Optimization of anodizing parameters for the morphological properties of TiO2 nanotubes based on response surface methodology

TiO2 nanotube (TNT) morphology is crucial for applications in a variety of fields. In this paper, response surface methodology (RSM) has been utilized to optimize the anodizing parameters i.e., electrolyte concentration (C), anodization voltage (V), and time (t) for morphology (e.g., nanotube diameter and length) of TNTs. Ethylene glycol (EG) based electrolyte has been used for anodization employing ammonium fluoride (NH4F) as a source of fluoride ion (F–) with 2.5 vol% H2O. Reliable regression models have been developed between the input variables and the corresponding responses, namely tube diameter and length with multiple regression coefficients of 0.9649 and 0.9253, respectively, revealing a trustworthy association between the actual and those predicted values using the quadratic model. The predicted values of C (0.31 wt%), V (38.44 V), and t (69.37 min) were found to be the optimum anodization condition preceding a TiO2 nanotubes diameter of 99.31 nm and length of 4572.64 nm. It was observed that the nanotubes diameter and length are more affected by anodizing voltage and time, and less sensitive to NH4F concentration. Therefore, RMS could be an appropriate technique to optimize anodizing parameters for producing TiO2 nanotubes with good morphology

Optimization of the geometric parameters of cutting inserts for turning operations

У докторској дисертацији проучавано је стругање легуре инконел 601, без примене средства за хлађење и подмазивање, са ПВД обложеним резним плочицама. Стругање је извршено са различитим брзинама резања, помацима, облицима резних плочица, радијусима врха, грудним угловима и нападним угловима. Након обраде мерена је средња аритметичка храпавост обрађене површине и леђно хабање резне плочице, а рачуната је стопа уклањања материјала. Ефекти улазних на излазне параметара процењени су уз помоћ анализа варијансе. За измерене вредности, процес је моделиран употребом вештачких неуронских мрежа. На основу добијеног модела, оптимизовани су параметри процеса стругања применом генетског алгоритма. Функција циља је била истовремена минимизација средње аритметичке храпавости обрађене површине и леђног хабања резне плочице, као и максимизација стопе уклањања материјала. Тачност модела и оптималне вредности додатно су валидиране кроз конфирмационе експерименте. Добијене процентуалне и апсолутне грешке указују на могућност практичне примене хибридног приступа за моделовање и оптимизацију процеса стругања легуре инконел 601.U doktorskoj disertaciji proučavano je struganje legure inkonel 601, bez primene sredstva za hlađenje i podmazivanje, sa PVD obloženim reznim pločicama. Struganje je izvršeno sa različitim brzinama rezanja, pomacima, oblicima reznih pločica, radijusima vrha, grudnim uglovima i napadnim uglovima. Nakon obrade merena je srednja aritmetička hrapavost obrađene površine i leđno habanje rezne pločice, a računata je stopa uklanjanja materijala. Efekti ulaznih na izlazne parametara procenjeni su uz pomoć analiza varijanse. Za izmerene vrednosti, proces je modeliran upotrebom veštačkih neuronskih mreža. Na osnovu dobijenog modela, optimizovani su parametri procesa struganja primenom genetskog algoritma. Funkcija cilja je bila istovremena minimizacija srednje aritmetičke hrapavosti obrađene površine i leđnog habanja rezne pločice, kao i maksimizacija stope uklanjanja materijala. Tačnost modela i optimalne vrednosti dodatno su validirane kroz konfirmacione eksperimente. Dobijene procentualne i apsolutne greške ukazuju na mogućnost praktične primene hibridnog pristupa za modelovanje i optimizaciju procesa struganja legure inkonel 601.The doctoral dissertation investigated the dry turning of Inconel 601 in a dry environment with PVD-coated inserts. Turning was performed at different cutting speeds, feeds, insert shapes, corner radii, rake and approach angles. After machining, the arithmetic mean surface roughness and flank wear were measured and the material removal rate was calculated. An analysis of variance was performed to determine the effects of the turning input parameters. For the measured values, the turning process was modelled using an artificial neural networks. Based on the model obtained, the process parameters were optimized using a genetic algorithm. The objective function was to simultaneously minimize the arithmetic mean surface roughness and flank wear and maximize the material removal rate. The accuracy of the model and the optimal values were further validated by confirmation experiments. The percentage and absolute errors show the possibility of practical implementation of the hybrid approach for modelling and optimization of dry turning of Inconel 601 alloy