An Experimental Investigation on Effect of Minimum Quantity Lubrication in Machining AISI 1040 Steel
سال انتشار: 1384
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,976
فایل این مقاله در 11 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:
ICME07_021
تاریخ نمایه سازی: 6 آذر 1388
چکیده مقاله:
The growing demands for high productivity of machining need use of high cutting velocity and feed rate. Such machining inherently produces high cutting temperature, which not only reduces tool life but also impairs the product quality. Application of cutting fluids changes the performance of machining operations because of their lubrication, cooling, and chip flushing functions. But the conventional cutting fluids are not that effective in such high production machining particularly in continuous cutting of materials likes steels. Minimum quantity lubrication (MQL) presents itself as a viable alternative for turning with respect to tool wear, heat dissipation, and machined surface quality. This study compares the mechanical performance of minimum quantity lubrication (MQL) to completely dry lubrication for the turning of AISI-1040 steel based on experimental measurement of cutting temperature, chip reduction coefficient, cutting forces, tool wears, surface finish and dimensional deviation. Results indicated that the use of near dry lubrication leads to lower cutting temperature and cutting force, favorable chip-tool interaction, reduced tool wears,surface roughness and dimensional deviation.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
N.D Dhar
ProfessorDepartment of Industrial & Production Engineering Bangladesh University of Engineering & TechnologyDhaka, Bangladesh.
M.T Ahmed
Lecturer, Department of Industrial & Production Engineering, BUET, Dhaka, Bangladesh
S Islam
Research Assistant, Department of Industrial & Production Engineering, BUET, Dhaka, Bangladesh
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 :