Application of Taguchi Method Grey Analysis and ANOVA in Optimization of Titanium Alloys Milling
محل انتشار: دوازدهمین کنفرانس ملی مهندسی ساخت و تولید ایران
سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,161
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICME12_422
تاریخ نمایه سازی: 25 شهریور 1392
چکیده مقاله:
Milling is one of the most important machining operations in industrial production systems. Since a long time ago, Multiobjective optimization of milling according to the inherent complexity of process is a competitive engineering issue. This act determines the necessity of applying combination techniques in multi-objective optimization of process. In this paper using Taguchi Method Grey Analysis (TMGA), multi-criteria optimization of milling was performed. Material Removal Rate (MRR), Tool Life (TL) and Surface Roughness (SR) of machined parts are considered as productivity goals and cutting speed, depth of cut and feed rate of cutting tool as the process controllable variables. Optimal process parameters are determined by the grey relational grades obtained from the grey generation for multiple performance characteristics obtained from taguchi Design of Experiments (DOE). In addition, effect of parameters on each objective was evaluated using Analysis of Variance (ANOVA). This study demonstrates that proposed method can be used for high precision optimization and variable’s effect evaluation. Result obtained by TMGA match closely with ANOVA and it’s concluded that the feed rate of cutting tool is most affecting milling factor.
کلیدواژه ها:
ANOVA ، Design of experiments ، Milling ، Multi-objective optimization ، Taguchi Method Grey Analysis
نویسندگان
F. Kolahan
Department of Mechanical Engineering, Faculty of Engineering, Ferdowsi University of Mashhad, Iran
R. Gomezerji
Department of Mechanical Engineering, Faculty of Engineering, Ferdowsi University of Mashhad, Iran
M. Azadi Moghaddam
Department of Mechanical Engineering, Faculty of Engineering, Ferdowsi University of Mashhad, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :