Machinability assessment when turning AISI 316L austenitic stainless steel using uncoated and coated carbide inserts

Austenitic stainless steel AISI 316L is mostly used as an implant material and is customarily applied as impermanent devices in orthopedic surgery because of its low cost, adequate mechanical properties, and acceptable biocompatibility. AISI 316L is an extra-low carbon type 316 (austenitic chromium nickel stainless steel containing molybdenum) that minimizes harmful carbide precipitation at elevated temperature. Machining is part and parcel during the fabrication of implants and medical devices made from stainless steels and thus it is of interest to evaluate the machinability of AISI 316L. In this study, austenitic stainless steel AISI 316L was turned using two commercially available cutting tool inserts at various cutting speeds (90, 150, and 210 m/min) and feeds (0.10, 0.16, and 0.22 mm/rev) and at a constant depth of cut of 0.4 mm. The turning of AISI 316L was implemented in dry cutting. The cutting tools used were an uncoated tungsten carbide-cobalt insert (WC-Co) and a multi coated nano-textured TiCN, nano-textured Al2O3 thin layer, and a TiN outer layer insert. The cutting forces, total power consumption, surface roughness, and tool life were measured/obtained and analyzed. The total power consumption of the turning process was obtained from direct measurements as well as using a combination of theoretical formulas and experimental cutting force data. The machining experiments and their responses were designed and evaluated using the three-level full factorial design and the analysis of variance (ANOVA). It was found that the cutting speed and feed significantly affect the various machining responses observed. The cutting force and total power consumption increased with increasing cutting speed, but the surface roughness and tool life decreased. With increasing feed, surface roughness and tool life decreased but the cutting force and total power consumption increased. The empirical mathematical models of the machining responses as functions of cutting speed and feed developed were statistically valid. Confirmation runs helped to prove the validity of the models within the limits of the factors investigated

Development of the Analysis and Optimization Strategies for Prediction of Residual Stresses Induced by Turning Processes

Difficult-to-machine materials are widely used in the aerospace and automotive industries including landing gears of aircrafts, drive-shafts of automobiles, and high strength bolts and frame parts of airplanes and motorsports due to their high toughness, less sensitivity to heat, and high resistance to fatigue and corrosion. Machining these materials is accompanied by high cutting temperatures and forces, which cause high residual stresses. It is known that high temperature leads to inaccuracies in component dimensions and causes phase transformation in the material. High cutting forces also raise the power consumption of turning machines and result in an excessive deflection and consequently breakage of the tool. Also, both large cutting temperatures and forces cause high tool wear. Most importantly, machining-induced tensile residual stresses have detrimental effects on the performance of components due to having the tendency to open tiny cracks and speed up crack propagation, which subsequently results in decreasing the resistance to fatigue and corrosion. In contrast, high compressive residual stresses have beneficial effects as they tend to close cracks and slow down crack propagation, which consequently increases the fatigue life considerably. The machining process is required to be efficient by removing as large amount of material as possible, meaning to have a high material removal rate. Machining forces, temperature, residual stresses, and material removal rate depend highly on machining parameters including cutting conditions and tool geometry. Therefore, a thorough optimization study is required to be conducted to identify optimal machining parameters including cutting speed, feed rate, edge radius, rake angle, and clearance angle to improve response variables specially residual stresses, which will be highly desirable and of paramount importance to the industry. More particularly, when the optimization is carried out based on Finite Element Method (FEM), by which the expensive, time-consuming process of experimental tests is avoided, the outcome will be more economical for the industry. Finite Element (FE) modeling of orthogonal turning is considered as an open-ended subject as most of the phenomena involved in the orthogonal turning, which also exist in other machining operations, are not fully understood. In the present research work, first, a predictive high-fidelity finite element model is developed using Abaqus software to obtain response variables of cutting temperature, machining forces, and residual stresses induced by orthogonal turning 300M Steel. The validity of the developed FE model is then verified by comparing the predicted machining forces, chip thickness, and residual stresses with those of experimental tests obtained in turn using a piezoelectric dynamometer, a digital micrometer, and ‘X-Ray diffraction apparatus, electropolishing equipment, and a profilometer machine’. The FE model is then utilized to systematically derive response functions (Meta or surrogate models) for desired FE outputs using D-optimal Design of Experiment (DoE) and Response Surface Method (RSM). The derived response functions explicitly relate the desired responses to identified design parameters, and therefore, can be effectively utilized for design optimization problems without using the FE model. Finally, multi-criteria optimization problems are formulated to reduce superficial residual stresses individually and improve a combination of residual stresses, cutting temperature, cutting and thrust forces, and material removal rate by obtaining optimum values of machining parameters including cutting speed, feed rate, edge radius, rake angle, and clearance angle. Special attention is devoted to minimizing the machining-induced residual stresses. Optimization is conducted using a hybrid method of Genetic Algorithm (GA) and Sequential Quadratic Programming (SQP) technique in order to accurately capture the global optimum values of machining parameters and response variables. The optimization results show considerable improvement in the total objective function and especially residual stresses. Since there are no research studies on the finite element simulation, experimental test, and most importantly, constrained and unconstrained multi-performance optimization of machining characteristics and residual stresses for radial turning of 300M steel, the results of the present research can be utilized as a reference for future works along this field

Modelado de las fuerzas de corte en el torneado de alta velocidad utilizando redes neuronales artificiales

Cutting forces are very important variables in machining performance because they affect surface roughness, cutting tool life, and energy consumption. Reducing electrical energy consumption in manufacturing processes not only provides economic benefits to manufacturers but also improves their environmental performance. Many factors, such as cutting tool material, cutting speed, and machining time, have an impact on cutting forces and energy consumption. Recently, many studies have investigated the energy consumption of machine tools; however, only a few have examined high-speed turning of plain carbon steel. This paper seeks to analyze the effects of cutting tool materials and cutting speed on cutting forces and Specific Energy Consumption (SEC) during dry high-speed turning of AISI 1045 steel. For this purpose, cutting forces were experimentally measured and compared with estimates of predictive models developed using polynomial regression and artificial neural networks. The resulting models were evaluated based on two performance metrics: coefficient of determination and root mean square error. According to the results, the polynomial models did not reach 70 % in the representation of the variability of the data. The cutting speed and machining time associated with the highest and lowest SEC of CT5015-P10 and GC4225-P25 inserts were calculated. The lowest SEC values of these cutting tools were obtained at a medium cutting speed. Also, the SEC of the GC4225 insert was found to be higher than that of the CT5015 tool.Las fuerzas de corte son variables muy importantes para el rendimiento del mecanizado, ya que afectan la rugosidad de la superficie, la vida útil de la herramienta de corte y el consumo de energía. La reducción del consumo de energía eléctrica de los procesos de fabricación no solo beneficia económicamente a los fabricantes, sino que también mejora su comportamiento medioambiental. Muchos factores, como el material de la herramienta de corte, la velocidad de corte y el tiempo de mecanizado, afectan la fuerza de corte y el consumo de energía de la máquina. En la actualidad, muchas investigaciones se han realizado sobre el consumo energético de las máquinas herramienta. Sin embargo, la investigación sobre torneado de acero al carbono a alta velocidad es escasa. En este trabajo se estudiaron los efectos de los materiales de las herramientas de corte y su velocidad sobre las fuerzas de corte y el consumo específico de energía en el torneado en seco de alta velocidad de acero AISI 1045. Las fuerzas de corte se determinaron experimentalmente y se compararon con las estimaciones de los modelos predictivos desarrollados mediante regresión polinomial y redes neuronales artificiales. Los modelos obtenidos fueron evaluados según métricas de desempeño como el coeficiente de determinación y la raíz del error cuadrático medio, donde los modelos polinomiales no superaron el 70% en la representación de la variabilidad de los datos. Se determinó la velocidad de corte y el tiempo de mecanizado relacionados con el mayor y menor consumo de energía de las plaquitas CT5015-P10 y GC4225-P25. Los valores más bajos de consumo de energía de estas herramientas se alcanzaron para la velocidad de corte intermedia. Además, la plaquita GC4225 presentó un mayor consumo que la herramienta CT5015

