تأثير الجزيئات النانوية المضافة على الخشونة السطحية ومعدل ازالة المادة للمواد المتراكبة اثناء عملية التفريز

الباحث

عذراء عبد الامير رضا

المشرف

سعد كريم شذر - مصطفى احمد رجب

الجامعة

الجامعة التكنولوجية

الكلية / القسم

قسم هندسة الانتاج والمعادن / هندسة الانتاج والمعادن

الشهادة

ماجستير

السنة

2022

لغة الرسالة

انكليزي

الكلمات المفتاحية

Nano additives;Milling;Composite materials;Surface roughness

المواد البوليمرية المتراكبة المدعمة بالجزيئات النانوية أهمية في العديد من قطاعات التصنيع نظراً لخصائصها الميكانيكية ٠ الفيزيائية والحرارية .اصبح تشغيل المواد البوليمرية ضرورياً بشكل متزايد في اي صناعة هندسية متبوعاً بالتنبؤ بالخشونة السطحية ومعدل ازالة المادة. تهدف الرسالة لدراسة تأثير إضافة جزيئات الألومينا النانوية بنسب وزنية مختلفة (صفر , ٠," 05+( على خشونة السطح ومعدل إزالة المادة خلال عملية التفريزلمشغولات من مواد بوليمرية متراكبة .ويشمل هذا العمل ايضاً تصنيع راتنج الريزول بالاضافة الى تصنيع مشغولات تتتكون من خليط راتنجات الايبوكسي والريزول بنسبة خلط وزنية ( 51065) /. أستخدمت أربعة مدخلات هي (النسبة الوزنية لجزيئات الألومينا النانوية ، السرعة الدورانية ، مصفوفة تاكوشي تبعا لبرنامج 17 Minitab وبلغ ase التجارب سبع وعشرين تجربة . أظهرت نتائج التجارب أن النسبة الوزنية لجزيئات الالومينا النانوية اكبر تأثير على خشونة السطح, يليه معدل التغذية ، ثم de pull الدورانية واخيرا عمق القطع Cus بلغت نسبة المساهمة للنسبة الوزنية لجزيئات الالومينا النانوية ،/)5٠0,55( معدل التغذية ،/4)٠١,5397( السرعة الدورانية “)١,5١( وعمق القطع ١,55١1( ) /. أما بالنسبة لمعدل إزالة المادة اكبرتأثير هو عمق القطع يليه معدل التغذية ثم السرعة الدورانية واخيرا النسبة الوزنية لجزيئات الألومينا النانوية . كانت نسبة المساهمة لعمق القطع (5/8,197)/ ، معدل التغذية (317,775؟)/ ،السرعة الدورانية Z(V,979) والنسبة الوزنية لجزيئات الالومينا النانوية L(+ PVT) وكمحصلة نهائية يمكن الاستنتاج بأن إضافة جزيئات الألومينا النانوية ادت الى تحسين الخشونة السطحية للمادة المشغلة ، بينما Gas انخفاض في معدل إزالة المادة عند إضافة جزيئات الألومينا النانوية. علاوة على ذلك ، تم التنبؤ بالخشونة السطحية ومعدل ازالة المادة من خلال نموذج الانحدار. قابلية المتغيرات على التنبؤ وفق معامل (R-sq) للتنبؤ هي Z(89,VY) و (7)58,5 لخشونة السطح ومعدل إزالة المادة على التوالي.

Nanoparticles reinforced polymer composite materials are earning popularity in numerous manufacturing sectors due to their better mechanical, physical, and thermal properties. Machining of polymer materials has become increasingly essential in any engineering industry, followed by prediction of surface roughness then material removal rate. In this work, a successful attempt has been made to study the influence of adding alumina nanoparticles with different weight ratios (0, 0.3, and 0.5) % on the surface roughness and material removal rate in milling process of polymer composite materials workpeices.This work also includes manufacturing of resole resin besides manufacturing of workpeices consist of epoxy resin mixed with resole resin according to mixing ratio (95/5)wt%. Four variable parameters (weight percentage of alumina nanoparticles, spindle speed, feed rate, and depth of cut) with three levels that have been used. The design of experiments is performed by Taguchi orthogonal array according to Minitab 17 software. Twenty-seven experiments have been done with the chosen parameters. The experiments outcomes show that the weight percentage of alumina nanoparticles has the most significant influence on the surface roughness followed by feed rate, then spindle speed and depth of cut. The percentage contribution of the weight percentage of alumina nanoparticles on the surface roughness was (80.64)%,feed rate(10.392)% ,spindle speed (1.61)% and depth of cut (1.451)%. For the material removal rate, the most significant influence was the depth of cut followed by feed rate, then spindle speed and the weight percentage of alumina nanoparticles. The percentage contribution of depth of cut on the material removal rate was (48.796) %, feed rate (37.624) %, spindle speed (7.669) %, and the weight percentage of alumina nanoparticles (0.373) %. At the same time, the decrease in material removal rate occurred when adding alumina nanoparticles. As a result, it was seen that the additives of alumina nanoparticles are beneficial to enhance the surface roughness of machined polymer composites. Furthermore, regression models were developed for predicting the surface roughness and material removal rate. The ability of the independent values to predict the dependent values (R-sq.) is (95.27%) % and (88.60%) % for surface roughness and material removal rate, respectively.

طلب نسخة من الملف

الملفات غير منشورة على الموقع. اترك بياناتك وسيتواصل معك موظفو قسم الشؤون الثقافية والفنون لإرسال النسخة مجاناً.

الاسم

رقم الهاتف

البريد الإلكتروني

الغرض من الطلب (اختياري)

إرسال الطلب