Calculation of temperatures during finishing milling of a nickel based alloys

Cover Page

Cite item

Abstract

Introduction. One of the most important tasks in cutting metals and alloys is the control of the temperature factor, since temperature is one of the limitations in determining cutting conditions. This approach makes it possible to determine rational (in some cases, optimal) milling modes. Experimental methods for determining the temperature are labor-consuming, costly and not always available. The labor-consuming nature lies in the need for constant adjustment of experimental equipment due to changing cutting conditions, electrical insulation of the tool and workpiece, the appearance of parasitic electrical micro-voltage (if we are talking about temperature measurement methods with thermocouples), constant calibration of instruments and selection of thermal radiation coefficients (if we are talking about non-contact measurement methods). In this regard, there is a need for a theoretical determination of temperatures during milling with minimal use of experimental data. The purpose of the work: to develop a method for theoretical calculation of temperature during milling (cutting) of nickel-based heat-resistant materials on the example of 56% Ni -Cr-W Mo-Co-Al alloy (56% Ni, 0.1% C, 10% Cr, 6.5% W, 6% Al, 6.5% Mo, 0.6% Si, 13 % Co, 1% Fe). Research methodology. To determine theoretically the cutting temperatures, a mathematical model is formed that takes into account the mechanical and thermophysical properties of the material being processed and its change depending on the temperature variations during milling, the geometry of the cutting tool and the features of the schematization of the milling process. The experimental part of the study is carried out on a console milling machine KFPE-250 with a CNC system Mayak-610. The 56% Ni -Cr-W Mo-Co-Al material is processed with a Seco JS513050D2C.0Z3-NXT cutter with different speeds and feeds. The temperature is measured using a Fluke Ti400 thermal imager. Results and discussion. A theoretical model for calculating the temperature (for the group of 77% Ni - Cr - Ti - Al - B, 66% Ni - Cr - Mo - W - Ti - Al, 73% Ni-Cr-Mo-Nb-Ti-Al and 56% Ni -Cr-W Mo-Co-Al alloys) during milling of heat-resistant nickel-based alloys is developed, which makes it possible to predict the temperature value at the face and flank of the tool when changing cutting conditions (speed, feed, depth, cutting tool geometry), as well as the cutting temperature. An analysis of the experimental and theoretically predicted values of the cutting temperature showed a satisfactory agreement between the corresponding values.

About the authors

D. S. Gubin

Email: gubin.89@list.ru
Omsk State Technical University, 11 Prospekt Mira, Omsk, 644050, Russian Federation, gubin.89@list.ru

A. G. Kisel'

Email: kisel1988@mail.ru
Ph.D. (Engineering); Omsk State Technical University, 11 Prospekt Mira, Omsk, 644050, Russian Federation; kisel1988@mail.ru

