnik S.R., Davim J.P. Some studies in metal matrix composites machining using response surface methodology // Journal of Reinforced Plastics and Composites. – 2009. – Vol. 28. – P. 2445–2457. – doi: 10.1177/0731684408092375.
  13. Finite element simulation and analysis of serrated chip formation during high-speed machining of AA7075–T651 alloy / W. Jomaa, O. Mechri, J. Lévesque, V. Songmene, P. Bocher, A. Gakwaya // Journal of Manufacturing Processes. – 2017. – Vol. 26. – P. 446–458. – doi: 10.1016/j.jmapro.2017.02.015.
  14. Kathirve M., Palanikumar K. Effect of volume fraction on surface roughness in turning of hybrid metal matrix (A6061 A1+SiC+Graphite) composites // Applied Mechanics and Materials. – 2015. – Vol. 766–767. – P. 263–268. – doi: 10.4028/ href='www.scientific.net/amm.766-767.263' target='_blank'>www.scientific.net/amm.766-767.263.
  15. Katna R., Suhai M., Agrawal N. Nonedible vegetable oil-based cutting fluids for machining processes – a review // Materials and Manufacturing Processes. – 2020. – Vol. 35 (1). – P. 1–32. – doi: 10.1080/10426914.2019.1697446.
  16. Khanna N., Shah P., Chetan. Comparative analysis of dry, flood, MQL and cryogenic CO2 techniques during the machining of 15-5-PH SS alloy // Tribology International. – 2020. – Vol. 146. – P. 106196. – doi: 10.1016/j.triboint.2020.106196.
  17. Kishawy H.A., Hosseini A. Environmentally conscious machining // Machining Difficult-to-Cut Materials. – Springer, 2019. – P. 205–238. – doi: 10.1007/978-3-319-95966-5_7.
  18. Optimization in thermal friction drilling for SUS 304 stainless steel / W.L. Ku, C.L. Hung, S.M. Lee, H.M. Chow // International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2011. – Vol. 53. – P. 935–944. – doi: 10.1007/s00170-010-2899-5.
  19. Thermal expansion of isotropic Duralcan metal–matrix composites / S. Lemieux, S. Elomari, J.A. Nemes, M.D. Skibo // Journal of Materials Science. – 1998. – Vol. 33. – P. 4381–4387. – doi: 10.1023/A:1004437032224.
  20. Vijayaraghavan L. Machining of composites an overview // International Journal on Design and Manufacturing Technologies. – 2007. – Vol. 1 (1). – P. 16–23. – doi: 10.18000/ijodam.70004.
  21. Manna A., Bhattacharayya B. A study on machinability of Al/SiC-MMC // Journal of Materials Processing Technology. – 2003. – Vol. 140 (1–3). – P. 711–716. – doi: 10.1016/S0924-0136(03)00905-1.
  22. Sodavadia K.P., Makwana A.H. Experimental investigation on the performance of coconut oil based nano fluid as lubricants during turning of AISI 304 austenitic stainless steel // International Journal of Advanced Mechanical Engineering. – 2014. – Vol. 4 (1). – P. 55–60.
  23. Muthuvel S., Naresh Babu M., Muthukrishnan N. Copper nanofluids under minimum quantity lubrication during drilling of AISI 4140 steel // Australian Journal of Mechanical Engineering. – 2020. – Vol. 18 (suppl. 1). – P. S151–S164. – doi: 10.1080/14484846.2018.1486694.
  24. Patil N.G., Brahmankar P.K. Determination of material removal rate in wire electro-discharge machining of metal matrix composites using dimensional analysis // International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2010. – Vol. 51. – P. 599–610. – doi: 10.1007/s00170-010-2633-3.
  25. Ralph B., Yuen H.C., Lee’; W.B. The processing of metal matrix composites – an overview // Journal of Materials Processing Technology. – 1997. – Vol. 63 (1–3). – P. 339–353. – doi: 10.1016/S0924-0136(96)02645-3.
  26. Aluminium metal matrix composites – a review / B.V. Ramnath, C. Elanchezhian, R.M. Annamalai, S. Aravind, T. Sri, A. Atreya, V. Vignes, C. Subramanian // Reviews on Advanced Materials Science. – 2014. – Vol. 38. – P. 55–60.
  27. Analysis of cutting temperature during turning of SS 304 using uncoated and PVD coated carbide inserts / A. Kulkarni, N. Ambhore, A. Deshpande, P. Anerao, S. Chinchanika // Materials Today: Proceedings. – 2022. – Vol. 68 (6). – P. 2569–2573. – doi: 10.1016/j.matpr.2022.09.417.
  28. Влияние направления печати на характер износа PLA-биоматериала, полученного методом FDM: исследование для имплантата тазобедренного сустава / Й.Б. Дама, Б.Ф. Джоги, Р. Паваде, А.П. Кулкарни // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2024. – Т. 26, № 4. – С. 19–40. – doi: 10.17212/1994-6309-2024-26.4-19-40.
  29. Pawade R.S., Joshi S.S. Multi-objective optimization of surface roughness and cutting forces in high-speed turning of Inconel 718 using Taguchi grey relational analysis (TGRA) // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2011. – Vol. 56 (1–4). – P. 57–62. – doi: 10.1007/s00170-011-3183-z.
  30. Чинчаникар С. Моделирование характеристик износа при скольжении композиционного материала на основе политетрафторэтилена (ПТФЭ), армированного углеродным волокном, в паре трения с SS304 (12Х18Н10Т) // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2022. – Т. 24, № 3. – С. 40–52. – doi: 10.17212/1994-6309-2022-24.3-40-52.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».