Experimentation and optimization of deep hole drilling parameters for SS316L

机械加工 材料科学 表面粗糙度 正交数组 机械工程 磨料 参数统计 实验设计 表面光洁度 遗传算法 计算机科学 复合材料 田口方法 冶金 工程类 数学 统计 机器学习
作者
J. Bharani Chandar,Lenin Nagarajan,Siva Kumar Mahalingam
出处
期刊:Materials and Manufacturing Processes [Taylor & Francis]
卷期号:38 (6): 770-781 被引量:9
标识
DOI:10.1080/10426914.2022.2146711
摘要

There has been a rapidly increasing demand for mechanical deep hole drilling processes to create small diameter holes in automobile fuel injector bodies, landing gear in aerospace vehicles, surgical instruments, etc. In line with these manufacturing requirements, extensive experimental analysis based on L16 orthogonal array has been carried out in this work to investigate the characteristics of deep holes made on stainless steel AISI316 L using the Abrasive Waterjet Machining. The significance of input machining process parameters including Water Pressure, Stand-off Distance, and Abrasive Mass Flow Rate, and their influence on Kerf Angle, and Surface Roughness have been investigated. Further, the multi-parametric Analysis of Variance has been performed to investigate the statistical significance of machining parameters. The quadratic multiple linear regression models have been designed for the Kerf Angle and Surface Roughness by correlating with machining parameters. The Multi-Verse Optimizer (MVO) algorithm has been introduced in this work to define the optimal combination of machining parameters for simultaneous minimization of kerf angle and surface roughness and the result has been compared with Genetic and Ant-Lion Optimization algorithms. The comparison shows that the MVO algorithm outperformed others. Furthermore, a confirmation test has been performed to check the output of MVO algorithm.
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