Intelligent & Empirical Modeling of Cutting Temperature for Aluminum Alloys Machined by Milling

Abstract

عملية التفريز هي واحدة من بين عمليات القطع المعروفة في قطاع التصنيع. طبيعة عملية التفريز تسمح باستعمال سرعات عالية لتحقيق إنتاجية كبيرة. درجة حرارة القطع هي عامل جوهري يجب أخذه بعين الاعتبار لتحسين المنتج النهائي. تم تسليط الضوء في هذه المذكرة على إشكالية درجة حرارة القطع خلال تفريز أسطح خليط الألمنيوم (AA6061T6)، والتي تعتبر موضوع دراسة للعديد من الدراسات العلمية. تم تطوير أنموذج استدلال ضبابي لدراسة تأثير شروط القطع (سرعة القطع، معدل التغذية، عمق القطع). أنموذج آخر تم تطويره لمحاكاة درجات حرارة القطع المتمثل في البرمجة الخطية ذات المتغيرات المختلفة. القيم المتوقعة مع هذين الأنموذجين تتوافق جيداً مع القيم التجريبية، بمتوسط نسبة خطأ: 0.615 % و 6.517 % على التوالي.

Milling is one of most common cutting operations in manufacturing industry. The nature of the milling process allows use of higher speeds which in back improves productivity. Cutting temperature is one of the main factors to be investigated in process optimization. The objective of this work is to study the influence of cutting parameters on the variation of the cutting temperature during the milling of Aluminum Alloys Al 6061T6. In order to predict the cutting temperature this thesis work has highlighted the problem of cutting temperature during the milling of aluminum alloys (Al 6061T6), which has been the subject of several scientific studies. A fuzzy logic inference model has been developed to study the influence of cutting parameters (Cutting speed, Feed rate and Depth o cut). A second inference model has been developed to predict the temperature values which is the linear regression multivariate. Both models were in good agreement with the experimental values, with an error rate of: 0.615 % and 6.517% respectively