Effect of cutting parameters on surface roughness in turning of annealed AISI-1020 steel

• Zurita, Omar ^[1] ; Di-Graci, Verónica ^[1] ; Capace, María ^[1]
  1. [1] Universidad Simón Bolívar

     Universidad Simón Bolívar

     Venezuela

     
• Localización: Revista Facultad de Ingeniería, ISSN-e 2357-5328, ISSN 0121-1129, Vol. 27, Nº. 47, 2018, págs. 111-118
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Efecto de los parámetros de corte del torneado en la rugosidad superficial de acero AISI-1020 recocido
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• Resumen
  • español

    En este trabajo se estudian los efectos de los parámetros de corte: velocidad de corte (Vc), velocidad de avance (f) y profundidad de corte (d) en la rugosidad inducida en la superficie de acero AISI 1020 recocido torneado, empleando herramientas de insertos de carburo. Se encontró, a partir de los resultados obtenidos, que la rugosidad de la superficie aumentó, con velocidades de avance cada vez mayores y velocidades de corte decrecientes. Se encontró una ligera influencia de la rugosidad de la profundidad de corte. Análisis de la varianza (ANOVA) y múltiples técnicas de regresión se utilizaron para formular una ecuación cuantitativa para la estimación de valores de rugosidad en función de los parámetros de corte. Los resultados mostraron que la velocidad de corte es el parámetro que más influye en la rugosidad de la superficie (69,35 %), la velocidad de avance está en segundo (30,13 %), mientras que la profundidad de corte no afectó sustancialmente (0,52 %). El modelo propuesto puede ser utilizado para seleccionar los parámetros óptimos para la obtención de rugosidad superficial mínima en el torneado de metales.

  • English

    This study focuses on the effects of cutting parameters such as cutting speed (Vc), feed rate (f), and depth of cut (d) on roughness induced on the surface of annealed AISI 1020 steel when machined by turning using carbide insert tools. The results indicated that surface roughness increased when feed rate increased and cutting speed decreased. Depth of cut slightly influenced roughness. Analysis of variance and multiple regression techniques were used to formulate a quantitative equation for estimating predicted values of roughness as functions of the cutting parameters. The results showed that cutting speed is the most influencing parameter on surface roughness (69.35%), followed by feed rate (30.13%), while depth of cut failed to affect the responses substantially (0.52%). The proposed model can be used to select the optimum parameters for minimum surface roughness in metal turning.