A Comparative Analysis of Chip Shape, Residual Stresses, and Surface Roughness in Minimum-Quantity-Lubrication Turning with Various Flow Rates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this research, an experimental investigation was carried out to investigate the interaction between various turning parameters and different Minimum Quantity Lubrication (MQL) flow rates and compare their effects on chip shape and surface integrity characteristics in low speed turning and high speed turning of AA6061-T6. The turning parameters included cutting speed, feed rate, and depth of cut. The flow rates comprised 3.5, 10, and 15 ml/min , and the surface integrity characteristics consisted of average arithmetic surface roughness, height peak from the valley, axial and hoop surface residual stresses. The results showed that cutting conditions including cutting speed, feed rate, and depth of cut affected chip shape, while MQL flow rate had no impact on chip shape. The lowest values of cutting speed, feed rate, and depth of cut, equal to 145 m/min , 0.07 mm/rev , and 0.66 mm , respectively, resulted in the smallest residual stresses for all the flow rates. Moreover, the smallest surface roughness parameters were obtained at the lowest feed rate (0.07 mm/rev) for all the flow rates, whereas there were high interaction effects between cutting speed and flow rate and depth of cut and flow rate. Finally, turning with the minimum quantity lubrications of 3.5 and 10 ml/min , respectively, are suggested to obtain the best overall surface integrity characteristics. These lower values of flow rate are suitable to reduce machining costs, protect the environment, and preserve machinist’s health. Since most of the previous research studies focused on the comparison of the turning environments including dry, MQL, wet, and cryogenic and only a few research works on the comparative analysis of MQL turning with different flow rates were carried out, the results of the present research can be utilized as a reference for future works in this field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».