ОБРАБОТКА МЕТАЛЛОВ

Введение. Обработка твердых материалов и сплавов с памятью формы (СПФ), таких как сплавы NiTi, NiCu и BeCu, традиционными методами затруднена из-за чрезмерного износа инструмента в процессе обработки и низкого качества обработанной поверхности. Нетрадиционные методы обработки, в частности электроэрозионная обработка (ЭЭО), обеспечивают повышенную точность и качество поверхности. Однако эффективность ЭЭО зависит от оптимизации параметров процесса. Целью данного исследования является оптимизация параметров ЭЭО для улучшения характеристик обработки СПФ путем учета таких факторов, как длительность импульса, длительность паузы между импульсами, ток разряда, напряжение в межэлектродном зазоре и электропроводность заготовки. Методы. В данном исследовании использован подход планирования эксперимента Тагучи для анализа влияния ключевых параметров процесса на удельный съем материала (MRR Q), шероховатость поверхности (SR Ra) и скорость износа инструмента (TWR υ_h). Дисперсионный анализ (ANOVA) был применен для выявления наиболее статистически значимых факторов, влияющих на характеристики обработки. Многокритериальный метод оптимизации, основанный на теории полезности, был использован для определения оптимальных настроек ЭЭО, обеспечивающих баланс между MRR Q, Ra и TWR υ_h. Результаты были подтверждены экспериментальными испытаниями. Результаты и обсуждение. Экспериментальные результаты показали, что в испытании № 15 достигнута наивысшая MRR Q, равная 9,076 мм³/мин, в то время как в испытании № 1 получена наименьшая SR Ra, равная 2,238 мкм. Минимальная TWR υ_h, равная 0,041 мм³/мин, наблюдалась в испытании № 10, это способствует увеличению срока службы инструмента. Дисперсионный анализ показал, что напряжение в межэлектродном зазоре является наиболее влиятельным фактором, определяющим 85,98 % вариации характеристик обработки, за которым следуют ток разряда (4,76 %) и длительность паузы между импульсами (2,59 %). Процесс многокритериальной оптимизации успешно определил конфигурации параметров, которые оптимизируют MRR Q при минимизации SR Ra и TWR υ_h. Разработанная в данном исследовании модель прогнозирования продемонстрировала высокую точность со значением R² = 93,3 % и скорректированным R² = 89,7 %. Валидационные эксперименты подтвердили эффективность оптимизированных параметров, что привело к среднему MRR Q = 8,852 мм³/мин, SR Ra = 2,818 мкм и TWR υ_h = 0,148 мм³/мин. Полученные результаты подтверждают, что тщательная оптимизация параметров электроэрозионной обработки позволяет существенно улучшить характеристики обработки сплавов с памятью формы, значительно повышая эффективность и долговечность инструмента.

1. Electrical discharge machining of nickel-based superalloys: a comprehensive review / P. Sharma, K. Kishore, M.K. Sinha, V. Singh // International Journal of Materials Engineering Innovation. – 2022. – Vol. 13 (3). – P. 157–190. – DOI: 10.1504/IJMATEI.2022.125119.

2. Principles and characteristics of different EDM processes in machining tool and die steels / J.E.A. Qudeiri, A. Zaiout, A.H.I. Mourad, M.H. Abidi, A. Elkaseer // Applied Sciences. – 2020. – Vol. 10 (6). – P. 2082. – DOI: 10.3390/app10062082.

3. Philip J.T., Mathew J., Kuriachen B. Transition from EDM to PMEDM–impact of suspended particulates in the dielectric on Ti6Al4V and other distinct material surfaces: a review // Journal of Manufacturing Processes. – 2021. – Vol. 64. – P. 1105–1142. – DOI: 10.1016/j.jmapro.2021.01.056.

4. Wire electrical discharge machining – a review / L. Slatineanu, O. Dodun, M. Coteata, G. Nagît, I. B. Bancescu, A. Hrituc // Machines. – 2020. – Vol. 8 (4). – P. 69. – DOI: 10.3390/machines8040069.

5. Recent trends and developments in the electrical discharge machining industry: a review / A.A. Kamenskikh, K.R. Muratov, E.S. Shlykov, S.S. Sidhu, A. Mahajan, Y.S. Kuznetsova, T.R. Ablyaz // Journal of Manufacturing and Materials Processing. – 2023. – Vol. 7 (6). – P. 204. – DOI: 10.3390/jmmp7060204.

6. Electrical discharge machining parameters and dielectric fluid: a review / B. Gugulothu, N. Aravindan, G. Widjaja, S.A. Lakshmanan, M. Suresh // Handbook of Research on Advanced Functional Materials for Orthopedic Applications. – 2023. – Vol. 137–147. – DOI: 10.4018/978-1-6684-7412-9.ch008.

