Predicción de la tasa de eliminación de material y rugosidad de la superficie de mecanizado por electroerosión de alambre de níquel utilizando la metodología de superficie de respuesta

• Main Authors: Thangam Chinnadurai, Subbiah Arungalai Vendan
• Format: Article
• Language: English
• Published: Consejo Superior de Investigaciones Científicas 2016-12-01
• Series: Revista de Metalurgia
• Subjects: alambre-edm; alambre recubierto de cinc; hilo de latón; metodología superficial de respuesta (rsm); níquel; rugosidad superficial (sr); velocidad de eliminación del material (mrr)
• Online Access: http://revistademetalurgia.revistas.csic.es/index.php/revistademetalurgia/article/view/1390

Este estudio se centra en la investigación de los efectos de los parámetros del proceso, a saber, corriente máxima (Ip), duración del impulso (Ton), duración de desconexión del impulso (Toff), presión del agua (Wp), velocidad de alimentación del alambre (WF), tensión del alambre (Wt ), servo voltaje (Sv) y ajuste de avance del servo (SFS), velocidad de eliminación de material (MRR) y rugosidad de la superficie (SR), para la fabricación de alambre de níquel por descarga eléctrica (Wire-EDM) utilizando el método “Taguchi”. Se ha adoptado la metodología superficial de respuesta (RSM) con objeto de desarrollar relaciones matemáticas entre los parámetros del proceso de corte de alambre y las variables de salida de la junta de soldadura para determinar los parámetros de potencia de la soldadura que conducen a la calidad óptima deseada de corte del alambre. Además, usando gráficas superficiales de respuesta, los efectos de interacción de los parámetros del proceso en las respuestas son analizados y discutidos. El software estadístico “Mini-tab” se utiliza para establecer el diseño y obtener las ecuaciones de regresión. Los modelos matemáticos desarrollados son probados por el método de análisis de la varianza (ANOVA) para comprobar su aptitud e idoneidad. Por último, se hace una comparación entre los resultados medidos y calculados, que están en buen acuerdo. Esto indica que los modelos desarrollados pueden predecir las respuestas con exactitud y precisión dentro de los límites de los parámetros de corte usados.