cooling air conditions provided low

cooling air conditions provided lower cutting force, tool
wear and surface roughness than those of tests under dry,
wet and MQL conditions.
Oktem et al. [19] predicted the minimum surface
roughness in end milling mold parts using Artificial Neural
Network (ANN) and Genetic Algorithm (GA) approach.
Kaya et al. [11] developed tool wear prediction using artificial neural networks (ANN). Choudhury and El-Braadie
[4] developed response model for tool life surface roughness and cutting force with central composite method
using RSM. They found it very useful for assessing the maximum tool life and surface finish. Rodriguez and Labarga
[22] developed an analytical model to predict cutting
forces for micromilling operations based on the process
geometry. The comparison shows a good agreement
between predictions and the experimental measurements.
Kuram et al. [13] studied the optimization of cutting
fluids and cutting parameters during end milling by using
D-optimal design of experiments. They concluded that the
specific energy is largely related to cutting fluid type. Their
experimental work shows that Canola cutting fluid (CCF-II)
was the best to minimize the surface roughness and specific energy. Xavior and Adithan [29] determined the influence of cutting fluids on tool wear and surface roughness
during turning of AISI 304 austenitic stainless steel with
cemented carbide tool. Analysis of variance (ANOVA)
showed that the feed rate is the influential parameter on
surface roughness while cutting speed is influential to tool
wear. Importantly, the application of cutting fluid effectively reduced the tool wear and consequently improved
the surface finish. Cetin et al. [3] studied the effect of cutting parameters and cutting fluids on surface roughness
during turning AISI 304L. They found that the federate is
the most influencing factor on surface roughness.
García et al. [10] investigated the effect of cutting
parameters and coating of the cutting tool in the surface
residual stresses generated by turning AISI 4340 steel.
The results indicated that the residual stresses became
more tensile due to an increase in cutting temperature,
and resulting in detrimental to the surface of the workpiece. They suggested low feed rate, high cutting speed,
and non-coated tools with smaller tool nose radius in order
to achieve a better surface finish. Malagi et al. [16] investigated the factors influencing cutting forces in turning and
reported that cutting force increases as the feedrate and
