Dimensional analysis and ANN simulation of chip-tool interface temperature during turning SS304

Cover Page

Cite item

Abstract

Introduction. During machining, the resulting temperature has a wider and more critical impact on machining performance. During machining, the power consumption is mainly converted into heat near the cutting edge of the tool. Almost all the work performed during plastic deformation turns into heat. Researchers have put a lot of effort into measuring the cutting temperature during machining, as it significantly affects tool life and overall machining performance. The purpose of the work: to investigate the temperature of the chip-tool interface, taking into account the influence of cutting parameters and the type of tool coating during SS304 turning. The chip-tool interface temperature is measured by changing the cutting speed and feed with a constant cutting depth for uncoated and PVD single-layer TiAlN and multi-layer TiN/TiAlN coated carbide tools. In addition, an attempt is made to develop a model for predicting the temperature of the chip-tool interface using dimensional analysis and ANN simulating to better understand the process. The methods of investigation. Experiments are carried out with varying the cutting speed (140-260 m/min), feed (0.08-0.2 mm/rev) and a constant cutting depth of 1 mm. The chip-tool interface temperature is measured using the tool-work thermocouple principle. The Calibration Setup is designed to establish the relationship between the produced electromotive force (EMF) and the cutting temperature during machining. Statistical dimensional analysis and artificial neural network models have been developed to predict the temperature of the chip-tool interface. Tangential cutting force and chip attributes such as chip width and thickness are also measured depending on the cutting conditions, which is a prerequisite for dimensional analysis simulation. Results and Discussion. A tool made of TiAlN carbide with PVD coating had a lower temperature at the chip-tool interface than a tool with TiN/TiAlN coating. It has been observed that the chip-tool interface temperature increases prominently with the cutting speed, followed by the chip cross-sectional area and the specific cutting pressure. However, a lower cutting force was observed when using a carbide tool with a multi-layer TiN/TiAlN coating, which can be attributed to a lower coefficient of friction created by the front surface of this tool for flowing chips. On the other hand, the greatest cutting force was observed in uncoated carbide tools. It was noticed that the developed models allow predicting the temperature of the chip-tool interface with an absolute error of 5%. However, the lowest average absolute error of 0.78% was observed with the ANN model and, therefore, can be reliably used to predict the chip-tool interface temperature during SS304 turning.

About the authors

A. Kulkarni

Email: atul.kulkarni@viit.ac.in
D.Sc. (Engineering), Associate Professor, Vishwakarma Institute of Information Technology, Survey No. 3/4, Kondhwa (Budruk), Pune - 411048, Maharashtra, India, atul.kulkarni@viit.ac.in

S. Chinchanikar

Email: satish.chinchanikar@viit.ac.in
D.Sc. (Engineering), Professor, Vishwakarma Institute of Information Technology, Survey No. 3/4, Kondhwa (Budruk), Pune - 411048, Maharashtra, India, satish.chinchanikar@viit.ac.in

V. G. Sargade

Email: vgsargade@dbatu.ac.in
D.Sc. (Engineering), Professor, Dr. Babasaheb Ambedkar Technological University, Vidyavihar, Lonere, Dist. Raigad - 402103, Maharashtra, India, vgsargade@dbatu.ac.in

