Joint roughness is combination of primary and secondary roughness. Ordinarily primary roughness is a geostatistical part of a joint surface that has a periodic nature but secondary roughness or unevenness is a statistical part of that which have a random nature. Using roughness generating algorithms is a useful method for evaluation of joint roughness. In this paper after determining geostatistical parameters of the joint profile, were presented two roughness generating algorithms using Mount-Carlo method for evaluation of primary (GJRGAP) and secondary (GJRGAS) roughness. These based on geostatistical parameters (range and sill) and statistical parameters (standard deviation of asperities height, SDH, and standard deviation of asperities angle, SDA) for generation two-dimensional joint roughness profiles. In this study different geostatistical regions were defined depending on the range and SDH. As SDH increases, the height of the generated asperities increases and asperities become sharper and at a specific range (a specific curve) relation between SDH and SDA is linear. As the range in GJRGAP becomes larger (the base of the asperities) the shape of asperities becomes flatter. The results illustrate that joint profiles have larger SDA with increase of SDH and decrease of range. Consequencely increase of SDA leads to joint roughness parameters such Z2, Z3 and RP increases. The results showed that secondary roughness or unevenness has a great influence on roughness values. In general, it can be concluded that the shape and size of asperities are appropriate parameters to approach the field scale from the laboratory scale.
Quantification of roughness plays an important role in modeling strength deformability and fluid flow behaviors of rock joints. A procedure was suggested to simulate joint roughness, and characteristics of the roughness was investigated in this study. Stationary fractional Brownian profiles with known input values of the fractal parameter and other profile properties were generated based on random midpoint displacement method. Also, a procedure to simulate three dimensional roughness surface was suggested using the random midpoint displacement method. Selected statistical roughness parameters were calculated for the generated self-affine profiles to investigate the attribute of roughness. Obtained results show that statistical parameters applied in this study were able to consider correlation structure and amplitude of the profiles. However, effect of data density should be tackled to use statistical parameters for roughness quantification.
The present paper is a contribution in characterising end milling process of AISI 52100 ball bearing steel through statistical analyses of variance (ANOVA). The latter has been performed to identify the effect of the cutting parameters on the machined surface roughness and the cutting tool life. Wear measurements have been carried on multilayer coated carbide inserts and the respective surface roughness has been recorded. Taguchi's technique has been adapted to conduct the design experiments in terms of orthogonal arrays according to the cutting parameters (cutting speed, feed rate and depth of cut), the type of coating (TiN, TiCN, TiAlN) and lubricating condition. Regression analyses have conducted to the development of simplified empirical models that can be effectively used to predict surface roughness and tool wear in the present milling process.
Applicability of the digital photogrammetry technique for measurement of rock joint roughness is addressed in this study using the DSLR camera. Measurements of roughness were performed for two rock joint specimens using the laser profiler and the digital photogrammetry technique. The statistical roughness parameters were estimated for two dimensional roughness profiles constructed from each method. Obtained results showed that the statistical roughness parameters estimated from the digital photogrammetry technique were lower than that based on the laser profilometer, even though a high degree of correlation might exist between them. The effects of camera direction on roughness measurements were found to negligible in practice. The digital photogrammetry could be a cost effective method to measure the roughness of rock joints with various scale at the fields.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2004.10a
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pp.54-59
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2004
A measure for good products manufactured by grinding process is the surface roughness that is affected by a lot of operating parameters such as types of abrasive, grain size, bond material, wheel speed, table speed, depth of cut, hardness of workpiece and stiffness of grinding machine. In this study, an application of the design of experiments was tried for evaluating the effect of operating parameters on the surface roughness. The workpiece was a high speed tool steel(SKH51) and the surface grinding was conducted. In order to obtain the best surface roughness within constraints of the working range, the optimal grinding conditions were selected. The usefulness of this method was evaluated by the statistical strategy.
