Ultrasonic vibration-assisted hard turning of AISI 52100 steel: comparative evaluation and modeling using dimensional analysis

Cover Page

Cite item

Abstract

Introduction. Precision machining of hard and brittle materials is difficult, which has led to the development of novel and sustainable techniques such as ultrasonic vibration-assisted turning (UVAT) for enhanced removal rates, surface quality, and tool life. The purpose of the work. Hard turning using cost-effective coated carbide tools instead of costly to operate ceramic and CBN inserts is still not widely accepted due to tool wear and machining limitations. A group of researchers attempted hard turning using carbide tools with different coatings, different cooling techniques, etc., to achieve better machinability. However, very few attempts were made by the researchers on ultrasonic vibration-assisted hard turning (UVAHT). Moreover, comparative evaluation of UVAHT using dimensional analysis is rarely reported in the open literature. The methods of investigation. With this view, this study comparatively evaluates the tool wear and power consumption during conventional turning (CT) and ultrasonic vibration-assisted hard turning (UVAHT) of AISI 52100 steel (62 HRC) using a PVD-coated TiAlSiN carbide tool. Experiments were performed with varying cutting speed, feed, and depth of cut while keeping vibration frequency and amplitude constant at 20 kHz and 20 µm, respectively. Further, a theoretical model was developed to predict the tool wear and power consumption using the concept of Dimensional analysis, i.e., the Buckingham Pi theorem considering the effect of cutting speed, frequency, and amplitude of vibrations at constant feed and depth of cut of 0.085 mm/rev and 0.4 mm, respectively. Dimensionless groups were created to reveal complex linkages and optimize machining conditions. Tool wear and power consumption were measured experimentally and statistically analyzed using the Buckingham Pi theorem. Results and Discussion. Using dimensional analysis, the research uncovers substantial insights into the UVAHT process. The results show that ultrasonic vibration parameters have a significant impact on tool wear and power consumption. Dimensionless groups provide a methodical foundation for refining machining conditions. The tool wear and the power consumption increase with the cutting speed, depth of cut, and feed. However, this effect is more significant in CT than UVAHT. The power consumption increases with the cutting speed, vibration frequency, and amplitude. However, the increase in the power consumption is more prominent when the cutting speed changes, followed by vibration frequency and amplitude. The flank wear increases with the cutting speed and vibration amplitude and decreases with the vibration frequency. This study contributes to a better understanding of the underlying dynamics of UVAHT, which will help to improve precision machining procedures for hard materials. The paper explores the practical significance of these discoveries for hard material precision machining.

About the authors

G. Ghule

Email: govindghulemasterofengineering@gmail.com
MIT-School of Engineering, MIT-ADT University, Pune - 412201, India, govindghulemasterofengineering@gmail.com

S. Sanap

Email: sudarshan.sanap@mituniversity.edu.in
MIT-School of Engineering, MIT-ADT University, Pune - 412201, India, sudarshan.sanap@mituniversity.edu.in

S. Chinchanikar

Email: satish091172@gmail.com
D.Sc. (Engineering), Professor, Vishwakarma Institute of Information Technology, Pune - 411048, India, satish091172@gmail.com