depth of cut increases. Sahin et al. [23] investigated the
surface roughness model for machining mild steel with
TiN-coated carbide tool. The model was developed in
terms of cutting speed, feedrate and depth of cut using
response surface methodology. From the results obtained,
the authors concluded that surface roughness increases
with increasing in feedrate. Conversely, surface roughness
decreases with increasing in cutting speed and depth of
cut.
Cetin et al. [3] studied the effect of cutting parameters
and cutting fluids on surface roughness during turning AISI
304L. They found that the contribution of spindle speed,
feedrate, depth of cut and cutting fluids on surface roughness are 0.23%, 97.40%, 0.84% and 0.69% respectively as
shown in Table 4. Based on the level of importance of the
cutting parameters on surface roughness determined

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ระบายความร้อนให้แรงตัดล่างสภาพอากาศ เครื่องมือเครื่องแต่งกายและความหยาบผิวกว่าทดสอบภายใต้แห้งเปียกและเงื่อนไข MQLพื้นผิวต่ำสุดคาดว่า Oktem et al. [19]ความหยาบในกัดชิ้นส่วนแม่พิมพ์ที่ใช้ประสาทประดิษฐ์เครือข่าย (แอน) และวิธีการขั้นตอนวิธีพันธุกรรม (GA)Kaya et al. [11] พัฒนาคาดเดาสวมในการเครื่องมือที่ใช้เครือข่ายประสาทเทียม (แอน) Choudhury และเอล Braadie[4] ตอบพัฒนาโมเดลเครื่องมือชีวิตความเรียบผิวและแรงตัด ด้วยวิธีผสมกลางใช้ RSM พวกเขาพบว่ามันมีประโยชน์มากสำหรับการประเมินอายุการใช้งานของเครื่องมือสูงสุด และพื้นผิวเสร็จ ร็อดริเกซและ Labarga[22] พัฒนารูปแบบการวิเคราะห์เพื่อทำนายตัดกองกำลังสำหรับการดำเนินงาน micromilling ตามกระบวนการรูปทรงเรขาคณิต การเปรียบเทียบแสดงข้อตกลงที่ดีระหว่างการคาดคะเนและการวัดการทดลองKuram et al. [13] ศึกษาการเพิ่มประสิทธิภาพของการตัดของเหลวและพารามิเตอร์ตัดระหว่างสีสิ้นสุดโดยD สูงสุดการออกแบบการทดลอง พวกเขาได้ที่นี้พลังงานเฉพาะส่วนใหญ่ที่เกี่ยวข้องกับการตัดชนิดของเหลว ของพวกเขางานทดลองแสดงว่าน้ำมันคาโนลาตัด (CCF-II)ดีสุดเพื่อลดความเรียบผิวและพลังงานเฉพาะ Xavior Adithan [29] ถูกอิทธิพลของต๊าปชุดเครื่องมือและความเรียบผิวในระหว่างการเปิดของ AISI 304 austenitic สแตนเลสด้วยเครื่องมือคาร์ไบด์ วิเคราะห์ผลต่างของ (การวิเคราะห์ความแปรปรวน)พบว่า ราคาอาหารเป็นพารามิเตอร์มีอิทธิพลในความหยาบผิวในขณะที่ความเร็วตัดเป็นเครื่องมือที่ทรงอิทธิพลสวมใส่ สำคัญ แอพลิเคชันของน้ำมันตัดลดการสวมใส่เครื่องมือได้อย่างมีประสิทธิภาพ และปรับปรุงดังนั้นผิว Cetin et al. [3] ศึกษาผลของพารามิเตอร์การตัดและต๊าปเกลียวความหยาบผิวระหว่างเปิด AISI 304L พวกเขาพบว่า federateปัจจัยที่มีอิทธิพลสูงสุดต่อบนความเรียบผิวผลของการตัดตรวจสอบ García al. ร้อยเอ็ด [10]พารามิเตอร์และการเคลือบผิวเครื่องมือตัดในพื้นผิวเครียดเหลือที่สร้างขึ้น