การหาสภาวะที่เหมาะสมในการตัดเหล็กกล้าเครื่องมือ K460 ด้วยวิธีการจ่ายประจุไฟฟ้าผ่านเส้นลวด โดยใช้วิธีการวิเคราะห์ความสัมพันธ์แบบเกรย์
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทความวิจัยนี้ได้ทำการศึกษาและนำเสนอวิธีการตัดเหล็กกล้าเครื่องมือ K460 ด้วยวิธีการจ่ายประจุไฟฟ้าผ่านเส้นลวด โดยใช้วิธีการวิเคราะห์ความสัมพันธ์แบบเกรย์ (Grey Relational Analysis) เพื่อหาค่าเงื่อนไขหรือตัวแปรในการตัดที่เหมาะสมที่สุดที่มีต่อความหยาบผิวและขนาดของชิ้นงาน สำหรับตัวแปรการตัดที่พิจารณาในการศึกษานี้ ได้แก่ ความเร็วในการตัดกระแสไฟฟ้าในการสปาร์คของอิเล็กโทรดกับชิ้นงาน และระยะห่างระหว่างเส้นลวดกับชิ้นงาน สำหรับผลตอบสนองที่ใช้ในการศึกษานี้ ได้แก่ ขนาดของชิ้นงานและความหยาบผิวของชิ้นงาน ซึ่งจากการศึกษาพบว่า เงื่อนไขการตัดที่ได้จากวิธีการวิเคราะห์ความสัมพันธ์แบบเกรย์ คือ ความเร็วในการตัดเท่ากับ 4.5 มิลลิเมตร/นาที กระแสไฟฟ้าในการสปาร์คของอิเล็กโทรดกับชิ้นงานเท่ากับ 2 แอมแปร์ และระยะห่างระหว่างเส้นลวดกับชิ้นงานเท่ากับ 770 ไมโครเมตร เมื่อใช้เงื่อนไขในการตัดที่ได้จากการศึกษานี้ ไปทำการตัดชิ้นงานเพื่อยืนยันผลการศึกษาพบว่า ค่าความหยาบผิวและขนาดของชิ้นงานมีค่าที่เป็นไปตามพิกัดความเผื่อ (Tolerance) ตามที่ได้กำหนดไว้
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความที่ลงตีพิมพ์เป็นข้อคิดเห็นของผู้เขียนเท่านั้น
ผู้เขียนจะต้องเป็นผู้รับผิดชอบต่อผลทางกฎหมายใดๆ ที่อาจเกิดขึ้นจากบทความนั้น
References
P. Aswin and R. G. Mote, “Numerical study of transient thermal profile and thermally deformed tip shape in wire EDM of narrow angles,” Journal of Manufacturing Processes, vol. 81, pp. 638–654, 2022.
U. Maradia, E. Filisetti, M. Wiessner, S. Schneider, and M. Boccadoro, “The influence of energy input characteristics on surface integrity in wire EDM,” in Procedia CIRP, 2020, vol. 95, pp. 268–272.
M. Subrahmanyam and T. Nancharaiah, “Optimization of process parameters in wire-cut EDM of Inconel 625 using taguchi’s approach,” in Materials Today: Proceedings, 2020, pp. 642–646.
M. Arunadevi and C. P. S. Prakash, “Predictive analysis and multi objective optimization of wire-EDM process using ANN,” in Materials Today: Proceedings, 2020, pp. 6012–6016.
K. Kanlayasiri and P. Jattakul, “Simultaneous optimization of dimensional accuracy and surface roughness for finishing cut of wire-EDMed K460 tool steel,” Precision Engineering, vol. 37, no. 3, pp. 556–561, 2013.
B. Mathew, Benkim, and J. Babu, “Multiple process parameter optimization of WEDM on AISI304 using taguchi grey relational analysis,” in Procedia Materials Science, 2014, vol. 5, pp. 1613–1622.
J. B. Saedon, N. Jaafar, M. A. Yahaya, N. Saad, and M. S. Kasim, “Multi-objective optimization of titanium alloy through orthogonal array and grey relational analysis in WEDM,” in Procedia Technology, 2014, vol. 15, pp. 832–840.
