A response surface methodology and desirability approach for predictive modeling and optimization of cutting temperature in machining hardened steel
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an experimental investigation on cutting temperature during hard turning of EN 24 steel (50 HRC) using TiN coated carbide insert under dry environment.The prediction model is developed using response surface methodology and optimization of process parameter is performed by desirability approach.A stiff rise in cutting temperature is noticed when feed and cutting speed are elevated.The effect of depth of cut on cutting temperature is not that much significant compared with cutting speed and feed as observed from main effects plot.The response surface second order model presented high correlation coefficient (R 2 = 0.992) explaining 99.2 % of the variability in the cutting temperature which indicates the goodness of fit for the model to the actual data and high statistical significance of the model.The experimental and predicted values are very close to each other.The calculated error for cutting temperature lies between 1.88-3.19% during confirmation trial.Therefore, the developed second order model correlates the relationship of the cutting temperature with the process parameters with good degree of approximation.The optimal combination for process parameter is depth of cut at 0.2mm, feed of 0.1597 mm/rev and cutting speed of 70m/min.Based on these combination, the value of cutting temperature is 302.95 0 C whose desirability is one.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».