User Guide
Why can I only view 3 results?
You can also view all results when you are connected from the network of member institutions only. For non-member institutions, we are opening a 1-month free trial version if institution officials apply.
So many results that aren't mine?
References in many bibliographies are sometimes referred to as "Surname, I", so the citations of academics whose Surname and initials are the same may occasionally interfere. This problem is often the case with citation indexes all over the world.
How can I see only citations to my article?
After searching the name of your article, you can see the references to the article you selected as soon as you click on the details section.
 Views 5
Nanopartikül Takviyeli Minimum Miktarda Yağlama (MMY) Yönteminin Kesme Performansına Etkisinin Deneysel ve İstatistiki Araştırılması
2024
Journal:  
Gazi Mühendislik Bilimleri Dergisi (GMBD)
Author:  
Abstract:

Bu çalışmada, 20NiCrMo2 çeliğinin tornalanmasında kaplamalı karbür ve sermet olmak üzere iki farklı kesici takım kullanılmıştır. Bu takımlar ile üç farklı soğutma yöntemi (kuru, MQL, nano-MQL) üç farklı kesme hızı (80, 120, 160 m/dak) ve üç farklı ilerleme hızı (0,125, 0,167, 0,2 mm/dev) değerlerinde tornalama deneyleri gerçekleştirilmiştir. Deneyler sonucunda ortalama yüzey pürüzlülüğü (Ra) ve kesme bölgesi sıcaklığı (Ctemp) üzerinde kesme parametrelerinin, kesici takım türünün ve soğtma yöntemi türünün etkileri incelenmiştir. Çalışmada ayrıca deneysel Ra ve Ctemp sonuçlarına Taguchi optimizasyon metodu uygulanmıştır. Taguchi optimizasyonu sonucunda Ra ve Ctemp üzerinde en etkili kesme parametreleri tespit edilmiştir. ANOVA analizi ile bu sonuç doğrulanmıştır. Ra için optimum parametreler; sermet kesici takım, nano-mql soğutma yöntemi, 160 m/dak kesme hızı ve 0,12 mm/dev ilerleme hızı olarak bulunmuştur. Ctemp için optimum parametreler; karbür kesici takım, nano-mql soğutma yöntemi, 80 m/dak kesme hızı ve 0,12 mm/dev ilerleme hızı olarak bulunmuştur. Yapılan 18 tornalama deneyi içerisinde optimum parametrelere ait deneyler yer almadığı için hem Ra hem de Ctemp için 19. deneyler yapılmıştır. Optimum parametreler için ortalama yüzey pürüzlülük değeri 1,08 µm olarak ölçülmüştür. Bununla birlikte, optimum parametreler için kesme bölgesi sıcaklığı 122 °C olarak ölçülmüştür.

Keywords:

Experimental and Statistical Investigation Of The Effect Of Nanoparticle Minimum Quantity Lubrication (nano-mql) Method On Cutting Performance
2024
Author:  
Abstract:

In this study, two distinc cutting tools, coated carbide and cermet, were used in turning 20NiCrMo2 case-hardened steel. Turning experiments were carried out with these tools at three distinc cooling methods (dry, MQL, nano-MQL), three distinc cutting speeds (80, 120, 160 m/min) and three distinc feed rates (0.125, 0.167, 0.2 mm/rev) has been carried out. As a result of the experiments, the effects of cutting parameters, cutting tool type and cooling method type on the average surface roughness (Ra) and cutting zone temperature (Ctemp) were examined. In the study, the Taguchi optimization method was also applied to the experimental Ra and Ctemp results. As a result of Taguchi optimization, the most effective cutting parameters on Ra and Ctemp were determined. This result was confirmed by ANOVA analysis. Optimum parameters for Ra; cermet cutting tool, nano-MQL cooling method, 160 m/min cutting speed and 0.12 mm/rev feed rate. Optimum parameters for Ctemp; carbide cutting tool, nano-MQL cooling method, 80 m/min cutting speed and 0.12 mm/rev feed rate. Ideal numbers for both Ra and Ctemp were not found in the 18 turning experiments performed. Therefore, the 19th experiment was conducted for both output parameters. The average surface roughness value for optimum parameters was measured as 1.08 µm. For optimum parameters, the cutting zone temperature was measured as 122 °C.

Keywords:

Citation Owners
Information: There is no ciation to this publication.
Similar Articles








Gazi Mühendislik Bilimleri Dergisi (GMBD)

Field :   Mühendislik

Journal Type :   Ulusal

Metrics
Article : 306
Cite : 693
2023 Impact : 0.094
Gazi Mühendislik Bilimleri Dergisi (GMBD)