Statistical Modeling and Optimization of Variables Affecting Surface Hardness and Corrosion Resistance of ۳۱۶L Stainless Steel in Ultrasonic Shot Peening Process Using Desirability Approach
محل انتشار: مجله شکل دهی مواد، دوره: 12، شماره: 1
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 166
فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJMF-12-1_005
تاریخ نمایه سازی: 20 اردیبهشت 1404
چکیده مقاله:
Ultrasonic shot peening (USP) has been introduced as a novel method for enhancing the mechanical properties of materials. In this process, spherical shots with certain material, diameter, and quantity are energized with ultrasonic vibrations. These shots impact the surface of the workpiece randomly, creating a layer of compressive residual stresses. This study involved treating cylindrical samples of ۳۱۶L stainless steel with USP, using various combinations of input parameters (ultrasonic power and peening duration) based on the full factorial design (FFD). Subsequently, the surface hardness and corrosion resistance of the samples were evaluated according to standard procedures. The analysis of variance (ANOVA) results indicated that ultrasonic power significantly affects surface hardness, while both peening duration and ultrasonic power were found to significantly affect corrosion resistance. Furthermore, the coefficient of variation for the models of surface hardness and corrosion resistance was ۷۲.۷۸% and ۹۱.۶۱%, respectively. Given the high signal-to-noise ratios, the regression models are suitable for predicting these response parameters (surface hardness and corrosion resistance). Finally, the optimal combination of the USP input parameters was determined using the desirability approach. The desirability function values, aimed at maximizing surface hardness and corrosion resistance of the steel samples, were ۸۰.۲% and ۸۹.۳%, respectively.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
A. Omidi Hashjin
Faculty of Mechanical Engineering, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran
M. Vahdati
Faculty of Mechanical Engineering, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran
R. Abedini
Department of Mechanical Engineering, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :