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J-GLOBAL ID：202202249153689827   整理番号：22A0689068

実験計画法によるAA6061-T6合金の単一ローラバニッシング中のパラメータ最適化【JST・京大機械翻訳】

Parameter optimization during single roller burnishing of AA6061-T6 alloy by design of experiments

著者 (5件)： Barahate Vaibhavi (Department of Mechanical Engineering, Visvesvaraya National Institute of Technology, Nagpur 440010, India) ,  Govande Akshay R. (Department of Mechanical Engineering, Visvesvaraya National Institute of Technology, Nagpur 440010, India) ,  Tiwari Gaurav (Department of Mechanical Engineering, Visvesvaraya National Institute of Technology, Nagpur 440010, India) ,  Sunil B. Ratna (Department of Mechanical Engineering, Bapatla Engineering College, Bapatla 522101, India) ,  Dumpala Ravikumar (Department of Mechanical Engineering, Visvesvaraya National Institute of Technology, Nagpur 440010, India)
資料名： Materials Today: Proceedings  (Materials Today: Proceedings)
巻： 50  号： P5  ページ： 1967-1970  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3531A  ISSN： 2214-7853  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： ローラバニッシングは,材料の除去なしで表面の塑性変形を含む表面仕上げプロセスである。ローラバニッシング操作で達成できる表面仕上げのレベルはいくつかのプロセスパラメータに依存する。プロセスパラメータの最適組合せでの処理は製造時のより高い収率を達成するために重要である。したがって,本研究では,アルミニウム合金AA6061-T6のローラバニシ仕上中の最適化プロセスパラメータを得るために,高レベルの表面仕上げを製造する目的で行った。Taguchi法を用いて,合金の表面仕上げに及ぼすバニシ仕上速度,送り速度および負荷の役割を評価した。分散分析(ANOVA)と信号対ノイズ比(S/N)を用いて,有意なパラメータを解析し,プロセスパラメータの最適組合せレベルを見出した。結果は,試料の表面品質がバニシ仕上パラメータによって著しく改善されることを示した。結果の解析は,バニシ仕上供給速度が54.51%の寄与で表面粗さに最も高い影響を持ち,続いて負荷とバニシ仕上速度を有することを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： SN比 ,  *合金 ,  *最適化 ,  *実験計画法 ,  速度 ,  分散分析 ,  アルミニウム合金 ,  表面粗さ ,  塑性変形 ,  プロセスパラメータ ,  *ローラ ,  表面仕上
準シソーラス用語： *パラメータ最適化 ,  送り速度 ,  *AA6061 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ローラバニッシング ,  Taguchi法 ,  表面粗さ ,  AA6061-T6 ,  ANOVA

分類 (1件)： その他の塑性加工  (WC04090Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 実験計画法 ,  AA6061 ,  パラメータ最適化