Prediction the effect of flame cutting parameters on the quality of metal surface in CNC flame cutting machine using artificial neural network
Other Title(s)
الأستقصاء عن تأثير عوامل القطع بأللهب على نوعية السطح المعدني في ماكنة اللهب المؤتمته بأستخدام الشبكة العصبية الإصطناعية
Joint Authors
Abd al-Latif, Usamah Fadil
Abd al-Karim, Salah Salman
Mustafa, Faiz Fawzi
Source
The Iraqi Journal for Mechanical and Materials Engineering
Issue
Vol. 10, Issue 3 (31 Dec. 2010), pp.406-416, 11 p.
Publisher
University of Babylon College of Engineering
Publication Date
2010-12-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
11
Main Subjects
Engineering & Technology Sciences (Multidisciplinary)
Topics
Abstract AR
تتضمن الكثير من القطاعات الصناعية عمليات قطع المعدن باستخدام الشعلة الأوكسي–أستيلينية خاصة في صناعة السفن و خزانات الضغط.
تعتمد عمليات قطع المعدن باستخدام الشعلة الأوكسي-أستيلينية على التفاعلات الكيماوية لإزالة المعدن المسخن بالأكسدة السريعة.
بين البحوث السابق، بأن سطوح المعدن المقطوع تعتمد على عدة عوامل منھا نوع الغاز المستعمل و سرعة القطع (vc) المستخدمة.
تم في ھذا البحث قطع صفيحة من الفولاذ الكربوني باستعمال ماكينة قطع باللهب مؤتمته.
و قد بينت الدراسة تأثير عوامل القطع (سرعة القطع vc, زمن التسخين المسبق, و سمك الصفيحة) على نوعية السطح المعدني بعد القطع.
تم استخدام اختبارات الصلادة و الخشونة لتحليل تأثير هذه العوامل.
أن دراسة تأثير عوامل القطع على النوعية السطحيّة تمت بتطبيق النتائج التجريبية التي تم الحصول عليها من قطع صفيحة فولاذ غير مغلون تحت عوامل مختلفة (سرعة قطع, زمن التسخين المسبق, و سمك الصفيحة) تلتها أجراء فحوصات لا تدميرية (صلادة وخشونة سطح القطع) لتحري مراقبة الجودة على نماذج القطع.
النتائج بينت بشكل عام أن أفضل قطع عند استعمال سرعة قطع 300 مليمتر /دقيقة و زمن تسخين 20 ثانية لقطع صفيحة سمكها 20 مليمتر من الفولاذ غير المغلون.
تم معالجة النتائج العملية المكتسبة من خلال نموذج لشبكة عصبية اصطناعية لغرض دعم إجراءات مراقبة الجودة و معدل الإنتاج للقطع بدون عمل اختبار للعشرات من ميكانيكي تدميري للعشرات من العينات.
Abstract EN
Many metal-manufacturing industries include oxyfuel cutting among their manufacturing processes because cutting and welding are often required in metal-cutting processes, specifically in the fabrication of pressure vessels and storage tanks.
The oxyfuel cutting process uses controlled chemical reactions to remove preheated metal by rapid oxidation in a stream of pure oxygen.
Previous research has demonstrated that metal cutting surfaces varied depending on the gas used for the combustion as well as the cutting speed (Vc) used during the process.
In this research, ASTM BN1323 carbon steel was cut using CNC flame cutting machine.
The study constrained on the effect of cutting parameters (cutting speed Vc, Preheat time, and plate thickness) on the quality of the metal surface being cut.
The Different tests, such as surface roughness and hardness were used to analyze the influence of these parameters.
.
The effect of cutting parameters on the surface quality was studied by implementing the experimental results obtained from cutting a non-Galvanized steel plate ASTM BN 1323 in different cutting parameters (cutting speed, preheat time, and plate thickness) followed by non-destructive (hardness and roughness of a cutting surface) tests to investigate the quality control on the cut specimens.
The results showed, in general, better cut surfaces when using the optimum parameters Vc = 300 mm/min.
and preheat time = 20 sec for cutting 20 mm thickness of non–Galvanized steel sheet ASTM BN1323.
The experimental results obtained are then processed through the ANN model to control the cutting process and predict the level of quality for different cutting conditions.
It has been deduced that the cutting conditions (cutting speed, preheat time, and plate thickness) had a dominant factors that affected the cut quality.
Also we found that for certain cutting condition, there was an optimum cutting speed to obtain an optimum cutting quality.
The system supports quality control procedures and cutting productivity without doing more periodic destructive mechanical test to dozens of samples.
American Psychological Association (APA)
Abd al-Latif, Usamah Fadil& Mustafa, Faiz Fawzi& Abd al-Karim, Salah Salman. 2010. Prediction the effect of flame cutting parameters on the quality of metal surface in CNC flame cutting machine using artificial neural network. The Iraqi Journal for Mechanical and Materials Engineering،Vol. 10, no. 3, pp.406-416.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-243314
Modern Language Association (MLA)
Abd al-Latif, Usamah Fadil…[et al.]. Prediction the effect of flame cutting parameters on the quality of metal surface in CNC flame cutting machine using artificial neural network. The Iraqi Journal for Mechanical and Materials Engineering Vol. 10, no. 3 (2010), pp.406-416.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-243314
American Medical Association (AMA)
Abd al-Latif, Usamah Fadil& Mustafa, Faiz Fawzi& Abd al-Karim, Salah Salman. Prediction the effect of flame cutting parameters on the quality of metal surface in CNC flame cutting machine using artificial neural network. The Iraqi Journal for Mechanical and Materials Engineering. 2010. Vol. 10, no. 3, pp.406-416.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-243314
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 415-416
Record ID
BIM-243314