Advanced measurement techniques to improve predictive modelling of cutting processes by using inverse simulation

Resumen

El mecanizado es uno de los procesos de fabricación más empleados el cual supone entre un 3 y un 10% del PIB en los países desarrollados. Sin embargo, tanto las herramientas como las condiciones de corte son generalmente escogidas por prueba y error conllevando a un derroche de tiempo y dinero. Por otro lado, hay ocasiones en las que los ensayos de caracterización no representan las condiciones extremas alcanzadas en los procesos de mecanizado. Esto implica que las leyes de fluencia del material no reflejen los procesos reales con precisión. La simulación inversa surge así como una posible solución. Sin embargo, la adquisición de información relativa a resultados como la temperatura de la pieza, la deformación y velocidad de deformación sigue siendo un reto. Este estudio muestra técnicas mejoradas de medición de temperatura, deformación plástica y velocidad de deformación, para incluirlas como variables de entrada en la simulación inversa. Estos métodos fueron aplicados tanto en caracterización termomecánica como en corte ortogonal de la aleación Ti6Al4V. Este material es ampliamente usado debido a sus buenas propiedades mecánicas --alta resistencia específica, rigidez y dureza-- así como resistencia a la corrosión y fatiga, manteniéndolas a temperaturas elevadas. Sin embargo, estas propideades hacen que dicha aleación se defina como un material difícil de mecanizar, generando virutas segmentadas. Como primera aproximación, se realizó una caracterización termomecánica para adquirir un mayor conocimiento del comportamiento del material, así como para desarrollar una metodología de medición tanto de temperatura mediante filmación infrarroja como de deformación plástica a través de correlación digital de imágenes. Se presenta además una metodología para medir el adiabatic self-heating basándose en un análisis termodinámico en 3D. Asimismo, se realizaron medidas térmicas bajo condiciones de corte ortogonal, con el objetivo de validar la ley de fallo dúctil. La frecuencia de segmentación de la viruta fue utilizada como entrada para optimizar esta ley mediante la simulación inversa. Gracias a la optimización, el error se redujo desde más de un 100% empleando la caracterización inicial hasta menos de un 10% en la predicción de la frecuencia de segmentación de la viruta manteniendo la precisión en el resto de variables. Además, se ha desarrollado una novedosa técnica basada en la distorsión de una malla capaz de medir deformaciones plásticas en la zona de corte bajo condiciones de deformación plana. Este método puede tener una aplicación significativa en la industria, ya que se demostró válido para medir daño subsuperficial reduciendo la subjetividad y fue aplicado para analizar el efecto de las variables de entrada como la microestructura inicial de la pieza, el radio y el recubrimiento de la herramienta.