Fuzzy-alapú értékelési modell az 1.2379 szerszámacél forgácsolhatóságának vizsgálatára

Abstract

A tanulmány egy Mamdani-típusú fuzzy következtető rendszer kidolgozását mutatja be az 1.2379 szerszámacél forgácsolhatóságának meghatározására. A modell célja, hogy rugalmasabban és valósághűbben kezelje a forgácsolási folyamatokban megjelenő bizonytalanságokat és nemlineáris összefüggéseket, mint a hagyományos, egyszerű arányszámítási eljárások.A kutatás során háromkülönböző fogszámú és spirálszögű marószerszámmal végeztünk forgácsolási vizsgálatokat, ahol a fogankénti előtolást négy szinten változtattuk (0,03; 0,05; 0,07; 0,09mm/fog). A kísérletek során az átlagosfelületi érdesség (Ra) mérési, míg a szakítószilárdság (Rm) értékei a szerszámacél katalógusadatai alapján kerültek be a fuzzy modellbe. A fuzzy rendszer két almodulból épül fel: az első az ötvözőelemek hatását egy Ötvöző Hatás Indexben (ÖHI) foglalja össze, míg a második az ÖHI, az Raés az Rmértékek alapján számítja ki a Forgácsolhatósági Indexet (FOI). A módszer eredményeit összehasonlítottuk egy általunk összeállított, hagyományos lineáris számításokon alapuló értékelési modellel, amely a fuzzy rendszerhez képest kevésbé érzékeny, és diszkrét, éles határértékeken alapuló átmeneteket ad.A fuzzy alapú megközelítés ezzel szemben folyamatosabb, valósághűbb viselkedést mutat, így hatékonyabb eszközt biztosít a forgácsolhatóság prediktív elemzéséhez és döntéstámogatásához.

This study presents the development of a Mamdani-type fuzzy inference system for evaluating the machinability of 1.2379 tool steel. The aim of the model is to handle uncertainties and nonlinear relationships arising in machining processes in a more flexible and realistic manner than traditional, simple ratio-based evaluation methods. Machining experiments were carried out using three milling tools with different numbers of teeth and helix angles, while the feed per tooth was varied at four levels (0.03, 0.05, 0.07, and 0.09 mm/tooth). The experiments provided the arithmetic mean of measured surface roughness (Ra), whereas the tensile strength (Rm) values were incorporated into the fuzzy model based on catalog data. The fuzzy system consists of two submodules: the first aggregates the influence of the alloying elements into an Alloying Effect Index (AEI), while the second calculates the Machinability Index (MI) using the AEI, Ra, and Rm parameters. The results of the fuzzy-based evaluation were compared with an assessment model constructed by us based on traditional linearcalculations, which exhibits lower sensitivity and produces discrete, sharp transitions. In contrast, the fuzzy-based approach provides smoother and more realistic transitions, making it a more effective tool for the predictive analysis of machinability and for supporting decision-making.