7. Reviewing performance measures of the die-sinking electrical discharge machining process: challenges and future scopes / R.K. Shastri, C.P. Mohanty, S. Dash, K.M.P. Gopal, A.R. Annamalai, C.-P. Jen // Nanomaterials. – 2022. – Vol. 12 (3). – P. 384. – DOI: 10.3390/nano12030384.

8. Goyal A., Pandey A., Rahman H.U. Present and future prospective of shape memory alloys during machining by EDM/wire EDM process: a review // Sadhana. – 2022. – Vol. 47 (4). – P. 217. – DOI: 10.1007/s12046-022-01999-9.

9. Jatti V.S. Multi-characteristics optimization in EDM of NiTi alloy, NiCu alloy and BeCu alloy using Taguchi’s approach and utility concept // Alexandria Engineering Journal. – 2018. – Vol. 57 (4). – P. 2807–2817. – DOI: 10.1016/j.aej.2017.11.004.

10. Effects of process parameters on the machining process in die-sinking EDM of alloyed tool steel / M.M. Bahgat, A.Y. Shash, M. Abd-Rabou, I.S. El-Mahallawi // Engineering Design Applications III: Structures, Materials and Processes. – Springer, 2020. – P. 215–233. – DOI: 10.1007/978-3-030-39062-4_19.

11. Multi-objective optimization for electric discharge drilling of waspaloy: a comparative analysis of NSGA-II, MOGA, MOGWO, and MOPSO / P.P. Harane, D.R. Unune, R. Ahmed, S. Wojciechowski // Alexandria Engineering Journal. – 2024. – Vol. 99. – P. 1–16. – DOI: 10.1016/j.aej.2024.04.049.

12. Surface integrity in metal machining – Part I: Fundamentals of surface characteristics and formation mechanisms / Z. Liao, A. la Monaca, J. Murray, A. Speidel, D. Ushmaev, A. Clare, D. Axinte, R. M’Saoubi // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 2021. – Vol. 162. – P. 103687. – DOI: 10.1016/j.ijmachtools.2020.103687.

13. Ishfaq K., Farooq M.U., Pruncu C.I. Reducing the geometrical machining errors incurred during die repair and maintenance through electric discharge machining (EDM) // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2021. – Vol. 117 (9). – P. 3153–3168. – DOI: 10.1007/s00170-021-07846-1.

14. The versatility of the Taguchi method: Optimizing experiments across diverse disciplines / M.W. Hisam, A.A. Dar, M.O. Elrasheed, M.S. Khan, R. Gera, I. Azad // Journal of Statistical Theory and Applications. – 2024. – Vol. 23 (4). – P. 365–389. – DOI: 10.1007/s44199-024-00093-9.

15. Optimization of PMEDM process parameters for B₄C and B₄C+SiC reinforced AA7075 composites / G. Keskin, S. Salunkhe, G. Küçüktürk, M. Pul, H. Gürün, V. Baydarogl // Journal of Engineering Research. – 2025. – Vol. 13 (1). – P. 47–56. – DOI: 10.1016/j.jer.2023.09.012.

16. Multi-performance optimization in electrical discharge machining of Al₂O₃ ceramics using Taguchi base AHP weighted TOPSIS method / Y.-P. Zeng, C.-L. Lin, H.-M. Dai, Y.-C. Lin, J.-C. Hung // Processes. – 2021. – Vol. 9 (9). – P. 1647. – DOI: 10.3390/pr9091647.

17. Sahoo S.K., Thirupathi N., Saraswathamma K. Experimental investigation and multi-objective optimization of die sink EDM process parameters on Inconel-625 alloy by using utility function approach // Materials Today: Proceedings. – 2020. – Vol. 24. – P. 995–1005. – DOI: 10.1016/j.matpr.2020.04.412.

18. Experimental analysis and optimization of EDM parameters on HcHcr steel in context with different electrodes and dielectric fluids using hybrid Taguchi-based PCA-utility and CRITIC-utility approaches / M. Patel Gowdru Chandrashekarappa, S. Kumar, J. Jagadish, D.Y. Pimenov, K. Giasin // Metals. – 2021. – Vol. 11 (3). – P. 419. – DOI: 10.3390/met11030419.

19. Machining of shape-memory alloys using electrical discharge machining with an elaborate study of optimization approaches: a review / S. Dutta, A.K. Singh, B. Paul, M.K. Paswan // Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering. – 2022. – Vol. 44 (11). – P. 557. – DOI: 10.1007/s40430-022-03826-y.

20. Singh R., Singh R.P., Trehan R. Machine learning algorithms based advanced optimization of EDM parameters: an experimental investigation into shape memory alloys // Sensors International. – 2022. – Vol. 3. – P. 100179. – DOI: 10.1016/j.sintl.2022.100179.

21. Machinability assessment of shape memory alloy nitinol during WEDM operation: application potential of Taguchi based AHP–DFA technique / H. Majumder, A. Khan, D.K. Naik, C.S. Kumar // Surface Review and Letters. – 2022. – Vol. 29 (01). – P. 2250002. – DOI: 10.1142/S0218625X22500020.

