Investigation of the Possibility of Finishing Laser processing of Aluminum Alloy D16 Workpieces

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction: One of the most important tasks in the production of metal parts is to ensure the necessary quality of the processed surface. There are many ways to achieve the required quality, but one of the least studied is laser micro-processing. The purpose of the work is to experimentally determine the possibility of reducing the roughness of the workpiece surface using laser processing. Methods: Laser treatment in these studies is performed using a laser marking system (LMS) “Turbomaster-B20”. The idea of the research is that using laser processing with rational modes it is possible to reduce the roughness of the workpiece surface by removing the vertices of micro-irregularities. The density of lines (r, lines/mm), described by the laser during processing, and the laser power (N, %) are selected as the laser processing modes. Results and Discussion: As a result of the experiments and calculations, the response surface is constructed and the formula for the dependence of Raav=f(r; N) is established. Evaluation of the established dependence showed that the reduction of roughness can be achieved by the following this modes: r = 120 lines/mm; N = 1...5 %. Then, laser processing of pre-milled and grounded workpieces with the obtained modes is performed. Based on the results of experimental studies presented in this paper, the following conclusions can be made: 1) laser processing can be applied for the purpose of final (finishing) processing, because it reduces the surface roughness of the milled billet made of D16 alloy by 23.8 %, and the ground one – by 6.6 %; 2) despite the fact that the decrease in roughness after processing the grounded workpiece is insignificant, it is possible that the applied modes were not optimal for these conditions. Therefore, further research should be directed to the definition of such modes, as well as to the establishment of physical processes in the processing zone and its impact on the workpiece.

About the authors

A. G. Kisel'

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

D. Yu. Belan

Email: Baltazar.13@mail.ru
Ph.D. (Engineering), Associate Professor, Omsk State Transport University, 35 Prospekt K. Marksa, Omsk, 644046, Russian Federation, Baltazar.13@mail.ru

G. B. Toder

Email: georgyt@mail.ru
Ph.D. (Physics and Mathematics), Associate Professor, Omsk State Transport University, 35 Prospekt K. Marksa, Omsk, 644046, Russian Federation, georgyt@mail.ru

