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반응표면분석법 기반 고경도 베어링강의 하드터닝 공정 최적화
Optimization of the Hard Turning Process of the Harden Bearing Steel Using Response Surface Methodology

한국정밀공학회지 = Journal of the Korean Society for Precision Engineering, v.34 no.10, 2017년, pp.683 - 687  

김동민 (울산과학기술원 기계공학과) ,  김도영 (울산과학기술원 기계공학과) ,  박형욱 (울산과학기술원 기계공학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The surface roughness and cutting forces are the important factors for the machine-part quality during the hard-turning process. The aim of this paper is to optimize hard-cutting conditions via implementation of response surface methodology (RSM). The experiments were conducted for the hard-turning ...

주제어

참고문헌 (9)

  1. Tang, Linhu, Yin, Jun, Sun, Yongji, Shen, Hao, Gao, Chengxiu. Chip formation mechanism in dry hard high-speed orthogonal turning of hardened AISI D2 tool steel with different hardness levels. International journal of advanced manufacturing technology, vol.93, no.5, 2341-2356.

  2. Dogra, Manu, Sharma, Vishal S., Sachdeva, Anish, Suri, Narinder Mohan, Dureja, Jasminder Singh. Tool Wear, Chip Formation and Workpiece Surface Issues in CBN Hard Turning: A Review. International journal of precision engineering and manufacturing, vol.11, no.2, 341-358.

  3. Sharma, Vishal S., Dhiman, Suresh, Sehgal, Rakesh, Sharma, S. K.. Estimation of cutting forces and surface roughness for hard turning using neural networks. Journal of intelligent manufacturing, vol.19, no.4, 473-483.

  4. Philip Selvaraj, D., Chandramohan, P., Mohanraj, M.. Optimization of surface roughness, cutting force and tool wear of nitrogen alloyed duplex stainless steel in a dry turning process using Taguchi method. Measurement : journal of the International Measurement Confederation, vol.49, 205-215.

  5. Davim, J.P., Figueira, L.. Machinability evaluation in hard turning of cold work tool steel (D2) with ceramic tools using statistical techniques. Materials & design, vol.28, no.4, 1186-1191.

  6. Yang, W.H., Tarng, Y.S.. Design optimization of cutting parameters for turning operations based on the Taguchi method. Journal of materials processing technology, vol.84, no.1, 122-129.

  7. Nayak, Shreemoy Kumar, Patro, Jatin Kumar, Dewangan, Shailesh, Gangopadhyay, Soumya. Multi-objective Optimization of Machining Parameters During Dry Turning of AISI 304 Austenitic Stainless Steel Using Grey Relational Analysis. Procedia Materials Science, vol.6, 701-708.

  8. Mia, M., Dhar, N.R.. Prediction of surface roughness in hard turning under high pressure coolant using Artificial Neural Network. Measurement : journal of the International Measurement Confederation, vol.92, 464-474.

  9. Bouacha, Khaider, Terrab, Asma. Hard turning behavior improvement using NSGA-II and PSO-NN hybrid model. International journal of advanced manufacturing technology, vol.86, no.9, 3527-3546.

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