Recent advances in modelling and simulation of surface integrity in machining - A review

Machining is one of the final steps in the manufacturing value chain, where the dimensional tolerances are fine-tuned, and the functional surfaces are generated. Many factors such as the process type, cutting parameters, tool geometry and wear can influence the surface integrity (SI) in machining. Being able to predict and monitor the influence of different parameters on surface integrity provides an opportunity to produce surfaces with predetermined properties. This paper presents an overview of the recent advances in computational and artificial intelligence methods for modelling and simulation of surface integrity in machining and the future research and development trends are highlighted

Recent advances in modelling and simulation of surface integrity in machining - A review

Machining is one of the final steps in the manufacturing value chain, where the dimensional tolerances are fine-tuned, and the functional surfaces are generated. Many factors such as the process type, cutting parameters, tool geometry and wear can influence the surface integrity (SI) in machining. Being able to predict and monitor the influence of different parameters on surface integrity provides an opportunity to produce surfaces with predetermined properties. This paper presents an overview of the recent advances in computational and artificial intelligence methods for modelling and simulation of surface integrity in machining and the future research and development trends are highlighted

A Study on Parametric Appraisal of Drilling on Bio-compatible Materials

Titanium alloy and stainless steel finds widespread applications in different fields such as bio-medical, aerospace and electronics due to their superior physical properties (high strength,toughness,corrosion resistance and durability and low density). Due to their bio-compatibility in nature,they are used in the field of bio-medical engineering such as artificial bone joints, artificial knee joints and in dental fields. Drilling is one of the important machining processes involved in most of the application fields including bio-medical engineering. This study investigates the effect of drilling parameters on performance measures through development of numerical model using finite element approach.The numerical model is validated by experimental study. The parameters included for investigation are spindle speed, feed rate and drill diameter.The experimental plan is made using design of experiment approach, specifically a face centered central composite design of response surface methodology in order to reduce the experimental runs and reduce cost of experimentation. The output performance characteristics considered are burr height at entry, burr height at exit, surface roughness, circularity at entry and circularity at exit.In order to optimize multiple responses simultaneously, the responses are converted into single response using superiority and inferiority ranking (SIR) method. Empirical model relating machining parameters with output responses have been developed using non-linear regression analysis. An improved version of latest evolutionary approach known as Harmony Search (HS) algorithm has been is used to find out best parametric condition subjected to constraints such as circularity at entry and circularity at exit.The study also investigates the effect of high speed laser drilling process of Ti6Al4V and AISI 316 stainless steel during laser drilling.Laser machining is carried out using assistant gas as nitrogen environment using a 2.5 kW CO2 laser.The experimental planning has been done using Taguchi L9 orthogonal design. The machining parameters used for investigation in the study are flushing pressure, laser power and pulse frequency.The output responses investigated are heat affected zone (HAZ), spatter area, circularity and taper of hole. Parametric study on drilling process helps in providing guidelines to the practitioners for securing the implant material in an adequate manner

Identification of the Parameter Values of the Constitutive and Friction Models in Machining Using EGO Algorithm: Application to Ti6Al4V

The application of artificial intelligence and increasing high-speed computational performance is still not fully explored in the field of numerical modeling and simulation of machining processes. The efficiency of the numerical model to predict the observables depends on various inputs. The most important and challenging inputs are the material behavior of the work material and the friction conditions during the cutting operation. The parameters of the material model and the friction model have a decisive impact on the simulated results. To reduce the expensive experimentation cost that gives limited data for the parameters, an inverse methodology to identify the parameter values of those inputs is suggested to potentially have data of better quality. This paper introduces a novel approach for the inverse identification of model parameters by implementing the Efficient Global Optimization algorithm. In this work, a method relying on a complete automated Finite Element simulation-based optimization algorithm is implemented to inversely identify the value of the Johnson–Cook (JC) parameters and Coulomb’s friction coefficient correlatively, where the objective function is defined as minimizing the error difference between experimental and numerical results. The Ti6Al4V Grade 5 alloy material is considered as a work material, and the identified parameters sets are validated by comparing the simulated results with experimental results. The developed automation process reduces the computation time and eliminating human errors. The identified model parameters value predicts the cutting force as 169 N/mm (2% deviation from experiments), feed force as 55 N/mm (7% deviation from experiments), and chip thickness as 0.150 mm (11% deviation from experiments). Overall, the identified model parameters set improves the prediction accuracy of the finite element model by 32% compared with the best-identified parameters set in the literature

