Carvalho, Sílvia

Davim, João Paulo

Horovistiz, Ana

Portuguese

Repositório Institucional da Universidade de Aveiro

OTIMIZAÇÃO MULTIOBJECTIVO USANDO O MÉTODO DOS ELEMENTOS FINITOS NA MAQUINAGEM SUSTENTÁVEL DA LIGA TI6AL4V Authors:Sílvia Carvalho (sdrc@ua.pt)Ana Horovistiz (Horovistiz@ua.pt)João Paulo Davim (pdavim@ua.pt)Universidade AveiroDepartamento de Engenharia MecânicaCentro tecnologia Mecânica e Automação (TEMA)Enquadrado no projeto “FAMASI - Sustainable and intelligent manufacturing by machining”I. Relevância da liga Ti6Al4V na indústriaIntroduçãoMotivação & Enquadramento1.• É usada em componentes de alto valor acrescentado.• A definição de condições de maquinagem adequadas é desafiante.II. Em que aspeto é que a simulação por MEF pode ser útil?• No desenvolvimento de modelos que prevejam a resposta na maquinagem.• Na redução do número de ensaios experimentais.• O número simulações de maquinagem sob condições de lubrificação e refrigeração é limitado.1.Questões de InvestigaçãoComo maquinar a liga Ti6Al4V através de metodologias sustentáveis de lubrificação e refrigeração? Que parâmetros de corte devem ser selecionados? Quais as variáveis de resposta que devem ser analisadas? Que combinação de condições deve ser testada experimentalmente? Metodologia de aquisição de dados numéricos- Simulações em corte ortogonal no AdvantEdge.- Definição das variáveis referentes à aplicação de fluidos de corte no AdvantEdge. - Análise da resposta obtida em função das condições de corte.- Criação da base de dados.Otimização do processo de maquinagem- Análise relacional de Grey (ARG) para otimização multiobjectivo.- Testes em corte ortogonal com medições de forças de maquinagem.- Validação dos modelos.IntroduçãoQuestão e Metodologia de Investigação2.Parametrização das simulaçõesFerramenta de corte1.• Material: Carboneto tungsténio • Não revestida (H13A)• Ângulo de saída (𝛾): 0°• Ângulo de folga: 7°• Raio da aresta de corte: 30 μm [1] (2) TCMW 16 T3 04 H13A(1) STGCL 2020K 16(4) Ferramenta no AdvantEdge (3) [1] Cedergren S, Frangoudis C, Archenti A, et al. Influence of work material microstructure on vibrations when machining cast Ti-6Al-4V. Int J Adv Manuf Technol 2016; 84: 2277–2291.Obtido através da reconstrução 3D de imagens obtidas por microscopia ótica Parametrização das simulaçõesRaio da aresta de corte2.Parâmetros geométricos da ferramenta no AdvantEdge(a) (c)(d) (e)(f)(g)(b)https://imagej.nih.gov/ij/plugins/stack-focuser.htmlParametrização das simulaçõesParâmetros de lubrificação e refrigeração3.II. Lubrificação abundante• Emulsão base mineral• Densidade: 990 Kg/m3• h: 87 500 W/m2.°C [2]• Estratégia de modelação : Região submersa em fluidoI. Maquinagem a seco[2] S. Y. Hong and Y. Ding, “Cooling approaches and cutting temperatures in cryogenic machining of Ti-6Al-4V,” Int. J. Mach. Tools Manuf., vol. 41, no. 10, pp. 1417–1437, 2001, doi: 10.1016/S0890-6955(01)00026-8.(a)• Óleo biodegradável CoolubeTM 2210• Pressão do ar comprimido: 6 bar• Densidade [Kg/m3 ]: 890 (óleo); 1.2 (ar); 1,23 (98% ar, 2% óleo)• Caudal [mL/min] : 156 (óleo); 95E3 (ar)• h: 486,5 W/m2.°C [3]• Velocidade fluido = 223 m/s [4]• Estratégia de modelação: Fluido sob pressãoParametrização das simulaçõesParâmetros de lubrificação e refrigeração4.[3] Jamil M, Khan AM, Gupta MK, et al. Influence of CO2-snow and subzero MQL on thermal aspects in the machining of Ti-6Al-4V. Appl Therm Eng 2020; 177: 115480.