Desgaste de la herramienta de corte en el torneado en seco del acero AISI 316L

Yoandrys Morales Tamayo; Yusimit Zamora Hernández; Roberto Félix Beltrán Reyna; Kimberly Magaly López Cedeño; Ringo John López Bustamante

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Desgaste de la herramienta de corte en el torneado en seco del acero AISI 316L

Morales Tamayo, Yoandrys ^[4] ; Zamora Hernández, Yusimit Karina ^[1] ; Beltrán Reyna, Roberto Félix ^[3] ; López Cedeño, Kimberly Magaly ^[2] ; López Bustamante, Ringo John ^[4]
1. [1] Universidad De Granma
  
  Universidad De Granma
  
  Cuba
2. [2] Universidad de Guayaquil
  
  Universidad de Guayaquil
  
  Guayaquil, Ecuador
3. [3] Escuela Politécnica del Ejército
  
  Escuela Politécnica del Ejército
  
  Sangolqui, Ecuador
4. [4] Universidad Técnica de Cotopaxi-Extensión La Maná
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Localización: Ingenius: Revista de Ciencia y Tecnología, ISSN 1390-650X, ISSN-e 1390-860X, Nº. 17 (enero / junio), 2017, págs. 36-41
Idioma: español
Títulos paralelos:
- Wear of the cutting tool in turning dry steel AISI 316L
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Resumen
- español
  El presente estudio experimental se centra en determinar modelos estadísticos para predecir el desgaste del flanco durante el torneado en seco del acero inoxidable AISI 316L utilizando dos insertos de corte. Los parámetros de corte fueron comparados utilizando un análisis de varianza y de regresión múltiple. Como principales resultados se obtuvieron el efecto significativo del avance de corte y el tiempo principal en el desgaste del flanco. Se hallaron los modelos estadísticos para estimar el desgaste de flanco, así como los errores absolutos medios de cada ecuación. El mejor desempeño correspondió al inserto GC2015 según las ecuaciones de regresión.
- English
  The present experimental study focuses on determining statistical models to predict flank wear during dry turning of AISI 316L stainless steel using two cutting inserts. Cutting parameters were compared using analysis of variance and simple regression. As a main result the significant effect of cutting feed and main time was found. Statistical models were used to estimate flank wear, as well as the mean absolute errors of each equation. The best performance corresponded to the GC2015 insert according to the regression equations.