โดยเปิดเหล็ก AISI 4340ผลระบุว่า ความเครียดตกค้างกลายเป็นแรงดึงมากขึ้นเนื่องจากการเพิ่มขึ้นของอุณหภูมิตัดและเกิดผลดีกับพื้นผิวของการขึ้นรูปชิ้นงาน พวกเขาแนะนำอาหารชั้นเลว ความเร็วตัดสูงและเครื่องมือที่ไม่เคลือบ ด้วยรัศมีจมูกมือเล็กลงตามลำดับเพื่อให้ผิวดีขึ้น Malagi et al. [16] ตรวจสอบปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการตัดกำลังในการเปิด และรายงานว่า กองทัพตัดเพิ่มเป็น feedrate และความลึกของการตัดเพิ่มขึ้น Sahin et al. [23] ตรวจสอบการความหยาบผิวแบบสำหรับตัดเฉือนเหล็กกล้าด้วยเครื่องมือคาร์ไบด์เคลือบดีบุก รูปแบบได้รับการพัฒนาในเงื่อนไขความเร็วตัด feedrate และความลึกของการตัดใช้วิธีการพื้นผิวตอบสนอง จากผลได้รับผู้เขียนสรุปว่า เพิ่มความหยาบผิวด้วยการเพิ่มใน feedrate ในทางกลับกัน พื้นผิวความหยาบลด ด้วยการเพิ่มความเร็วตัดและความลึกของตัดCetin et al. [3] ศึกษาผลของพารามิเตอร์การตัดและต๊าปเกลียวในความหยาบผิวในระหว่างเปิด AISI304L พวกเขาพบว่าสัดส่วนของความเร็วสปินเดิลfeedrate ความลึกของการตัดและต๊าปเกลียวในความหยาบผิวเป็น 0.23%, 97.40%, 0.84% และ 0.69% ตามลำดับเป็นแสดงในตาราง 4 ตามระดับความสำคัญของการพารามิเตอร์การตัดบนความหยาบผิวที่กำหนด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ระบายความร้อนแอร์ให้แรงตัดต่ำกว่าเครื่องมือการสึกหรอและพื้นผิวที่ขรุขระกว่าการทดสอบภายใต้แห้งเปียกและเงื่อนไขMQL. Oktem et al, [19] ที่คาดการณ์พื้นผิวขั้นต่ำขรุขระในส่วนแม่พิมพ์กัดปลายประสาทเทียมโดยใช้เครือข่าย(ANN) และอัลกอริทึม (GA) วิธี. Kaya et al, [11] การพัฒนาการคาดการณ์การสึกหรอโดยใช้เครือข่ายประสาทเทียม (ANN) Choudhury และ El-Braadie [4] การพัฒนารูปแบบการตอบสนองสำหรับพื้นผิวที่ขรุขระอายุการใช้งานและแรงตัดด้วยวิธีการคอมโพสิตกลางใช้RSM พวกเขาพบว่ามันมีประโยชน์มากสำหรับการประเมินอายุการใช้งานสูงสุดและพื้นผิว โรดริเกและ Labarga [22] การพัฒนารูปแบบการวิเคราะห์ในการทำนายการตัดกองกำลังสำหรับการดำเนินงาน micromilling ขึ้นอยู่กับกระบวนการเรขาคณิต การเปรียบเทียบแสดงให้เห็นถึงข้อตกลงที่ดีระหว่างการคาดการณ์และการวัดการทดลอง. Kuram et al, [13] การศึกษาการเพิ่มประสิทธิภาพของการตัดของเหลวและตัดพารามิเตอร์ในช่วงปลายกัดโดยใช้การออกแบบD-ที่ดีที่สุดของการทดลอง พวกเขาสรุปว่าพลังงานเป็นส่วนใหญ่โดยเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับการตัดประเภทของเหลว ของพวกเขาการทดลองแสดงให้เห็นว่าคาโนลาของเหลวตัด (CCF-II) เป็นดีที่สุดเพื่อลดความหยาบผิวและพลังงานที่เฉพาะเจาะจง Xavior และ Adithan [29] กำหนดอิทธิพลของของเหลวในการตัดการสึกหรอและความขรุขระพื้นผิวในช่วงของการเปลี่ยนเกรด304 สเตนสแตนเลสที่มีเครื่องมือคาร์ไบด์ซีเมนต์ การวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) แสดงให้เห็นว่าอัตราการป้อนเป็นพารามิเตอร์ที่มีอิทธิพลบนพื้นผิวที่ขรุขระในขณะที่ตัดความเร็วที่มีอิทธิพลต่อเครื่องมือที่สวมใส่ ที่สำคัญการประยุกต์ใช้ในการตัดน้ำได้อย่างมีประสิทธิภาพลดการสึกหรอและการปรับตัวดีขึ้นส่งผลให้พื้นผิวเสร็จสิ้น Cetin et al, [3] การศึกษาผลกระทบของการตัดค่าพารามิเตอร์และตัดของเหลวบนพื้นผิวที่ขรุขระในช่วงเปลี่ยนAISI 304L พวกเขาพบว่าสหพันธรัฐเป็นปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อมากที่สุดบนพื้นผิวที่ขรุขระ. García et al, [10] การตรวจสอบผลกระทบของการตัดค่าพารามิเตอร์และการเคลือบของเครื่องมือตัดในพื้นผิวความเครียดตกค้างที่เกิดจากการเปลี่ยนAISI 4340 เหล็ก. ผลการวิจัยพบว่าความเครียดที่เหลือกลายเป็นแรงดึงมากขึ้นเนื่องจากการเพิ่มขึ้นในการตัดอุณหภูมิและส่งผลให้เป็นอันตรายต่อพื้นผิวของชิ้นงาน พวกเขาบอกอัตราการป้อนต่ำความเร็วในการตัดสูงและเครื่องมือที่ไม่เคลือบด้วยรัศมีจมูกเครื่องมือขนาดเล็กในการสั่งซื้อเพื่อให้บรรลุผิวที่ดีขึ้น Malagi et al, [16] การตรวจสอบปัจจัยที่มีอิทธิพลตัดกองกำลังในการเปลี่ยนและมีรายงานว่าการตัดเพิ่มขึ้นแรงเป็นfeedrate และความลึกของการเพิ่มขึ้นของการตัด ริซาฮินและอัล [23] ตรวจสอบพื้นผิวขรุขระแบบจำลองสำหรับเครื่องจักรกลเหล็กอ่อนด้วยเครื่องมือคาร์ไบด์เคลือบดีบุก รูปแบบที่ได้รับการพัฒนาในแง่ของการตัดความเร็ว feedrate และความลึกของการตัดโดยใช้วิธีพื้นผิวตอบสนอง จากผลที่ได้รับ, ผู้เขียนสรุปได้ว่าการเพิ่มขึ้นของความขรุขระของผิวที่มีเพิ่มขึ้นใน feedrate ตรงกันข้ามความขรุขระของผิวลดลงด้วยการเพิ่มความเร็วในการตัดและความลึกของการตัด. Cetin et al, [3] การศึกษาผลกระทบของการตัดค่าพารามิเตอร์และตัดของเหลวบนพื้นผิวที่ขรุขระในช่วงเปลี่ยนAISI 304L พวกเขาพบว่ามีส่วนร่วมของความเร็วแกนfeedrate ความลึกของการตัดและของเหลวตัดบนพื้นผิวที่ขรุขระเป็น 0.23%, 97.40%, 0.84% ​​และ 0.69% ตามลำดับในขณะที่แสดงในตารางที่4 จากระดับความสำคัญของพารามิเตอร์ในการตัดพื้นผิวที่ขรุขระกำหนด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความเย็นแอร์ให้ลดแรงตัดใส่เครื่องมือ
และความหยาบพื้นผิวสูงกว่าการทดสอบภายใต้สภาวะเปียกและแห้ง

MQL oktem et al . [ 19 ] ทำนายน้อยที่สุดพื้นผิวขรุขระในจบ
กัดชิ้นส่วนแม่พิมพ์โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม ( ANN )
และขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรม ( GA ) วิธีการ
ดังนั้น et al . [ 11 ] พัฒนาเครื่องมือใส่การทำนายโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม ( ANN )Choudhury และ El braadie
[ 4 ] ได้พัฒนาเครื่องมือการตอบสนองรูปแบบชีวิตพื้นผิวขรุขระและแรงตัดกับเซ็นทรัล คอมโพสิตโดยใช้วิธี
RSM . พวกเขาพบว่ามันมีประโยชน์มากในการประเมินอายุการใช้งานสูงสุดและพื้นผิวเสร็จแล้ว โรดิเกรซและ labarga
[ 22 ] ได้พัฒนาแบบจำลองเพื่อทำนายการตัด
กองกำลังเพื่อ micromilling การดําเนินงานตามกระบวนการ
เรขาคณิตการเปรียบเทียบแสดงดีข้อตกลง
ระหว่างการคาดคะเน และการวัด การทดลอง . . .