Multi-Objective Optimization of Input Machining Parameters to Machined AISI D2 Tool Steel Material

Poor surface finish on die and mould transfers the bad quality to processed parts. High surface roughness is an example of bad surface finish that is normally reduced by manual polishing after conventional milling machining process. Therefore, in order to avoid disadvantages by manual polishing and disadvantage by the machining, a sequence of two machining operations is proposed. The main operation is run by the machining and followed by Rotary Ultrasonic Machining Assisted Milling (RUMAM). However, this sequence operation requires optimum input parameters to generate the lowest surface roughness. Hence, this paper aims to optimize the input parameters for both machining operations by three soft-computing approaches – Genetic Algorithm, Tabu Search, and Particle Swarm Optimization. The method adopted in this paper begins with a fitness function development, optimization approach usage and ends up with result evaluation and validation. The soft-computing approaches result outperforms the experiment result in having minimum surface roughness. Based on the findings, the conclusion suggests that the lower surface roughness can be obtained by applying the input parameters at maximum for the cutting speed and vibration frequency, and at minimum for machining feed rate. This finding assists manufacturers to apply proper input values to obtain parts with minimum surface roughness

Implementation of CAD-based and 3D non-linear finite element methodologies on modelling of machining processes

La eliminación de material es uno de los procesos de conformación más importantes de la industria. Además, mediante el mecanizado se pueden producir una amplia variedad de productos que van desde una herramienta simple hasta una pieza de avión. Estos hechos significativos junto con la constante evolución por la ingeniería se convirtieron en la base de la presente tesis.El objetivo principal durante la investigación y el desarrollo en el área de mecanizado basado en FEM, se centra en:aumentar la precisión de los modelos FE desarrollados,reducir el tiempo de preparación yminimizar el trabajo experimental requerido.Para lograr los estándares altos y garantizar la confiabilidad de los procesos de corte, se deben determinar nuevos métodos de análisis teórico. Además, se requieren nuevos modelos de simulación para cubrir el desarrollo continuo de herramientas de corte. A la luz de estas consideraciones, se llevó a cabo un estudio extenso de la literatura como primer paso hacia una comprensión más profunda de trabajos previosen el campo. A continuación, el procesamiento de los hallazgos reveló ciertos temas que requerían mayor investigación o mejora. Dichos temas incluyen:La mejora de la precisión durante el modelado de FE.La investigación del efecto de las condiciones críticas de mecanizado sobre varios parámetros como las fuerzas de corte desarrolladas, la morfología de la viruta, así como la tensión y la distribución de la temperatura. Y el establecimiento de modelos de predicciones eficientes y fáciles de usar.Una vez finalizada la revisión bibliográfica, la investigación se dividió en cuatro etapas. La primera etapa está asociada con la mejora de la precisión en el modelado de FE. La segunda trata sobre el modelado FE de operaciones de taladrado y torneado en tres dimensiones, asistido con técnicas basadas en CAD. La tercera etapa está relacionada con la investigación del mecanizado de materiales industriales en condiciones críticas de corte. Finalmente, la última presenta el desarrollo de modelos de predicción con la ayuda de metodologías estadísticas.1) La mayoría de los investigadores utilizan en sus estudios modelos de herramientas de corte proporcionados por los fabricantes o los diseñan ellos mismos. Sin embargo, en el primer caso, es posible que los resultados de la simulación producidos sean de baja precisión, debido al hecho de que los modelos descargados de la web de un fabricante suelen estar simplificados y, a menudo, pierden características geométricas críticas. En este último caso, el investigador puede verse obligado a dedicar horas a tareas de diseño repetitivas que pueden resultar frustrantes, especialmente cuando se producen errores de diseño. Para evitar confusiones y centrarse en tareas más creativas, se diseñó y desarrolló una aplicación para el diseño automatizado de herramientas de corte con la ayuda de Application Programming Interface (API) delsistema CAD SolidWorks™. En esta etapa se emplearon los recursos de programación de SolidWorks ™, combinados con la estrategia de diseño paramétrico para que se pudiera lograr la concepción de la aplicación.2) Con la finalización de la aplicación, se prepararon varios modelos 3D FE y se generaron las herramientas de corte equivalentes con fines de prueba. Las pruebas de simulación se completaron con éxito y los resultados adquiridos revelaron una mayor correlación con los resultados experimentales correspondientes. Posteriormente, se establecieron modelos de FE similares para taladrado y torneado, de acuerdo con loshallazgos y recomendaciones de trabajos ya publicados, mediante el uso de un software FEA de última generación, llamado DEFORM ™ -3D. Las propiedades de los materiales, la evolución de los daños, la aproximación de la fricción, así como el flujo térmico, se establecieron con respecto al trabajo experimental realizado durante esta investigación, además de los hallazgos publicados por expertos en la materia.Además, se hizo un esfuerzo por simplificar los problemas de mecanizado, empleando varias estrategias bien establecidas, como la configuración asistida por CAD de la interfaz herramienta-pieza de trabajo y