References

  1. Ultrasonically assisted turning of aviation materials / V.I. Babitsky, A.N. Kalashnikov, A. Meadows, A.A.H.P. Wijesundara // Journal of Materials Processing Technology. – 2003. – Vol. 132. – P. 157–167. – doi: 10.1016/s0924-0136(02)00844-0.
  2. Babitsky V.I., Mitrofanov A.V., Silberschmidt V.V. Ultrasonically assisted turning of aviation materials: simulations and experimental study // Ultrasonics. – 2004. – Vol. 42. – P. 81–86. – doi: 10.1016/j.ultras.2004.02.001.
  3. Vivekananda K., Arka G.N., Sahoo S.K. Design and analysis of ultrasonic vibratory tool (UVT) using FEM, and experimental study on ultrasonic vibration-assisted turning (UAT) // Procedia Engineering. – 2014. – Vol. 97. – P. 1178–1186. – doi: 10.1016/j.proeng.2014.12.396.
  4. Liu Y., Li J., Zhang L. Effects of ultrasonic vibration on cutting forces and machined surface quality in turning of AISI 1045 steel // International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2019. – Vol. 101. – P. 1137–1147. – doi: 10.1038/s41598-022-21236-x.
  5. Analysis of forces in vibro-impact and hot vibro-impact turning of advanced alloys / R. Muhammad, A. Maurotto, A. Roy, V.V. Silberschmidt // Applied Mechanics and Materials. – 2011. – Vol. 70. – P. 315–320. – doi: 10.4028/ href='www.scientific.net/AMM.70.315' target='_blank'>www.scientific.net/AMM.70.315.
  6. Lotfi M., Amini S., Akbari J. Surface integrity and microstructure changes in 3D elliptical ultrasonic assisted turning of Ti–6Al–4V: FEM and experimental examination // Tribology International. – 2020. – Vol. 151. – P. 106492. – doi: 10.1016/j.triboint.2020.106492.
  7. Ultrasonic Assisted Turning of mild steels / A. Celaya, N.N.L. Luis, J.C. Francisco, A. Lamikiz // International Journal of Materials and Product Technology. – 2010. – Vol. 37. – doi: 10.1504/IJMPT.2010.029459.
  8. Experimental study on the surface micro-geometrical characteristics of quenched steel in ultrasonic assisted turning / F. Jiao, X. Liu, C. Zhao, X. Zhang // Advanced Materials Research. – 2011. – Vol. 189–193. – P. 4059–4063. – doi: 10.4028/ href='www.scientific.net/AMR.189-193.4059' target='_blank'>www.scientific.net/AMR.189-193.4059.
  9. Comparing machinability of Ti-15-3-3-3 and Ni-625 alloys in UAT / A. Maurotto, R. Muhammad, A. Roy, V.I. Babitsky, V.V. Silberschmidt // Procedia CIRP. – 2012. – Vol. 1. – P. 330–335. – doi: 10.1016/j.procir.2012.04.059.
  10. Experimental investigation of ultrasonic vibration assisted turning of 304 austenitic stainless steel / P. Zou, Y. Xu, Y. He, M. Chen, H. Wu // Shock and Vibration. – 2015. – Art. 817598. – doi: 10.1155/2015/817598.
  11. Kumar J., Khamba J.S. Modelling the material removal rate in ultrasonic machining of titanium using dimensional analysis // International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2010. – Vol. 48. – P. 103–119. – doi: 10.1007/s00170-009-2287-1.
  12. Kugaevskii S.S., Ashikhmin V.N. Using local coordinate systems for dimensional analysis in the machining // Proceedings of the 4th International Conference on Industrial Engineering. ICIE 2018. – Springer, 2018. – P. 301–309. – doi: 10.1007/978-3-319-95630-5_33.
  13. Skelton R.C. Turning with an oscillating tool // International Journal of Machine Tool Design and Research. – 1968. – Vol. 8. – P. 239–259. – doi: 10.1016/0020-7357(68)90014-0.
  14. Mitrofanov A.V., Babitsky V.I., Silberschmidt V.V. Thermomechanical finite element simulations of ultrasonically assisted turning // Computational Materials Science. – 2005. – Vol. 32. – P. 463–471. – doi: 10.1016/j.commatsci.2004.09.019.
  15. Ghule G.S., Sanap S. Ultrasonic vibrations assisted turning (UAT): A review // Advances in Engineering Design: Select proceedings of FLAME 2020. – Springer, 2021. – P. 275–285. – doi: 10.1007/978-981-33-4684-0_28.
  16. Nath C., Rahman M., Andrew S.S.K. A study on ultrasonic vibration cutting of low alloy steel // Journal of Materials Processing Technology. – 2007. – P. 159–165. – doi: 10.1016/j.jmatprotec.2007.04.047.
  17. Experimental investigations on the ultrasonic vibration-assisted hard turning of AISI 52100 steel using coated carbide tool / G.S. Ghule, S. Sanap, S. Adsul, S. Chinchanikar, M. Gadge // Materials Today: Proceedings. – 2022. – Vol. 68 (6). – P. 2093–2098. – doi: 10.1016/j.matpr.2022.08.368.
  18. Prediction of erosion volume of PDMS by cryogenic micro-abrasive jet machining based on dimensional analysis method and experimental verification / G. Zhang, Y. Sun, L. Xu, L. Wang, D. Zuo // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2021. – Vol. 114. – P. 2447–2455. – doi: 10.1007/s00170-021-07020-7.
  19. Singh N.K., Sign Y. Experimental investigation and modelling of surface finish in argon-assisted electrical discharge machining using dimensional analysis // Arabian Journal for Science and Engineering. – 2019. – Vol. 44. – P. 5839–5850. – doi: 10.1007/s13369-01 9-03738-5.
  20. Comprehensive experimental analysis and sustainability assessment of machining Nimonic 90 using ultrasonic-assisted turning facility / J. Airao, N. Khanna, A. Roy, H. Hegab // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2020. – Vol. 109. – P. 1447–1462. – doi: 10.1007/s00170-020-05686-z.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


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».