References

  1. Wear behavior of solid SiAlON milling tools during high speed milling of Inconel 718 / A. Celik, M.S. Alagac, S. Turan, A. Kara, F. Kara // Wear. – 2017. – Vol. 378–379. – P. 58–67. – doi: 10.1016/j.wear.2017.02.025.
  2. Analysis of tool wear patterns in finishing turning of Inconel 718 / J.L. Cantero, J. Diaz-Alvarez, M.H. Miguelez, N.C. Marin // Wear. – 2013. – Vol. 297, iss. 1–2. – P. 885–894. – doi: 10.1016/j.wear.2012.11.004.
  3. Augspurger T., Bergs T., Döbbeler B. Measurement and modeling of heat partitions and temperature fields in the workpiece for cutting Inconel 718, AISI 1045, Ti6Al4V, and AlMgSi0.5 // Journal of Manufacturing Science and Engineering. – 2019. – Vol. 141 (6). – P. 061007. – doi: 10.1115/1.4043311.
  4. The effect of feed rate on durability and wear of exchangeable cutting inserts during cutting Ni-625 / J. Petru, T. Zlamal, R. Cep, D. Stancekova // Tehnicki Vjesnik. – 2017. – Vol. 24, suppl. 1. – P. 1–6. – doi: 10.17559/TV-20131221170237.
  5. Макаров А.Д. Оптимизация процессов резания. – М.: Машиностроение, 1976. – 278 с.
  6. Modeling and optimization of temperature in end milling operations / J.C. Baralic, N.G. Ducic, A.M. Mitrovic, P.P. Kovac, M.V. Lucic // Thermal Science. – 2019. – Vol. 23, iss. 6A. – P. 3651–3660. – doi: 10.2298/TSCI190328244B.
  7. Liao Y.S., Lin H.M., Wang J.H. Behaviors of end milling Inconel 718 superalloy by cemented carbide tools // Journal of Materials Processing Technology. – 2008. – Vol. 201, iss. 1–3. – P. 460–465 – doi: 10.1016/j.jmatprotec.2007.11.176.
  8. Федоров С.В., Мин Х.С. Влияние комплексной поверхностной обработки на изнашивание фрезерных твердосплавных пластин при резании никелевого сплава // Известия вузов. Физика. – 2018. – Т. 61, № 8-2. – С. 93–97.
  9. Tanaka H., Sugihara T., Enomoto T. High speed machining of Inconel 718 focusing on wear behaviors of PCBN cutting tool // Procedia CIRP. – 2016. – Vol. 46. – P. 545–548. – doi: 10.1016/j.procir.2016.03.120.
  10. Identification of temperatures in cutting zone when dry machining of nickel alloy Inconel 718 / A. Czan, M. Sajgalik, J. Holubjak, L. Zauskova, T. Czanova, P. Martikan // Procedia Manufacturing. – 2017. – Vol. 14. – P. 66–75. – doi: 10.1016/j.promfg.2017.11.008.
  11. Cutting zone temperature identification during machining of nickel alloy Inconel 718 / A. Czan, I. Danis, J. Holubjak, L. Zauskova, T. Czánová, M. Mikloš, P. Martikán // Technological Engineering. – 2017. – Vol. 14. – P. 24–29. – doi: 10.1515/teen-2017-0017.
  12. Coz G.L., Dudzinski D. Temperature variation in the work piece and in the cutting tool when dry milling Inconel 718 // International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2014. – Vol. 74, iss. 5–8. – P. 1133–1139. – doi: 10.1007/s00170-014-6006-1.
  13. Sato M., Tamura N., Tanaka H. Temperature variation in the cutting tool in end milling // Journal of Manufacturing Science and Engineering. – 2011. – Vol. 133, iss. 2. – P. 021005. – doi: 10.1115/1.4003615.
  14. Ozela T., Altan T. Process simulation using finite element method – prediction of cutting forces, tool stresses and temperatures in high-speed flat end milling // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 2000. – Vol. 40, iss. 5. – P. 713–738. – doi: 10.1016/S0890-6955(99)00080-2.
  15. Heisel U., Kushner V., Storchak M. Effect of machining conditions on specific tangential forces // Production Engineering. – 2012. – Vol. 6, iss. 6. – P. 621–629. – doi: 10.1007/s11740-012-0417-3.
  16. Разработка математической модели кривой течения сплавов при адиабатических условиях деформирования / В.С. Кушнер, М.Г. Сторчак, О.Ю. Бургонова, Д.С. Губин // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. – 2017. – Т. 83, № 5. – С. 45–49. – URL: https://www.zldm.ru/jour/article/view/477/478 (дата обращения: 27.01.2022).
  17. High speed turning of Inconel 718 using PVD-coated PCBN tools / S.L. Soo, S.A. Khan, D.K. Aspinwall, P. Harden, A.L. Mantle, G. Kappmeyer, D. Pearson, R. M’;Saoubi // CIRP Annals – Manufacturing Technology. – 2016. – Vol. 65, iss. 1. – P. 89–92. – doi: 10.1016/j.cirp.2016.04.044.
  18. Analytical modelling methods for temperature fields in metal cutting based on panel method of fluid mechanics / F. Klocke, M. Brockmann, S. Gierlings, D. Veselovac, D. Kever, B. Roidl, G. Schmidt, U. Semmler // Procedia CIRP. – 2015. – Vol. 31. – P. 352–356. – doi: 10.1016/j.procir.2015.03.067.
  19. Experimental studies for verification of thermal effects in cutting / U. Heisel, M. Storchak, P. Eberhard, T. Gaugele // Production Engineering. – 2011. – Vol. 5. – P. 507–515. – doi: 10.1007/s11740-011-0312-3.
  20. Shrot A., Baker M. Determination of Johnson–Cook parameters from machining simulations // Computational Materials Science. – 2012. – Vol. 52, iss. 1. – P. 298–304. – doi: 10.1016/j.commatsci.2011.07.035.

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».