la localización del refinamiento de la malla.3) La tercera etapa de la tesis está directamente vinculada a la anterior. Los resultados de la simulación adquiridos se procesaron con la ayuda de entornos informáticos como Excel™ y MATLAB®, de modo que los resultados se pueden convertir en conjuntos de datos utilizables. Posteriormente, los datos procesados se visualizaron y compararon directamente con hallazgos equivalentes que están disponibles en la literatura. Esta comparación mostró que los modelos de FE desarrollados estaban de acuerdo con los encontrados en studios ya publicados. Además, se llevaron a cabo una serie de pruebas experimentales para validar aún más la precisión de los modelos de FE desarrollados. Para realizar con precisión el trabajo experimental, se utilizó un centro de mecanizado CNC junto con el equipo de medición (un dinamómetro). Al mismo tiempo, se realizó una investigación sobre los efectos de la velocidad de corte, el avance, la profundidad de corte y la geometría de la herramienta sobre las fuerzas de corte desarrolladas. En concreto, se estudiaron las fuerzas de empuje generadas durante el taladrado, así como los componentes de mecanizado (fuerzas radiales, tangenciales y de avance) inducidas durante el torneado.Doctoral Thesis: Implementation of CAD-based and 3D non-linear finite element methodologies on modelling of machining processes.Además, se estudiaron tanto la evolución de la viruta como la morfología con respecto a la operación aplicada, el material, la herramienta y las condiciones de corte.4) Finalmente, los resultados simulados verificados se utilizaron para el desarrollo de modelos matemáticos que pueden predecir las fuerzas de corte generadas dentro de límites específicos. Los modelos que fueron representados por funciones, pueden generar resultados de alta precisión al instante y sin la necesidad de ningún software especializado. El modelado se realizó utilizando la Metodología de Superficie de Respuesta (RSM) ampliamente utilizada, que además mejoró la visualización de la investigación concluida durante la tercera etapa. Para fortalecer aún más la validez de los modelos estadísticos, se utilizó el Análisis de Varianza (ANOVA). Los resultados del análisis revelaron que los modelos desarrollados son robustos y se pueden utilizar de forma segura con fines de predicción.El documento titulado “CAD-based automated design of FEA-ready cutting tools” presenta el desarrollo de una aplicación de diseñador con la implementación de la API de SolidWorks ™ implementada con VBA. El propósito de la aplicación desarrollada es generar automáticamente modelos CAD de herramientas de corte que se pueden utilizar con el software FEA. Al finalizar la aplicación, se han realizado con éxito una serie de pruebas de simulación para verificar la funcionalidad de los modelos generados. El resultado de simulación de las fuerzas de mecanizado al obtenido de forma experimental, superando el 90% en la mayoría de los casos. El documento titulado "FEM based mathematical modelling of thrust force during drilling of Al7075-T6" presenta el desarrollo de un modelo de predicción para las fuerzas generadas durante la perforación de Al7075-T6, con la ayuda de RSM y la implementación de 3D FEA. Se realizó una serie completa de 27 simulaciones 3D bajo diferentes condiciones de corte (velocidad y avance) además de los tres diámetros deherramienta diferentes que se utilizaron. Los resultados simulados se validaron mediante experimentos y la correlación entre los resultados simulados y experimentales superó el 95% en la mayoría de los casos. Después de analizar a fondo el modelo para determinar su precisión (5,9%) y fidelidad de ajuste, se concluye que el modelo desarrollado puede predecir con seguridad las fuerzas de empuje bajo ciertos límites que se discuten en esta investigación. Además, se introdujo la morfología de las virutas producidas durante la perforación de Al7075-T6.En el trabajo “3D FE modelling of machining forces during AISI 4140 hard turning” se presentó el desarrollo de un modelo 3D FE, así como un modelo de predicción de la principal fuerza de mecanizado inducida durante torneado duro de AISI-4140. Se realizaron una serie de 27 simulaciones 3D bajo diferentes condiciones de velocidad de corte y avance, además de las tres diferentes profundidades de corte. Los resultados numéricos obtenidos fueron validados mediante valores experimentales que se encuentran disponibles en la literatura y se observó que están en alta concordancia superando el 90% en la mayoría de las situaciones. La precisión (8.8%) y la bondad de ajuste del modelo estadístico, determinan que los modelos desarrollados (FE y estadístico) pueden predecir con fiabilidad las fuerzas de mecanizado resultantes cuando se aplican dentro del alcance de este estudio.Finalmente, en la publicación "Influence of the nose radius on the machining forces induced during AISI-4140 hard turning: A CAD-based and 3D FEM approach" un modelo 3D FE para el torneado de AISI-4140 como un modelo de predicción de la fuerza de mecanizado resultante, basado en métodos estadísticos. Se utilizó unconjunto de resultados experimentales que están disponibles en la bibliografía para verificar el modelo FE y, en consecuencia, se preparó un diseño completo de experimentos de acuerdo con tres niveles de velocidad de corte, velocidad de avance y radio de la punta de la herramienta. Se realizó una validación adicional del modelo estadístico para garantizar que el modelo pueda predecir con seguridad la fuerza de corte resultante dentro del rango de condiciones encontradas en el presente estudio. Finalmente, se investigó y presentó gráficamente la influencia del radio de la punta en las fuerzas de corte producidas.<br /

