Resumen

En este trabajo, se fresó el acero de ultra alta resistencia AF1410 con la herramienta de carburo, y se realizaron un total de treinta experimentos basados en el diseño compuesto central (CCD) de la metodología de superficie de respuesta. Se establecen los modelos de predicción de la fuerza de fresado y de la rugosidad superficial, respectivamente. La influencia de los parámetros de fresado (velocidad de fresado, avance de cada diente, profundidad de corte radial y profundidad de corte axial) sobre la fuerza de fresado y la rugosidad superficial se estudia mediante ANOVA y el modelo de predicción establecido. La optimización multiobjetivo de los parámetros de fresado se realiza en base al algoritmo genético de ordenación no dominante II (NSGA-II) con la fuerza de fresado, la rugosidad superficial y la tasa de eliminación de material como objetivos de optimización. La rugosidad superficial, la fuerza de corte y la tasa de eliminación de material son índices importantes para medir la energía consumida en el proceso del producto, la calidad del mecanizado de la superficie y la eficiencia del mecanizado, respectivamente. Para minimizar la fuerza de fresado y la rugosidad superficial y maximizar la tasa de eliminación de material, se utilizó el NSGA-II para la optimización multiobjetivo con el fin de obtener el valor óptimo de fitness de la función objetivo. El NSGA-II se ha aplicado para obtener un conjunto de combinación óptima de parámetros del conjunto de soluciones Pareto-óptimas para mejorar las condiciones de mecanizado.

• Materias:Agua Ingeniería de estructuras Asfalto Acero Concreto
• Subjects:Water Structural engineering Asphalt Steel Concrete
• Palabras claves:tasa de eliminación de material, rugosidad superficial, profundidad de corte, fuerza de fresado, parámetros de fresado, optimización multiobjetivo, diseño central compuesto, nsga, modelo de fresado, algoritmo genético ii
• Keywords:material removal rate, surface roughness, depth of cut, milling force, milling parameters, multiobjective optimization, central composite design, nsga, model of milling, genetic algorithm ii