References

  1. Grzesik W. Experimental investigation of the cutting temperature when turning with coated indexable inserts // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 1999. – Vol. 39, iss. 3. – P. 355–369. – doi: 10.1016/S0890-6955(98)00044-3.
  2. Grzesik W. The role of coatings in controlling the cutting process when turning with coated indexable inserts // Journal of Materials Processing Technology. – 1998. – Vol. 79, iss. 1–3. – P. 133–143. – doi: 10.1016/S0924-0136(97)00491-3.
  3. Pal A., Choudhury S.K., Chinchanikar S. Machinability assessment through experimental investigation during hard and soft turning of hardened steel // Procedia Materials Science. – 2014. – Vol. 6. – P. 80–91. – doi: 10.1016/j.mspro.2014.07.010.
  4. Abhang L.B., Hameedullah M. Chip-tool interface temperature prediction model for turning process // International Journal of Engineering Science and Technology. – 2010. – Vol. 2, iss. 4. – P. 382–393.
  5. Alvelid B. Cutting temperature thermo-electrical measurements // Annals of CIRP. – 1970. – Vol. 18. – P. 547–554.
  6. Chinchanikar S., Choudhury S.K. Evaluation of chip-tool interface temperature: effect of tool coating and cutting parameters during turning hardened AISI 4340 steel // Procedia Materials Science. – 2014. – Vol. 6. – P. 996–1005. – doi: 10.1016/j.mspro.2014.07.170.
  7. Chinchanikar S., Choudhury S.K., Kulkarni A.P. Investigation of chip-tool interface temperature during turning of hardened AISI 4340 alloy steel using multi-layer coated carbide inserts // Advanced Materials Research. – 2013. – Vol. 701. – P. 354–358. – doi: 10.4028/ href='www.scientific.net/AMR.701.354' target='_blank'>www.scientific.net/AMR.701.354.
  8. Effects of working parameters on performance characteristics of cutting tools processed through powder metallurgy under turning operation / T. Panneerselvam, T.K. Kandavel, S.A. Sreenivas, S. Karthik, M.M. Andru // Journal of Materials Engineering and Performance. – 2021. – Vol. 30, iss. 4. – P. 2890–2898. – doi: 10.1007/s11665-021-05622-6.
  9. A numerical model to obtain temperature distribution during hard turning of AISI 52100 steel / P.S. Bapat, P.D. Dhikale, S.M. Shinde, A.P. Kulkarni, S.S. Chinchanikar // Materials Today: Proceedings. – 2015. – Vol. 2, iss. 4–5. – P. 907–914. – doi: 10.1016/j.matpr.2015.07.150.
  10. Dhar N.R., Ahmed M.T., Islam S. An experimental investigation on effect of minimum quantity lubrication in machining AISI 1040 steel // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 2007. – Vol. 47, iss. 5. – P. 748–753. – doi: 10.1016/j.ijmachtools.2006.09.017.
  11. Anagonye A.U., Stephenson D.A. Modeling cutting temperatures for turning inserts with various tool geometries and materials // Journal of Manufacturing Science and Engineering. – 2002. – Vol. 124, iss. 3. – P. 544–552. – doi: 10.1115/1.1461838.
  12. Modern coatings in high performance cutting applications / W. Kalss, A. Reiter, V. Derflinger, C. Gey, J.L. Endrino // International Journal of Refractory Metals and Hard Materials. – 2006. – Vol. 24, iss. 5. – P. 399–404. – doi: 10.1016/j.ijrmhm.2005.11.005.
  13. Grzesik W., Nieslony P. Coupled thermo-mechanical FEM-based modelling of the tool-chip contact behaviour for coated cutting tools // International Journal of Machining and Machinability of Materials. – 2012. – Vol. 11, iss. 1. – P. 20–35. – doi: 10.1504/IJMMM.2012.044920.
  14. Jiang F., Yan L., Rong Y. Orthogonal cutting of hardened AISI D2 steel with TiAlN-coated inserts – simulations and experiments // International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2013. – Vol. 64. – P. 1555–1563. – doi: 10.1007/s00170-012-4122-3.
  15. Grzesik W., Nieslony P. Prediction of friction and heat flow in machining incorporating thermophysical properties of the coating-chip interface // Wear. – 2004. – Vol. 256, iss. 1–2. – P. 108–117. – doi: 10.1016/S0043-1648(03)00390-9.
  16. Knight W.A., Boothroyd G. Fundamentals of metal machining and machine tools. – CRC Press, 2005. – 602 p. – ISBN 9781138502246.
  17. Whitney E.D. Ceramic cutting tools: materials, development and performance. – William Andrew, 2012. – 381 p. – ISBN 9780815516316.
  18. Drucker D.C., Ekstein H. A dimensional analysis of metal cutting // Journal of Applied Physics. – 1950. – Vol. 21, no. 2. – P. 104–107. – doi: 10.1063/1.1699607.
  19. Sekulic S. Investigation of tangential forces in metal cutting by dimensional analysis // Periodica Polytechnica Mechanical Engineering. – 1976. – Vol. 20, no. 2. – P. 55–64.
  20. Naderpour H., Kheyroddin A., Amiri G.G. Prediction of FRP-confined compressive strength of concrete using artificial neural networks // Composite Structures. – 2010. – Vol. 92, no. 12. – P. 2817–2829. – doi: 10.1016/j.compstruct.2010.04.008.
  21. Kulkarni A.P., Sargade V.G. Characterization and performance of AlTiN, AlTiCrN, TiN/TiAlN PVD coated carbide tools while turning SS 304 // Materials and Manufacturing Processes. – 2015. – Vol. 30, no. 6. – P. 748–755. – doi: 10.1080/10426914.2014.984217.

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».