References

  1. Machining of directed energy deposited Ti6Al4V using adaptive control / O. Oyelola, A. Jackson-Crisp, P. Crawforth, D.M. Pieris, R.J. Smith, R. M'Saoubi, A.T. Clare // Journal of Manufacturing Processes. – 2020. – Vol. 54. – P. 240–250. – doi: 10.1016/j.jmapro.2020.03.004.
  2. A closed-loop error compensation method for robotic flank milling / G. Xiong, Z.L. Li, Y. Ding, L.M. Zhu // Robotics and Computer-Integrated Manufacturing. – 2020. – Vol. 63. – P. 101928. – doi: 10.1016/j.rcim.2019.101928.
  3. Friction improvement via grinding wheel texturing by dressing / M.G. Moreno, J.A. Ruiz, D.B. Azpeitia, J.I.M. Gonzalez, L.G. Fernandez // International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2020. – Vol. 107, iss. 11–12. – P. 4939–4954. – doi: 10.1007/s00170-020-05350-6.
  4. Surface integrity and corrosion performances of hardened bearing steel after hard turning / R. Bertolini, V. Bedekar, A. Ghiotti, E. Savio, R. Shivpuri, S. Bruschi // International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2020. – Vol. 108. – P. 1983–1995. – doi: 10.1007/s00170-020-05352-4.
  5. Liao Y.S., Li T.H., Liu Y.C. An approach to improve cutting performance in micromilling of titanium alloy // Journal of Micro and Nano-Manufacturing. – 2020. – Vol. 8, iss. 2. – P. 024503. – doi: 10.1115/1.4046560.
  6. Jebaraj M., Kumar M.P., Anburaj R. Effect of LN2 and CO(2) coolants in milling of 55NiCrMoV7 steel // Journal of Manufacturing Processes. – 2020. – Vol. 53. – P. 318–327. – doi: 10.1016/j.jmapro.2020.02.040.
  7. A comprehensive review on minimum quantity lubrication (MQL) in machining processes using nano-cutting fluids / Z. Said, M. Gupta, H. Hegab, N. Arora, A.M. Khan, M. Jamil, E. Bellos // International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2019. – Vol. 105, iss. 5–6. – P. 2057–2086. – doi: 10.1007/s00170-019-04382-x.
  8. Application of a wheel cleaning system during grinding of alumina with minimum quantity lubrication / J.C. Lopes, C.E.H. Ventura, L.D. Fernandes, A.B. Tavares, L.E.A. Sanchez, H.J. de Mello, P.R. de Aguiar, E.C. Bianchi // International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2019. – Vol. 102, iss. 1–4. – P. 333–341. – doi: 10.1007/s00170-018-3174-4.
  9. Реченко Д.С. Исследование процесса резания труднообрабатываемых материалов на микроуровне // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2019. – Т. 21, № 2. – С. 18–25. – doi: 10.17212/1994-6309-2019-21.2-18-25.
  10. Ковалевская Ж.Г., Уваркин П.В., Толмачев А.И. Исследование влияния дефектов точения на формирование микрорельефа поверхности стали при ультразвуковой финишной обработке // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2012. – № 1 (54). – С. 14–18.
  11. Chen S.T., Chen Y.Y. Microgroove grinding of monocrystalline diamond using medium-frequency vibration-assisted grinding with self-sensing grinding force technique // Journal of Materials Processing Technology. – 2020. – Vol. 282. – P. 116686. – doi: 10.1016/j.jmatprotec.2020.116686.
  12. Grinding assessment of workpieces with different interrupted geometries using aluminum oxide wheel with vitrified bond / F.S.F. Ribeiro, J.C. Lopes, M.V. Garcia, L.E.D. Sanchez, H.J. de Mello, P.R. de Aguiar, E.C. Bianchi // International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2020. – Vol. 108. – P. 931–941. – doi: 10.1007/s00170-020-05500-w.
  13. Hybrid manufacturing of components from Ti-6Al-4V by metal forming and wire-arc additive manufacturing / M. Bambach, I. Sizova, B. Sydow, S. Hemes, F. Meiners // Journal of Materials Processing Technology. – 2020. – Vol. 282. – P. 116689. – doi: 10.1016/j.jmatprotec.2020.116689.
  14. On the turning of electron beam melted gamma-TiAl with coated and uncoated tools: a machinability analysis / S. Anwar, N. Ahmed, S. Pervaiz, S. Ahmad, A. Mohammad, M. Saleh // Journal of Materials Processing Technology. – 2020. – Vol. 282. – P. 116664. – doi: 10.1016/j.jmatprotec.2020.116664.
  15. Study on subsurface damage and surface quality of silicon carbide ceramic induced by a novel non-resonant vibration-assisted roll-type polishing / X.Y. Chen, Y. Gu, J.Q. Lin, A. Yi, M.S. Kang, X.Y. Cang // Journal of Materials Processing Technology. – 2020. – Vol. 282. – P. 116667. – doi: 10.1016/j.jmatprotec.2020.116667.
