Mejora de la MRR de ECM mediante electrolitos suspendidos en nanopartículas
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Debido a la fuerte competencia en la fabricación y la comercialización, las industrias se ven impulsadas a fabricar productos mejores, duraderos y fiables, por lo que se ha hecho inevitable una nueva revolución de los materiales en este sentido. Como consecuencia de esta revolución, se han ampliado las familias de materiales difíciles de mecanizar, como el acero para matrices con alto contenido en carbono y cromo, el acero inoxidable y las superaleaciones. Los resultados experimentales analizados mediante ANOVA indican la mejora del rendimiento del ECM. Los modelos matemáticos desarrolla...
Debido a la fuerte competencia en la fabricación y la comercialización, las industrias se ven impulsadas a fabricar productos mejores, duraderos y fiables, por lo que se ha hecho inevitable una nueva revolución de los materiales en este sentido. Como consecuencia de esta revolución, se han ampliado las familias de materiales difíciles de mecanizar, como el acero para matrices con alto contenido en carbono y cromo, el acero inoxidable y las superaleaciones. Los resultados experimentales analizados mediante ANOVA indican la mejora del rendimiento del ECM. Los modelos matemáticos desarrollados proporcionan una buena relación entre los factores de influencia seleccionados y los objetivos gracias a los altos valores de R2. Los experimentos de confirmación se llevaron a cabo tanto para el algoritmo GA como para el Firefly y los resultados revelan que el rendimiento real se desvía del predicho sólo en un 2 a 4%. Por lo tanto, los modelos matemáticos desarrollados pueden utilizarse para obtener la máxima MRR y la mínima rugosidad superficial del acero para matrices HCHCr. El rendimiento del algoritmo Firefly es mejor en comparación con el algoritmo genético. El algoritmo Firefly tiene un buen rendimiento en todos los parámetros de mecanizado seleccionados en condiciones de máxima MRR y mínima rugosidad superficial.
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