In the present work, the optimization of machining parameters to achieve the desired technological parameters such as surface roughness, tool radial vibration and material removal rate have been carried out using response surface methodology (RSM). The hard turning of EN19 alloy steel with coated carbide (GC3015) cutting tools was studied. The main problem faced in manufacturer of hard and high precision components is the selection of optimum combination of cutting parameters for achieving required quality of surface finish with maximum production rate. This problem can be solved by development of mathematical model and execution of experiments by RSM. A face centred central composite design (FCCD), which comes under the RSM approach, with cutting parameters (cutting speed, feed rate and depth of cut) was used for statistical analysis. A second-order regression model were developed to correlate the cutting parameters with surface roughness, tool vibration and material removal rate. Consequently, numerical and graphical optimization were performed to obtain the most appropriate cutting parameters to produce the lowest surface roughness with minimal tool vibration and maximum material removal rate using desirability function approach. Finally, confirmation experiments were performed to verify the pertinence of the developed mathematical models.
Lapping is a very complicated and random process resulting from the variation of abrasive grains in its sizes and shapes and from the numerous factors having an effect on the process quality. This paper presents a study of a $2^4$ full factorial experimental design and analysis to optimize surface quality in lapping operation. The optimization of the factors to obtain minimum surface roughness was carried out by incorporating effect plots, main effect plots, interaction plots, analysis of variance(ANOVA), surface plots, and contour plots. The statistical design experiments, designed to reduce the total number of experiments required, indicated that, within the selected conditions, all the parameters influenced at a significance level of 5%. In addition, some of the possible interactions between these parameters also influenced the lapping process, especially those that were of third order. A regression model was suggested and fitted the experimental data very well.
Abedi, Esmail;Daneshmand, Saeed;Karimi, Iman;Neyestanak, A. A. Lotfi
Journal of Electrochemical Science and Technology
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v.6
no.4
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pp.131-138
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2015
Electrical discharge machining is an unconventional machining process in which successive sparks applied to machine the electrically conductive materials. Any changes in electrical discharge machining parameters lead to the pieces with distinct surface roughness. The electrical discharge machining process is well applied for high hardness materials or when it is difficult to use traditional techniques to do material removing. Furthermore, this method is widely applied in industries such as aerospace, automobile, molding, and tool making. CK45 is one of the important steels in industrial and electrical discharge machining can be considered as a proper way for its machining because of high hardness of CK45 after thermal operation of the electrical discharge machining process. Optimization of surface roughness as an output parameters as well as electrical discharge machining parameters including current, voltage and frequency for electrical discharge machining of CK45 has been studied using copper tools and kerosene as the dielectric. For such a purpose and to achieve the precise statistical analysis of the experiment results design of experiment was applied while non linear regression method was chosen to assess the response of surface roughness. Then, the results were analyzed by means of ANOVA method and machining parameters with more effects on the desired outputs were determined. Finally, mathematical model obtained for surface roughness.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2000.10a
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pp.326-331
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2000
This paper describes the statistical analysis techniques for the surface roughness assessment of polished surfaces. In experiments, the polishing process of the sample surfaces which are manufactured by ball end mill is consist of two steps; the cusp removal process and the surface finishing process. For the cusp removal process, the criterion of cusp removal was established from the power spectrum analysis to assess the change of the cusp removal rate. For the finishing process, the surface was polished by the rotational CBN tool and vibration wood tool. And the surface quality of polished surface was assessed using the functional parameters based on the statistical values of surface profiles. Consequently, the surface finish performance of the polished surface using the vibration wood tool was improved.
Profiles of naturally fractured surfaces of three sedimentary rock samples were plotted from the measured data using a mechanical profilometer. Fractal dimension of these profiles were computed and statistical F-test indicates that fractal dimension (FD) values can be used as a parameter for distinguishing the rock types. The comparison between FD values and a commonly used profile-roughness parameter called the Mayer's $Z_2$ parameter shows the superiority of the FD values as roughness estimator. Two-dimensional fractal roughness parameters of the same naturally fractured rock surfaces were also studied from their scanning electron microscopic (SEM) images at various magnification levels. The most suitable level of magnification of the SEM images for the study of the 2-D fractal roughness parameter was identified. The values of 2-D fractal roughness parameter for three different rocks were also compared using different methods of fractal dimensioning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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