Modelagem da rugosidade e da vida da ferramenta no torneamento do aço duro ABNT 52100 com cerâmica mista wiper utilizando meto dologia de superfície de resposta

• P.H.S. Campos ^[3] ; J.R. Ferreira ^[1] ; A.P. de Paiva ^[1] ; P.P. Balestrassi ^[1] ; J.P. Davim ^[2]
  1. [1] Universidade Federal de Itajubá

     Universidade Federal de Itajubá

     Brasil

     
  2. [2] Universidade de Aveiro

     Universidade de Aveiro

     Vera Cruz, Portugal

     
  3. [3] CAPES Fundação, Ministério da Educação do Brasil

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• Localización: Revista iberoamericana de ingeniería mecánica, ISSN 1137-2729, Vol. 19, Nº 1, 2015, págs. 71-86
• Idioma: portugués
• Títulos paralelos:
  • Modeling of surface roughness and tool life in AISI 52100 steel hard turning with wiper mixed ceramics using surface methodology
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    This work specifically addresses the mathema tical modeling of surface roughness (Ra, Rt) and the life of tool in the process of turning ABNT 52100 hard ened steel (50 HRC). A tool mixed with ceramic wiper (wiper) geometry was used. Mathematical models were obtained by the response surface methodology (RSM), having as variables influence the cutting speed parameters, cu tting feed and depth of cut. In this case, taking in- to account the simultaneous variation of factors, one can construct mathem atical models of forecasting and op- timization to the responses of interest . This statistical nature approach is to design experiments capable of gen- erating appropriate data for effective analys is, resulting in valid and objective conclusions.

  • português

    Este trabalho trata especificamente do modelamento ma temático da rugosidade (Ra, Rt) e da vida da ferramenta no processo de tornea mento do aço ABNT 52100 endurecido ( 50 HRC). Foi utilizado uma ferra- menta de cerâmica mista com geometria wiper (alisadora) . Os modelos matemáticos foram obtidos pela meto- dologia de superfície de resposta (MSR ), tendo como variáveis de influência os parâmetros velocidade de corte, avanço de corte e a profundidade de corte. Neste caso, levando-se em consideração a variação simultânea dos fatores, podem-se construir modelos mate máticos de previsão e otimização pa ra as respostas de interesse. Esta abordagem de cunho estatístico consiste em planejar experimentos capazes de gerar dados apropriados para uma eficaz análise, o que resulta em conclusões válidas e objetivas.