  16. Improving the effectiveness of combined grinding processes for processing superhard materials / J. Kundrak, V. Fedorovich, I. Pyzhov, A.P. Markopoulos // Journal of Manufacturing Processes. – 2019. – Vol. 43 (A). – P. 270–275. – doi: 10.1016/j.jmapro.2019.05.004.
  17. Surface morphology and wall angle comparison of microchannels fabricated in titanium alloy using laser-based processes / S. Bhandari, N. Martinez-Prieto, J. Cao, K. Ehmann // Journal of Micro and Nano-Manufacturing. – 2020. – Vol. 8, iss. 2. – P. 021001. – doi: 10.1115/1.4046283.
  18. Microstructure and mechanical properties of 316L austenitic stainless steel processed by different SLM devices / A. Rottger, J. Boes, W. Theisen, M. Thiele, C. Esen, A. Edelmann, R. Hellmann // International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2020. – Vol. 108. – P. 769–783. – doi: 10.1007/s00170-020-05371-1.
  19. Laser cutting optimization model with constraints: maximization of material removal rate in CO2 laser cutting of mild steel / M. Madic, S. Mladenovic, M. Gostimirovic, M. Radovanovic, P. Jankovic // Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part B: Journal of Engineering Manufacture. – 2020. – Vol. 234 (10). – P. 1323–1332. – doi: 10.1177/0954405420911529.
  20. Голышев А.А., Оришич А.М., Шулятьев В.Б. Оптимальный выбор технологии лазерной резки толстых стальных листов // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2016. – № 3 (72). – С. 15–22. – doi: 10.17212/1994-6309-2016-3-15-22.
  21. Microstructure and hydrothermal ageing of alumina-zirconia composites modified by laser engraving / L. Gremillard, L. Cardenas, H. Reveron, T. Douillard, A. Vogl, K. Hans, T. Oberbach // Journal of the European Ceramic Society. – 2020. – Vol. 40, iss. 54. – P. 2077–2089. – doi: 10.1016/j.jeurceramsoc.2020.01.027.
  22. Surface analysis and electrochemical characterization on micro-patterns of biomedical Nitinol after nanosecond laser irradiating / Z.Q. Cui, S. Li, J. Zhou, Z.H. Ma, W. Zhang, Y.C. Li, P. Dong // Surface & Coatings Technology. – 2020. – Vol. 391. – P. 125730. – doi: 10.1016/j.surfcoat.2020.125730.
  23. Ha S., Park E., Kim N. Analysis of shape deformation from densification of additive manufacturing parts in selective laser sintering // International Journal of Precision Engineering and Manufacturing. – 2020. – Vol. 21. – P. 1571–1580. – doi: 10.1007/s12541-020-00359-z.
  24. Сапрыкина Н.А. Исследование влияния режимов лазерного спекания на толщину спеченного слоя порошка DSK-F75 // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2015. – № 1 (66). – С. 27–32. – doi: 10.17212/1994-6309-2015-1-27-32.
  25. Modification of surface characteristics and electrochemical corrosion behavior of laser powder bed fused stainless-steel 316L after laser polishing / L. Chen, B. Richter, X.Z. Zhang, X.D. Ren, F.E. Pfefferkorn // Additive Manufacturing. – 2020. – Vol. 32. – P. 101013. – doi: 10.1016/j.addma.2019.101013.
  26. Получение упрочняющих покрытий из аморфизируемых сплавов Fe-Cr-Si-B-C лазерно-плазменными методами / М.Н. Хомяков, П.А. Пинаев, П.А. Стаценко, И.Б. Мирошниченко, Г.Н. Грачев // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2018. – Т. 20, № 4. – С. 21–34. – doi: 10.17212/1994-6309-2018-20.4-21-34.
  27. Pabst L., Ebert R., Exner H. Selective ablation of thin nickel-chromium-alloy films using ultrashort pulsed laser // Physics Procedia. – 2016. – Vol. 83. – P. 104–113. – doi: 10.1016/j.phpro.2016.08.019.
  28. Сапрыкина Н.А. Анализ, моделирование и прогнозирование шероховатости поверхности меди, полученной методом селективного лазерного плавления // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2017. – № 3 (76). – С. 6–16. – doi: 10.17212/1994-6309-2017-3-6-16.
  29. Microstructure and mechanical properties of CLF-1/316 L steel dissimilar joints welded with fiber laser welding / Y.L. Shi, S.K. Wu, H.B. Liao, X.Y. Wang // Journal of Manufacturing Processes. – 2020. – Vol. 54. – P. 318–327. – doi: 10.1016/j.jmapro.2020.03.022.
  30. Голышев А.А., Маликов А.Г., Оришич А.М. Исследование микроструктуры высокопрочных лазерных сварных соединений алюминиево-литиевых сплавов авиационного назначения // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2018. – Т. 20, № 2. – С. 50–62. – doi: 10.17212/1994-6309-2018-20.2-50-62.

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».