การออกแบบการทดลอง ผลกระทบของปัจจัยที่มีผลต่อความเรียบผิวในกระบวนการกัดเหล็กกล้า SKD 61 โดยการออกแบบการทดลอง
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้วัตถุประสงค์เพื่อศึกษาปัจจัยที่มีผลกระทบต่อความเรียบผิวในกระบวนการกัดเหล็กกล้า SKD61 โดยใช้การออกแบบการทดลองแบบ 2k Factorial Design จำนวน 3 ซ้ำ การทดลองทั้งหมด 24 ชิ้น ปัจจัยที่ศึกษาประกอบด้วย ตัวแปรต้น คือ ความเร็วตัด มี 2 ระดับคือ 40 และ 60 เมตร/นาที อัตราป้อน มี 2 ระดับ คือ 828 และ 1,241 มิลลิเมตร/นาที ความเร็วรอบ มี 2 ระดับคือ 1,591 และ 2,387 รอบ/นาที ตัวแปรตาม คือ ความเรียบผิวมาตราฐาน JIS B 0633:2001 ซึ่งค่าความเรียบผิวเฉลี่ยเลขคณิต (Ra) ระหว่าง 0.1-2 ไมโครเมตร จากการทดลองพบว่า ปัจจัยหลักที่มีผลกระทบต่อความเรียบผิว คือ ความเร็วตัด ความเร็วรอบ มีอิทธิพลต่อความเรียบผิวอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ที่ระดับ 0.05 และปัจจัยร่วม คือ ความเร็วตัดกับอัตราป้อน มีอิทธิพลต่อความเรียบผิวอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ที่ระดับ 0.05 ได้สภาวะการกัดงานที่เหมาะสมต่อค่าความเรียบผิว คือ ความเร็วตัด 60 เมตร/นาที อัตราป้อน 1,241 มิลลิเมตร/นาที ความเร็วรอบ 2,387 รอบ/นาที จะได้ค่าความเรียบผิว 0.4552 ไมโครเมตร
Article Details
เอกสารอ้างอิง
The VD, Quoc MN, Minh TP. Optimization of Cutting Parameters for Improving Surface Roughness during Hard Milling of AISI H13 Steel. Key Engineering Materials. 2020;831:35-39.
Hoang TD, Nhu-Tung N, Tran DQ, Nguyen VT. Cutting Forces and Surface Roughness in Face-Milling of SKD61 Hard Steel. Strojniški vestnik – Journal of Mechanical Engineering. 2019;65(6): 375-385.
สมเสียง จันทาสี, ศิริชัย ปั้นสมสกุล. การทานายความหยาบผิวในงานกัดอะลูมิเนียมเกรด 6061-T6 โดยใช้วิธีทางสถิต. วิศวสารลาดกระบัง, 2559;33(2):78-83.
พงศ์ธร รักซ้อน, ศิรประภา ดีประดิษฐ์. การพยากรณ์ค่าความเรียบผิวในกระบวนการกลึง S45C ด้วยแผนแบบผิวตอบสนอง. วารสารไทยการวิจัยดำเนินงาน, 2562;7(2):13-19.
คมพันธ์ ชมสมุทร, สุกัญญา เชิดชูงาม. การศึกษาประสิทธิภาพทิศทางการกัดงานที่มีผลต่อค่าความหยาบผิว โดยวิธีทากูชิ. วิศวกรรมสารเกษมบัณฑิต, 2561;8(3): 246-262.
Pradeep KS, Pardeep S, Deepak K. Multi response optimization of CNC end milling of AISI H11 alloy steel for rough and finish machining using. In: Swadesh KS, Esther TA, Kaushik K, J. Paulo Davim, Kuldeep KS, (eds.) 2020;10th International Conference of Materials Processing and Characterization. Materials Today: Proceedings 2020. p. 2564-2573.
ปรัชญา พละพันธ์. คู่มือวิเคราะห์และจัดการข้อมูลสถิติด้วย Minitab ฉบับมืออาชีพ. นนทบุรี: ไอดีซี พรีเมอร์; 2560.
ปฐมพงษ์ หอมศรี, จักรพรรณ คงธนะ. การลดของเสียในกระบวนการผลิตชิ้นส่วนฉีดพลาสติกสำหรับ ชิ้นส่วนยานยนต์โดยใช้หลักการออกแบบการทดลอง. วิศวกรรมสารเกษมบัณฑิต. 2556;3(2):73-95.
วิบูลย์ พงศ์พรทรัพย์. การออกแบบการทดลอง (Design of Experiment) Generation Full Factorial Experiment. for Quality Tools. 2560;24(221):10-11.
ประไพศรี สุทัศน์ ณ อยุธยา, พงศ์ชนัน เหลืองไพบูลย์. การออกแบบและวิเคราะห์การทดลอง. กรุงเทพฯ: สำนักพิมพ์ท้อป; 2551.
Misumi Technical Center. Roughness. Available from: https://misumitechnical.com/technical/tools/what-is-roughness/ [เข้าถึง 22 สิงหาคม 2023].
Song Z, YB Guo. Taguchi Method Based Process Space for Optimal Surface Topography by Finish Hard Milling. Journal of Manufacturing Science and Engineering. 2009;131(3): 1-9.
Do TV, Phan TD. An empirical investigation of SIO2 nano concentration under mql on surface roughness in hard milling of jis SKD61 steel. Journal of Applied Engineering Science. 2020;18(3):432 – 437.
Huu TN, Quang CH. Surface Roughness Analysis in the Hard Milling of JIS SKD61 Alloy Steel. applied sciences. 2016;6(172):1-15.
M. Sedlacek, B. Podgornik, J. Vizintin. Influence of surface preparation on roughness parameters, friction and wear. Wear. 2009;266(3-4):482–487.
บรรเลง ศรนิล. ตารางคู่มืองานโลหะ(TABELLENBUCH METALL). พิมพ์ครั้งที่ 8. กรุงเทพฯ: มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ; 2555.
ปรเมศวร์ เบ้าวรรณ, ชาญณรงค์ สายแก้ว. การพัฒนาและปรับปรุงคุณภาพในอุตสาหกรรมการกัดขึ้นรูป แม่พิมพ์ด้วยการออกแบบการทดลอง. วารสารวิจัย มข. (บศ.). 2556;13(2):42-53.
Ngoc CV, Xuan PD, Shyh CH. Multi-objective optimization of hard milling process of AISI H13 in terms of productivity, quality, and cuttingenergy under nanofluid minimum quantity lubrication condition. Measurement and control. 2021;54(5-6):820–834
G. Mahesh, G., Muthu, S., Devadasan, S. R. Prediction of surface roughness of end milling operation using genetic algorithm. Int J Adv Manuf Technol, 2015;77(1-4):369–381.
Huu TN, Quang, CH. Surface Roughness Analysis in the Hard Milling of JIS SKD61 Alloy Steel. applied sciences. 2016;6(172):1-15.
