Technological investigation of effect of machining parameter on tool life

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. The machinability is typical criteria to be investigated and different authors suggested different parameters describing its quantification. Different parameters i. e. speed, feed, depth of cut, tool work-piece combination, machine types and its condition, cutting fluid, machinist expertise, etc. are contributing directly to the tool life. The selection of the tool for the machining impacts greatly on the economic viability of the machining in terms of energy usage and tooling costs. The method of investigation. The current research emphasis mainly on tool life investigation when machining the mild steel specimens ISRO 50, BIS 1732:1989 at constant cutting speed i.e. 200 m / min. In the industries the mild steel material is commonly used for various products manufacturing. Considering the high demands on productivity and surface finish, machining at 200 m / min is the preferred. The computerized numerical control machine (CNC DX-150) is used for the turning. The four corner insert (TNMG 120408) is used for different machining times i.e. 10, 15, 20 and 25 minutes respectively. The flank wear of the tool is measured with calibrated optical microscope. The temperature of the tool corner during machining is continuously measured for possible impact of temperature on bonding properties of the tool insert and impact on red hardness. Results and discussion. The plot of flank wear vs. machining time will give the value of tool life. The other quality output parameter, such as surface roughness, is measured after machining, indicating surface irregularities in root means square value.  Efforts have been made to identify the relationship of tool life, machining time, the quantity of metal removed, surface roughness, and tool bit temperature.

About the authors

M. Sheladiya

Email: mvsheladiya@gmail.com
Ph.D. (Engineering), 1. Gujarat Technological University, Ahmedabad, 382424, India; 2. Atmiya University, Faculty of Engineering & Technology, Yogidham Gurukul, Kalawad Road, Rajkot, 360005, India, mvsheladiya@gmail.com

S. Acharya

Email: shailee.acharya@gmail.com
D.Sc. (Engineering), Sardar Vallabhbhai Patel Institute of Technology, Affiliated to GTU, Vasad, 388306, India, shailee.acharya@gmail.com

G. Acharya

Email: gdacharya@rediffmail.com
D.Sc. (Engineering), Professor, Atmiya Institute of Technology and Science, Yogidham Gurukul, Kalawad Road, Rajkot, 360005, India, gdacharya@rediffmail.com