B. P. Mishra and B. C. Routara, “An experimental investigation and optimisation of performance characteristics in EDM of EN-24 alloy steel using taguchi method and grey relational analysis,” in Materials Today: Proceedings, 2017, pp. 7438–7447.
N. Mookam, “Using grey relational analysis in wire-cutting of titanium,” The Journal of Industrial Technology, vol. 10, pp. 48–59, 2014 (in Thai).
A. Varun and N. Venkaiah, “Simultaneous optimization of WEDM responses using grey relational analysis coupled with genetic algorithm while machining EN 353,” International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol. 76, pp. 675–690, 2015.
A. Raj, J. P. Misra, D. Khanduja, K. K. Saxena, and V. Malik, “Design, modeling and parametric optimization of WEDM of Inconel 690 using RSM-GRA approach,” International Journal on Interactive Design and Manufacturing, vol. 18, pp. 2107–2117, 2022.
K. Mandal, S. Sarkar, S. Mitra, and D. Bose, “Parametric analysis and GRA approach in WEDM of Al 7075 alloy,” in Materials Today: Proceedings, 2020, pp. 660–664.
T. Thankachan, K. Soorya Prakash, R. Malini, S. Ramu, P. Sundararaj, S. Rajandran, D. Rammasamy, and S. Jothi, “Prediction of surface roughness and material removal rate in wire electrical discharge machining on aluminum based alloys/composites using taguchi coupled grey relational analysis and artificial neural networks,” Applied Surface Science, vol. 472, pp. 22–35, 2019.
M. M. Dhobe, I. K. Chopde, and C. L. Gogte, “Investigations on surface characteristics of heat treated tool steel after wire electro-discharge machining,” Materials and Manufacturing Processes, vol. 28, no. 10, pp. 1143–1146, 2013.
N. Kumar and J. Kumar, “Experimental investigation of productivity and surface integrity features in trim cut WEDM operation of hybrid metal matrix composite,” International Journal of Lightweight Materials and Manufacture, vol. 7, no. 3, pp. 426–437, 2024.
S. Ujjaini Kumar, N. Manikandan, J. S. Binoj, P. Thejasree, S. Shajahan, and D. Arulkirubakaran, “Multi objective optimization of wire-electrical discharge machining of stellite using Taguchi – Grey approach,” in Materials Today: Proceedings, vol. 39, 2021, pp. 216–222.
S. A. Sonawane and M. L. Kulkarni, “Optimization of machining parameters of WEDM for Nimonic-75 alloy using principal component analysis integrated with Taguchi method,” Journal of King Saud University - Engineering Sciences, vol. 30, pp. 250–258, 2018.
V. Kavimani, K. S. Prakash, T. Thankachan, S. Nagaraja, A. K. Jeevanantham, and J. P. Jhon, “WEDM parameter optimization for silicon@r- GO/magneisum composite using taguchi based GRA coupled PCA,” Silicon, vol. 12, pp. 1161–1175, 2020.
S. Chakraborty, S. Mitra, and D. Bose, “An investigation on dimensional accuracy and surface topography in powder mixed WEDM using RSM and GRA-PCA,” in Materials Today: Proceedings, 2021, pp. 1524–1530.
S. Zahoor, H. Ahsan Azam, M. Pervez Mughal, N. Ahmed, M. Rehman, and A. Hussain, “WEDM of complex profile of IN718: multi-objective GA-based optimization of surface roughness, dimensional deviation, and cutting speed,” The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol. 114, pp. 2289–2307, 2021.
A. Chaudhary, S. Sharma, and A. Verma, “Optimization of WEDM process parameters for machining of heat treated ASSAB’88 tool steel using response surface methodology (RSM),” in Materials Today: Proceedings, vol. 20, 2022, pp. 917–922.
B. Kumar Lodhi and S. Agarwal, “Optimization of wire off set in WEDM process by Taguchi method,” in Materials Today: Proceedings, vol. 22, 2020, pp. 2366–2371.
D. Devarasiddappa and M. Chandrasekaran, “Fuzzy logic modelling of sustainable performance measure (MRR) during WEDM of Ti/6Al/4V alloy,” in Materials Today: Proceedings, vol. 46, 2021, pp. 3373–3378.
