Experimental investigation of graphene oxide-based nano cutting fluid in drilling of aluminum matrix composite reinforced with SiC particles under nano-MQL conditions

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. Minimum Quantity Lubrication (MQL) is effectively employed as suitable cooling strategy. However, compared to flood cooling, which is widely used in the industry, MQL is characterized by a lower heat dissipation capacity. While thermal shock is reported in flood cooling, the use of MQL ensures a smoother chip removal and reduces the risk of thermal stress. Research methods. Within the scope of this study, experimental investigations were carried out on drilling of aluminum matrix composite (MMC) reinforced with silicon carbide (Al-SiC MMC) using AlCrN PVD-coated drills (drill diameter 8 mm). MMC samples were manufactured with varying volume fractions of SiC (10–30%). The aim of the experiments was to study the influence of non-edible vegetable oil with the addition of graphene oxide (used as a cutting fluid) on the drilling process of AlSiC MMC. The cutting speed (30–150 m/min), feed rate (0.05–0.25 mm/rev), volume fraction of SiC (10–30%), and MQL flow rate (60–180 ml/h) were selected as input process parameters. Their response parameters were cutting force, torque, surface roughness, hole circularity, and burr height during high-speed drilling of MMC. The undi (Calophyllum inophyllum) oil parameters were determined in accordance with the ASTM 6751 standard. The surface morphology and elemental analysis of graphene oxide were investigated using scanning electron microscopy (SEM) and energy-dispersive X-ray spectroscopy (EDAX). The purpose of the work. The use of nano-cutting fluid in combination with MQL is one of the promising approaches for further improving the characteristics of MQL, especially when drilling difficult-to-machine materials. The introduction of nanomaterials into MQL contributes to reducing friction at the tool-chip interface, which leads to a decrease in cutting temperature. These methods facilitate the machining of lightweight and difficult-to-machine materials, in particular, aluminum-based metal matrix composites (MMCs), which are widely used in the automotive and aerospace industries. Results and Discussion. It was found that the use of graphene oxide nanoparticles dispersed in non-edible undi (Calophyllum inophyllum) oil represents a promising alternative to traditional cutting fluids in drilling MMC. The aim of the study was to develop semi-empirical models for predicting surface roughness and temperature for various compositions of MMC. Increased cutting efficiency is achieved by precisely determining the temperature in the machining zone. However, the practical determination of the cutting temperature in each specific case involves significant labor and financial costs. It was additionally found that graphene oxide nanoparticles mixed with non-edible undi (Calophyllum inophyllum) oil represent an effective alternative to traditional cutting fluids in drilling MMCs. The present work develops a comprehensive empirical formula for predicting the theoretical temperature and surface roughness. It was found that the majority of the power input into the machining process is transformed into thermal energy.

About the authors

N. Patil

Email: nileshgpatil@rediffmail.com
D.Sc. (Engineering), Professor, Maharashtra Institute of Technology, Aurangabad-431010, Maharashtra, India, nileshgpatil@rediffmail.com

S. Agarwal

Email: sachinagarwal@dietms.org
Associate Professor, Deogiri Institute of engineering and management studies, Aurangabad, 431005, India, sachinagarwal@dietms.org

A. Kulkarni

Email: atul.kulkarni@vit.edu
Ph.D. (Engineering), Associate Professor, Vishwakarma Institute of Technology, Pune, Maharashtra, 411037, India, atul.kulkarni@vit.edu

A. Saraf

Email: atul.saraf001@gmail.com
Ph.D. (Engineering), Associate Professor, Sardar Vallabhai National Institute of Technology, Surat, 395007, India, atul.saraf001@gmail.com

M. Rane

Email: milind.rane@vit.edu
Ph.D. (Engineering), Associate Professor, Vishwakarma Institute of Technology, Pune, Maharashtra, 411037, India, milind.rane@vit.edu

Y. Dama

Email: yogirajdama@dbatu.ac.in
Dr. Babasaheb Ambedkar Technological University, Lonere, Raigad, Maharashtra, 402103, India, yogirajdama@dbatu.ac.in

References

  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.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a 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».