[4] Hadad M, Sadeghi B. Thermal analysis of minimum quantity lubrication-MQL grinding process. Int J Mach Tools Manuf 2012; 63: 1–15.III. Mínima Quantidade Lubrificação (MQL)Raio do jato (R): 1.5 mm(c)Parametrização das simulaçõesPlaneamento das simulações5.Condições da envolventeSecoInundaçãoMQLAvanço[mm/rev]0.050.100.15Velocidade de corte [m/min]3060903 3 3= 27 simulaçõesx xOutras informações relevantes• Modelo escoamento da liga Ti6Al4V da libraria do AE• Coeficiente de atrito definido pelo AEProfundidade de corte: 1 mmAquisição dos dados numéricosParâmetros de resposta avaliados 1. (a)Aquisição dos dados numéricosParâmetros de resposta avaliados 2.↘Força de corte (FC) [N] ↘Potência de corte (P) [W]𝐾𝑠 =𝐹𝑜𝑟ç𝑎 𝑑𝑒 𝑐𝑜𝑟𝑡𝑒𝐴𝑣𝑎𝑛ç𝑜 × 𝑃𝑟𝑜𝑓𝑢𝑛𝑑𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒 𝑑𝑒 𝑐𝑜𝑟𝑡𝑒↘Força Especifica de corte (Ks) [MPa]Fc = 295,2 NFa = 191 N P = 295 WAquisição dos dados numéricosParâmetros de resposta avaliados 3.↘Coeficiente de atrito (μ)𝜇 =𝐹𝑐 × sin 𝛾 + 𝐹𝑎 × cos 𝛾𝐹𝑐 × cos 𝛾 − 𝐹𝑎 × sin 𝛾0,950,900,960,980,901,040,990,87 0,970,830,790,840,780,710,760,750,65 0,750,710,690,720,650,57 0,650,630,54 0,6200,20,40,60,811,2SecoAbundanteMQLSecoAbundanteMQLSecoAbundanteMQLSecoAbundanteMQLSecoAbundanteMQLSecoAbundanteMQLSecoAbundanteMQLSecoAbundanteMQLSecoAbundanteMQL30 60 90 30 60 90 30 60 900,05 0,10 0,15Coeficiente de atritoAquisição dos dados numéricosParâmetros de resposta avaliados4.↘Temperatura máxima (TM) [°C] 578°C825°C 656°C02004006008001000120014000,00E+00 2,00E-03 4,00E-03 6,00E-03 8,00E-03 1,00E-02Temperatura [°C]Tempo [s]30 m/min & 0,15 mm/revSeco Abundante MQL20%30%0510152025300,00E+00 2,00E-03 4,00E-03 6,00E-03 8,00E-03 1,00E-02Deformação plásticaTempo [s]30 m/min & 0,15 mm/revSeco Abundante MQLAquisição dos dados numéricosParâmetros de resposta avaliados 5.↘Máxima deformação plástica (MDP)11,719,3 20,0Aquisição dos dados numéricosParâmetros de resposta avaliados 6.↘Camada afetada pela deformação plástica (CA) [mm]CA = 34,6 μm CA = 36,1 μm CA = 34,2 mmAquisição dos dados numéricosParâmetros de resposta avaliados 7.↘Raio de curvatura da apara (RCA)RCA = 3 mm RCA = 2 mm RCA = 1,5 mm[m/min] [mm/rev] μ Fc [N] P [W] TM [°C] PEC [MPa] CA [μm] MDP RCA [mm]300,051 Seco 0,95 147 73 484 2932 28,89 47,81 6,02 Abundante 0,90 145 72 459 2898 25,12 39,84 3,53 MQL 0,96 149 75 492 2978 31,25 8,06 4,00,104 Seco 0,83 250 125 565 2499 29,28 12,58 2,85 Abundante 0,79 265 132 547 2648 23,18 11,09 5,06 MQL 0,84 255 127 570 2549 25,19 45,69 4,00,157 Seco 0,71 335 167 825 2231 36,12 19,30 1,28 Abundante 0,69 355 177 578 2364 34,57 11,66 2,09 MQL 0,72 337 169 656 2249 34,20 19,98 1,4600,0510 Seco 0,98 144 144 623 2882 28,49 23,81 2,511 Abundante 0,90 142 142 599 2830 25,16 12,99 5,012 MQL 1,04 143 143 643 2866 25,10 8,51 2,00,1013 Seco 0,78 224 224 725 2238 28,10 10,30 0,514 Abundante 0,71 231 231 696 2308 20,46 17,87 0,915 MQL 0,76 222 222 734 2221 26,81 13,98 0,80,1516 Seco 0,65 301 301 818 2003 34,65 27,88 0,617 Abundante 0,57 306 306 774 2041 36,92 16,32 0,518 MQL 0,65 295 295 864 1968 38,53 16,85 0,5900,0519 Seco 0,99 137 205 738 2736 30,37 9,14 1,820 Abundante 0,87 134 200 679 2672 22,52 18,35 2,521 MQL 0,97 135 203 734 2700 28,04 13,46 0,80,1022 Seco 0,75 209 314 825 2093 24,49 19,30 0,323 Abundante 0,65 213 320 807 2130 26,65 33,20 0,424 MQL 0,75 210 315 823 2099 24,53 12,80 0,30,1525 Seco 0,63 278 417 948 1855 35,36 27,27 0,426 Abundante 0,54 279 418 881 1859 32,06 23,88 0,527 MQL 0,62 295 428 933 1967 42,27 15,36 0,4Otimização MultiobjectivoResposta Relacional de Grey1.1ª. Normalização: Criação de uma escala única de acordo com o atributo (pode ser quanto maior melhor ou quanto menor melhor).2ª. Cálculo do coeficiente GR: Que estabelece a relação entre a resposta ideal e a verdadeira. 