Optimizing end milling parameters for custom 450 stainless steel using ant lion optimization and TOPSIS analysis

The current research examines the effectiveness of cryogenically treated (CT) tungsten carbide cutting inserts on Custom450 stainless steel using multi-objective soft computing approaches. The Taguchi-based L27 orthogonal array was employed in the experiments. During milling operations, cutting force, surface roughness, and cutting temperature were measured at different spindle speeds (rpm), feed rates (mm/min), and constant depths of cut (mm). The surface roughness and chip morphology of the Custom 450 stainless steel machined by cryo-treated (CT) and untreated (UT) cutting tool inserts were compared across various responses to cutting temperature and force. This paper also carried out multi-objective optimization, employing algorithm techniques such as Grasshopper Optimization Algorithm (GHO), Grey Wolf Optimization(GWO), Harmony Search Algorithm(HAS), and Ant line Optimization (ALO). The Multi-objective Taguchi approach and TOPSIS were first used to optimize the machining process parameters (spindle speed, feed rate, and cryogenic treatment) with different performance characteristics. Second, to relate the machining process parameters with the performance characteristics (cutting force, cutting temperature, and surface roughness), a mathematical model was developed using response surface analysis. The created mathematical response model was validated using ANOVA. The results showed that in IGD values of GHO, GWO, HSA and ALO module had 2.5765, 2.4706, 2.3647 and 2.5882 respectively, ALO has the best performance indicator. A Friedman’s test was also conducted, revealing higher resolution with the ALO method than with the HSA, GWO, and GHO methods. The results of the scanning test show that the ALO approach is workable