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J-GLOBAL ID：201802272318148072   整理番号：18A0386846

RSMと望ましさ関数を用いたポリオキシメチレン重合体(POM C)の旋削における技術的パラメータの予測モデル化と多重応答最適化【Powered by NICT】

Predictive modeling and multi-response optimization of technological parameters in turning of Polyoxymethylene polymer (POM C) using RSM and desirability function

著者 (6件)： Chabbi Amel (Mechanics and Structures Research Laboratory (LMS), May 8th 1945 University, P.O. Box 401, 24000 Guelma, Algeria) ,  Yallese Mohamed Athmane (Mechanics and Structures Research Laboratory (LMS), May 8th 1945 University, P.O. Box 401, 24000 Guelma, Algeria) ,  Meddour Ikhlas (Mechanics and Structures Research Laboratory (LMS), May 8th 1945 University, P.O. Box 401, 24000 Guelma, Algeria) ,  Nouioua Mourad (Mechanics and Structures Research Laboratory (LMS), May 8th 1945 University, P.O. Box 401, 24000 Guelma, Algeria) ,  Mabrouki Tarek (University of Tunis El Manar, ENIT, Tunis, Tunisia) ,  Girardin Francois (Laboratoire Vibrations Acoustique, INSA-Lyon, 25 Bis Avenue Jean Capelle, F-69621 Villeurbanne Cedex, France)
資料名： Measurement  (Measurement)
巻： 95  ページ： 99-115  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0315B  ISSN： 0263-2241  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,最小表面粗さ,切削力,切削力と最大生産性に導く最適切削条件の決定に焦点を当て,超硬合金切削工具を用いたポリオキシメチレン高分子POM Cの旋削の場合。最適化は応答曲面法,RSM,(望ましさ関数アプローチ)に基づいている。さらに,分散分析(A NOVA)を利用して調べた種々の技術的に切削パラメータの統計的有意性を確立することである。結果は,表面粗さが強く大きな寄与,切削深さと送り速度に影響され,一方,切削速度は影響を及ぼさないことを明らかにした。切削力に関しては,カットや送り速度の深さは最も重要な項であることが分かった。RSMは,最小の表面粗さ,切削力,切削力と最大材料除去速度のための切削条件の最適化を可能にした。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 切削工具 ,  切削抵抗 ,  *旋削 ,  応答曲面法 ,  超硬合金 ,  分散分析 ,  *予測モデル ,  *最適化
準シソーラス用語： 除去速度 ,  切削速度 ,  送り速度 ,  切削深さ ,  切削パラメータ ,  切削条件 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 高分子POMC ,  表面粗さ ,  切削力 ,  MRR ,  切削力 ,  モデリング ,  Optimization

分類 (4件)： 長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O) ,  旋削,中ぐり  (QC02020G) ,  工作機械要素,ジグ,チャック  (QC01020Z) ,  力,仕事量,圧力,摩擦の計測法・機器  (AD05050V)

タイトルに関連する用語 (8件)： 関数 ,  ポリオキシメチレン重合体 ,  POM ,  旋削 ,  パラメータ ,  予測モデル ,  多重応答 ,  最適化