kuram et al . [ 13 ] ศึกษาการเพิ่มประสิทธิภาพของการตัดและตัดค่า
ของเหลวในช่วงปลายกัด โดยใช้ d-optimal
ออกแบบการทดลอง พวกเขาสรุปว่า
เฉพาะพลังงานส่วนใหญ่ที่เกี่ยวข้องกับการตัดชนิดของเหลว งานทดลองของพวกเขาแสดงให้เห็นว่าคาโนลาตัดของไหล (

ccf-ii )คือที่ดีที่สุดเพื่อลดความหยาบกร้านของผิวและพลังงานที่เฉพาะเจาะจง และ xavior adithan [ 29 ] พิจารณาอิทธิพลของของเหลวในการใส่เครื่องมือ และความขรุขระของพื้นผิวในระหว่างการ
AISI 304 สเตนเลสเหล็ก
ซีเมนต์เครื่องมือคาร์ไบด์ การวิเคราะห์ความแปรปรวน ( ANOVA ) พบว่า อัตราการป้อน

เป็นผู้มีอิทธิพลในพารามิเตอร์ความขรุขระของผิวในขณะที่ความเร็วตัดเป็นสวมเครื่องมือ

คือ การตัดของเหลวได้อย่างมีประสิทธิภาพ ลดการสึกหรอ และปรับปรุงจึง
พื้นผิวเสร็จสิ้น เซติน et al . [ 3 ] ได้ศึกษาผลของพารามิเตอร์การตัดและตัดของเหลวบนพื้นผิวขรุขระใน AISI 304L
เปลี่ยน พวกเขาพบว่าปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อสหพันธรัฐคือ
ที่สุด
บนพื้นผิวขรุขระกาโอ การ์ซีอา et al . [ 10 ] ได้ศึกษาผลของพารามิเตอร์การตัด
และเคลือบของเครื่องมือตัดในพื้นผิว
ตกค้างความเค้นโดยการกลึงเหล็กกล้า AISI 4340 .
แสดงว่าความเค้นตกค้างกลายเป็น
แรงดึงมากขึ้นเนื่องจากการเพิ่มขึ้นในการตัดอุณหภูมิ
และส่งผลให้เกิดอันตรายต่อผิวของชิ้นงาน เขาแนะนำให้อัตราการป้อน ความเร็วตัด
ต่ำ , สูง ,และไม่ใช่เครื่องมือเคลือบด้วยเครื่องมือขนาดเล็กรัศมีจมูกเพื่อ
เพื่อให้บรรลุผิวที่ดีกว่า malagi et al . [ 16 ] ทำการศึกษาปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อ การบังคับในการเปิดและ
รายงานว่าตัดเพิ่มแรงเป็น feedrate
ความลึกเพิ่มและตัด ลาก et al . [ 23 ] ศึกษา
พื้นผิวขรุขระแบบกลึงเหล็กอ่อนกับ
เครื่องมือคาร์ไบด์เคลือบดีบุก .แบบจำลองที่พัฒนาขึ้นในแง่ของ feedrate
ความเร็วตัด และความลึกของการตัดโดยใช้
วิธีการพื้นผิวตอบสนอง จากผลการศึกษาครั้งนี้สรุปได้ว่า ความขรุขระของผิว

เขียนเพิ่มด้วยเพิ่ม feedrate . ในทางกลับกัน ความขรุขระของผิว
ลดลงเมื่อเพิ่มในการลดความเร็ว และความลึกของการตัด
.
เซติน et al . [ 3 ] ได้ศึกษาผลของพารามิเตอร์
ตัดและตัดของเหลวบนพื้นผิวขรุขระ ระหว่างเปลี่ยน AISI 304L
. พวกเขาพบว่าสัดส่วนของความเร็ว ,
feedrate แกน , ความลึกของการตัดและตัดของเหลวบนพื้นผิวขรุขระเป็น 0.23 เปอร์เซ็นต์ 97.40 ร้อยละ 0.84 % และ 0.69 ตามลำดับ ตามที่
แสดงดังตารางที่ 4 ตามระดับความสำคัญของ
ตัดต่อความหยาบผิวกำหนดพารามิเตอร์