A Numerical Model for Predicting the Effect of Tool Nose Radius on Machining Process Performance during Orthogonal Cutting of AISI 1045 Steel
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the development of a numerical model for predicting and studying the effects of tool nose geometries and its interactions with cutting parameters during orthogonal cutting of AISI 1045 steel. The process performance characteristics studied were cutting temperature, effective stress, cutting forces and tool wear. The cutting simulations were done using the commercial DEFORM-2D R V 11.3 software, based on the finite element method (FEM). The cutting tool used had a round nose with various nose radii (0.01–0.9 mm), while the machining parameters tested were the feed rate (0.1–0.3 mm/rev), the cutting speed (100–500 m/min) and the rake angle (–5° to +10°). The interactions between the tool nose radius and the cutting parameters (speed, feed) were found to affect mostly the cutting stress and, slightly, the tool wear rate. These interactions did not much influence the cutting temperature, that was found to be high when the tool nose radius and/or the cutting speed were high. The maximum temperature was found to occur at the middle of the tool-chip contact length and at the interaction of nose radius and flank face of the tool. Except for some fluctuations, there was no significant difference in tool wear rate between small and large nose radius scales.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».