22. Gupta D.K., Dubey A.K. Multi process parameters optimization of Wire-EDM on shape memory alloy (Ni_54.1Ti) using Taguchi approach // Materials Today: Proceedings. – 2021. – Vol. 44. – P. 1423–1427. – DOI: 10.1016/j.matpr.2020.11.628.

23. Gangele A., Mishra A. Surface roughness optimization during machining of NiTi shape memory alloy by EDM through Taguchi’s technique // Materials Today: Proceedings. – 2020. – Vol. 29. – P. 343–347. – DOI: 10.1016/j.matpr.2020.07.287.

24. Multi-objective optimization of electrical discharge machining process during machining of NiTi alloy using Taguchi and utility concept / V.S. Gaikwad, V.S. Jatti, P.J. Pawar, K.N. Nandurkar // Techno-Societal 2018: Proceedings of the 2nd International Conference on Advanced Technologies for Societal Applications. – Springer International Publishing, 2020. – Vol. 2. – P. 479–489. – DOI: 10.1007/978-3-030-16962-6_49.

25. Determination of the optimum conditions for machining NiTi shape memory alloys by electrical discharge machining / S. Güven, M. Yilmaz, H. Gökkaya, E. Nas // Journal of the Institution of Engineers (India): Series C. – 2024. – Vol. 105 (5). – P. 1035–1046. – DOI: 10.1007/s40032-024-01099-z.

26. Analysis of surface roughness and flank wear using the Taguchi method in milling of NiTi shape memory alloy with uncoated tools / E. Altas, H. Gokkaya, M. Karatas, D. Ozkan // Coatings. – 2020. – Vol. 10 (12). – P. 1259. – DOI: 10.3390/coatings10121259.

27. Singh R., Singh R.P., Trehan R. State of the art in processing of shape memory alloys with electrical discharge machining: a review // Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture. – 2021. – Vol. 235 (3). – P. 333–366. – DOI: 10.1177/0954405420958771.

28. Saoud F.B., Korkmaz M.E. A review on machinability of shape memory alloys through traditional and non-traditional machining processes: a review // Imalat Teknolojileri ve Uygulamalar?. – 2022. – Vol. 3 (1). – P. 14–32. – DOI: 10.52795/mateca.1080941.

29. Al-Mousawi M.A., Al-Shafaie S.H., Khulief Z.T. Modeling and analysis of process parameters in EDM of Ni₃₅Ti₃₅Zr₁₅Cu₁₀Sn₅ high-temperature high entropy shape memory alloy by RSM approach // Manufacturing Review. – 2024. – Vol. 11. – P. 4. – DOI: 10.1051/mfreview/2024002.

30. Gaikwad V., Jatti V.S. Optimization of material removal rate during electrical discharge machining of cryo-treated NiTi alloys using Taguchi’s method // Journal of King Saud University – Engineering Sciences. – 2018. – Vol. 30 (3). – P. 266–272. – DOI: 10.1016/j.jksues.2016.04.003.

31. Surface roughness and surface crack length prediction using supervised machine learning-based approach of electrical discharge machining of deep cryogenically treated NiTi, NiCu, and BeCu alloys / D.A. Sawant, V.S. Jatti, A. Mishra, E.M. Sefene, A.V. Jatti // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2023. – Vol. 128 (11–12). – P. 5595–5612. – DOI: 10.1007/s00170-023-12269-1.

32. Jatti V.S., Singh T.P. Optimization of tool wear rate during electrical discharge machining of advanced materials using Taguchi analysis // WSEAS Transactions on Applied and Theoretical Mechanics. – 2016. – Vol. 11. – P. 44–53.

33. Исследование электроэрозионной обработки криогенно обработанных бериллиево-медных сплавов (BeCu) / Д. Савант, Р. Булах, В. Джатти, С. Чинчаникар, А. Мишра, Э.М. Сефене // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2024. – Т. 26, № 1. – С. 175–193. – DOI: 10.17212/1994-6309-2024-26.1-175-193.

34. Bagane S., Jatti V.S., Singh T.P. Machinability study of beryllium copper by powder mixed electric discharge machining // Applied Mechanics and Materials. – 2015. – Vol. 787. – P. 376–380. – DOI: 10.4028/www.scientific.net/AMM.787.376.

35. Sankar V., Arravind R., Manikandan D. Material synthesis, characterization, and machining performance of stir cast beryllium copper alloy composites // Transactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering. – 2018. – Vol. 43 (2). – P. 143–152. – DOI: 10.1139/tcsme-2018-0103.

36. Investigating the effect of cryogenic treatment of workpieces and tools on electrical discharge machining performance / V.S. Jatti, N.K. Khedkar, V.S. Jatti, P. Dhall // AIMS Materials Science. – 2022. – Vol. 9 (6). – DOI: 10.3934/matersci.2022051.