N. Sharma, R. Khanna, and R. D. Gupta, “WEDM process variables investigation for HSLA by response surface methodology and genetic algorithm,” Engineering Science and Technology, an International Journal, vol. 18, no. 2, pp. 171–177, 2015.
C. L. Lin, “Use of the taguchi method and grey relational analysis to optimize turning operations with multiple performance characteristic,” Materials and Manufacturing Processes, vol. 19, no. 2, pp. 209–220, 2004.
C. J. Tzeng, Y. H. Lin, Y. K. Yang, and M. C. Jeng, “Optimization of turning operations with multiple performance characteristics using the Taguchi method and Grey relational analysis,” Journal of Materials Processing Technology, vol. 209, no. 6, pp. 2753–2759, 2009.
S. Ranganathan and T. Senthilvelan, “Multiresponse optimization of machining parameters in hot turning using grey analysis,” International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol. 56, pp. 455–462, 2011.
BÖHLER K460. (2023). Cold work steels [Online]. Available: https://www.voestalpine.com/ bohler-edelstahl/de/
F. Xu, S. Zhang, K. Wu, and Z. Dong, “Multiresponse optimization design of tailorwelded blank (TWB) thin-walled structures using Taguchi-based Gray relational analysis,” Thin-Walled Structures, vol. 131, pp. 286–296, 2018.
O. Zerti, M. A. Yallese, A. Zerti, S. Belhadi, and F. Girardin, “Simultaneous improvement of surface quality and productivity using Grey relational analysis based Taguchi design for turning couple (AISI D3 steel/ mixed ceramic tool (Al2O3 + TiC)),” International Journal of Industrial Engineering Computations, vol. 9, no. 2, pp. 173–194, 2018.
A. Dey, S. Debnath, and K. M. Pandey, “Optimization of electrical discharge machining process parameters for Al6061/cenosphere composite using grey-based hybrid approach,” Transactions of Nonferrous Metals Society of China, vol. 27, pp. 998–1010, 2017.
S. V. Alagarsamy, M. Ravichandran, and M. Meignanamoorthy, “Multi-objective optimisation of dry sliding wear control parameters for stir casted AA7075- TiO2 composites using taguchi-grey relational approach,” Australian Journal of Mechanical Engineering, vol. 20, pp. 1453–1462, 2022.
K. Kanlayasiri, “Improvement of Rotary Electrode EDM process using grey relational analysis,” Thaksin University Journal, vol. 12, no. 3, pp. 64–72, 2009 (in Thai).
N. Mookam, P. Jattakul, and K. Kanlayasiri, “Machinability of tool steels machined by electric-discharge machining,” SNRU Journal of Science and Technology, vol. 14, no. 1, pp. 25–31, 2022 (in Thai).
T. Nakagawa, M. Sampei, and A. Hirata, “High accuracy control with lateral dimension estimator for wire EDM,” in Procedia CIRP, 2020, pp. 255–261.
R. Singh, R. P. Singh, M. Tyagi, and R. Kataria, “Investigation of dimensional deviation in wire EDM of M42 HSS using cryogenically treated brass wire,” in Materials Today: Proceedings, 2019, pp. 679–685.
A. Alias, B. Abdullah, and N. M. Abbas, “Influence of machine feed rate in WEDM of titanium Ti-6Al-4V with constant current (6A) using brass wire,” in Procedia Engineering, 2012, pp. 1806–1811.
K. P. Somashekhar, N. Ramachandran, and J. Mathew, “Material removal characteristics of microslot (kerf) geometry in μ-WEDM on aluminum,” International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol. 51, pp. 611–626, 2010.
S. Chakraborty, H. N. Datta, and S. Chakraborty, “Grey relational analysis-based optimization of machining processes: A comprehensive review,” Process Integration and Optimization for Sustainability, vol. 7, pp. 609–639, 2023.
N. Pragadish and M. Pradeep Kumar, “Optimization of dry EDM process parameters using Grey relational analysis,” Arabian Journal for Science and Engineering, vol. 41, pp. 4383–4390, 2016.