References

  1. Sheikh-Ahmad J., Davim J.P. 5- Tool wear in machining processes for composites // Machining Technology for Composite Materials. – 2012. – P. 116–153. – doi: 10.1533/9780857095145.1.116.
  2. Paul S., Chattopadhyay A.B. Environmentally conscious machining and grinding with cryogenic cooling // Machining Science and Technology. – 2006. – Vol. 10, iss. 1. – P. 87–131. – doi: 10.1080/10910340500534316.
  3. Zakovorotny V.L., Lapshin V.P., Babenko T.S. Modeling of tool wear: irreversible energy transformations // Russian Engineering Research. – 2018. – Vol. 38, iss. 9. – P. 707–708. – doi: 10.3103/S1068798X18090290.
  4. Bhuiyan M.S.H., Choudhury I.A. Review of sensor applications in tool condition monitoring in machining // Comprehensive Materials Processing. – 2014. – Vol. 13. – P. 539–569. – doi: 10.1016/B978-0-08-096532-1.01330-3.
  5. Zhu K., Wong Y.S., Hong G.S. Multi-category micro-milling tool wears monitoring with continuous hidden Markov models // Mechanical Systems and Signal Processing. – 2009. – Vol. 23, iss. 2. – P. 547–560. – doi: 10.1016/j.ymssp.2008.04.010.
  6. Development of a tool wear-monitoring system for hard turning / C. Scheffer, H. Kratz, P.S. Heyns, F. Klocke // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 2003. – Vol. 43, iss. 10. – P. 973–985. – doi: 10.1016/S0890-6955(03)00110-X.
  7. Lee K., Dornfeld D.A. Micro-burr formation and minimization through process control // Precision Engineering. – 2005. – Vol. 29, iss. 2. – P. 246–252. – doi: 10.1016/j.precisioneng.2004.09.002.
  8. Shaw M.C. Metal cutting principles. – 2nd ed. – Oxford: Oxford University Press, 2005. – 672 p. – ISBN 9780195142068.
  9. Grzesik W., Zalisz Z. Wear phenomenon in the hard steel machining using ceramic tools // Tribology International. – 2008. – Vol. 41, iss. 8. – P. 802–812. – doi: 10.1016/j.triboint.2008.02.003.
  10. Dhar N.R., Paul S., Chattopadhyay A.B. The influence of cryogenic cooling on tool wear, dimensional accuracy and surface finish in turning AISI 1040 and E4340C steels // Wear. – 2001. – Vol. 249, iss. 10–11. – P. 932–942. – doi: 10.1016/S0043-1648(01)00825-0.
  11. Venugopal K.A., Paul S., Chattopadhyay A.B. Growth of tool wear in turning of Ti-6Al-4V alloy under cryogenic cooling // Wear. – 2007. – Vol. 262, iss. 9–10. – P. 1071–1078. – doi: 10.1016/j.wear.2006.11.010.
  12. Modelling of surface finish and tool flank wear in turning of AISI D2 steel with ceramic wiper inserts / T. Özel, Y. Karpat, L. Figueira, J.P. Davim // Journal of Materials Processing Technology. – 2007. – Vol. 189, iss. 1–3. – P. 192–198. – doi: 10.1016/j.jmatprotec.2007.01.021.
  13. Modeling flank wear of carbide tool insert in metal cutting / X. Luo, K. Cheng, R. Holt, X. Liu // Wear. – 2005. – Vol. 259, iss. 7–12. – P. 1235–1240. – doi: 10.1016/j.wear.2005.02.044.
  14. Симсиве Ж.В., Кутышкин А.В., Симсиве Д.Ц. Оценка износа твердосплавного режущего инструмента при механической обработке // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2012. – № 1. – С. 50–55.
  15. Metal machining: theory and applications / K. Maekawa, T. Obikawa, Y. Yamane, T.H. Childs. – 1st ed. – Oxford: Butterworth-Heinemann Publ., 2000. – 408 p. – ISBN 978-0340691595. – ISBN 034069159X.
  16. Microstructural aspects determining the adhesive wear of tool steels / G.A. Fontalvo, R. Humer, C. Mitterer, K. Sammt, I. Schemmel // Wear. – 2006. – Vol. 260, iss. 9–10. – P. 1028–1034. – doi: 10.1016/j.wear.2005.07.001.
  17. Khrais S.K., Lin Y.J. Wear mechanisms and tool performance of TiAlN PVD coated inserts during machining of AISI 4140 steel // Wear. – 2007. – Vol. 262, iss. 1–2. – P. 64–69. – doi: 10.1016/j.wear.2006.03.052.
  18. Influence of buildup in lathe processes on tool life and surface quality / S.G. Emel’;yanov, E.I. Yatsun, S.V. Shvets, A.I. Remnev, E.V. Pavlov // Russian Engineering Research. – 2011. – Vol. 31, iss. 12. – P. 1276–1278. – doi: 10.3103/S1068798X11120100.
  19. Machine tool design handbook / Central Machine Tool Institute (CMTI). – New Delhi: McGraw-Hill Education Publ., 1983. – P. 421–588.
  20. Sheikh-Ahmad J.Y., Bailey J.A. High-temperature wear of cemented tungsten carbide tools while machining particleboard and fiberboard // Journal of Wood Science. – 1999. – Vol. 45, iss. 6. – P. 445–455. – doi: 10.1007/BF00538952.
  21. Benardos P.G., Vosniakos G.C. Predicting surface roughness in machining: a review // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 2003. – Vol. 43, iss. 8. – P. 833–844. – doi: 10.1016/S0890-6955(03)00059-2.
  22. Khara J., Sheladiya M.V., Acharya G.D. Machining parameters optimization of AISI 4340 // IUP Journal of Mechanical Engineering. – 2019. – Vol. 12, iss. 2. – P. 43–64.

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».