3ª. GRG (ξ): É calculada através do coeficiente GR e do peso de cada atributo. 4ª. Ranking: Ranking, a posição 1 indica as condições ótimas.Etapas de implementaçãoEnsaio nº GRG(ξ) Ranking [m/min] [mm/rev]Coeficiente GR dos 9 atributos1 0,594 19º Seco 30 0,052 0,653 2º Abundante 30 0,053 0,674 1º MQL 30 0,054 0,598 17º Seco 30 0,105 0,612 14º Abundante 30 0,106 0,538 26º MQL 30 0,107 0,534 27º Seco 30 0,158 0,572 23º Abundante 30 0,159 0,562 25º MQL 30 0,1510 0,580 22º Seco 60 0,0511 0,617 12º Abundante 60 0,0512 0,650 4º MQL 60 0,0513 0,637 7º Seco 60 0,1014 0,651 3º Abundante 60 0,1015 0,619 11º MQL 60 0,1016 0,571 24º Seco 60 0,1517 0,616 13º Abundante 60 0,1518 0,595 18º MQL 60 0,1519 0,611 15º Seco 90 0,0520 0,626 10º Abundante 90 0,0521 0,628 9º MQL 90 0,0522 0,629 8º Seco 90 0,1023 0,601 16º Abundante 90 0,1024 0,649 5º MQL 90 0,1025 0,593 20º Seco 90 0,1526 0,638 6º Abundante 90 0,1527 0,588 21º MQL 90 0,15Testes em corte ortogonalSeco, Abundante, MQL - 30 m/min, 0,05 mm/rev1.Validação modelos numéricos através das forças de corteSeco, Abundante, MQL - 30 m/min, 0,05 mm/rev1.Erro relativo percentual [%]ExpForçaAvançoForça de corteSeco1 3,5 22,82 1,1 21,7Abundante1 25,1 2,02 18,7 5,2MQL1 5,9 17,92 9,5 25,9146,6144,9148,9119,4142,1126,3120,5137,8118,3100110120130140150160Seco Abundante MQLForça de corte [N]MEFExp 1Exp 2139,0130,0 143,0134,3173,6135,0140,5159,9130,6120140160180200Seco Abundante MQLForça Avanço [N]MEFExp 1Exp 2Notas finais• Criou-se uma base de dados para perceber como é que as condições de corte afetaram a resposta demaquinagem.• A estratégia de otimização indica que a maquinabilidade da liga Ti6Al4V pode ser melhorada com autilização de sistemas de lubrificação e arrefecimento.• Através das forças de maquinagem foi possível validar os modelos numéricos desenvolvidos, mastambém garantir que as variáveis relacionadas com a aplicação de fluidos de corte foram capazes dereproduzir as condições experimentais.• Nas próximas etapas deste trabalho serão executados mais testes de validação, com novasconfigurações do sistema de MQL, nomeadamente o aumento do caudal de fluido.Agradecimentos• Os autores agradecem ao projeto“031556-FCT/02/SAICT/2017, FAMASI - Sustainable and intelligent manufacturing by machining” financiado pela Fundação para a Ciência e Tecnologia (FCT). POCI. Portugal. in the scope of TEMA - Centre for Mechanical Technology and Automation -UID/EMS/00481/2013.• Os autores agradecem à Tifast (Itália) pelo fornecimento da liga de titânio utilizada nos ensaios. OTIMIZAÇÃO MULTIOBJECTIVO USANDO O MÉTODO DOS ELEMENTOS FINITOS NA MAQUINAGEM SUSTENTÁVEL DA LIGA TI6AL4V Authors:Sílvia Carvalho (sdrc@ua.pt)Ana Horovistiz (Horovistiz@ua.pt)João Paulo Davim (pdavim@ua.pt)Universidade AveiroDepartamento de Engenharia MecânicaCentro tecnologia Mecânica e Automação (TEMA)Enquadrado no projeto “FAMASI - Sustainable and intelligent manufacturing by machining”

Otimização multiobjectivo usando o método dos elementos finitos na maquinagem sustentável da liga TI6AL4V

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