Carbida vs Endmill Berlian untuk Pemotongan CFRP

Paduan eksotis mesin menyumbang $2,8 miliar dalam kerusakan peralatan secara global pada tahun 2024 (Laporan IMTS). Meskipun metode empiris mendominasi lantai pabrik, studi ASME 2025 mengonfirmasi ketidakefisiennya: 43% dari penerbangan luar angkasa pabrik melaporkan membuang 12–18% benda kerja selama kalibrasi parameter. Penelitian ini membahas dua kesenjangan:

• Kurangnya kompensasi termal secara real-time dalam generator G-code

• Ketergantungan berlebihan pada kecepatan yang ditentukan pabrikan (biasanya variasi ±20%)

Metodologi

1.Perancangan Model

Algoritma menggabungkan:

• Prediksi Beban Termal: Persamaan Komanduri-Hou termodifikasi

• Estimasi Keausan Alat: Pelacakan keausan flank melalui sinyal emisi akustik (AE) (50–350 kHz)

2.Data Inputs

• Sifat material: Peta anisotropi 3D dari hasil pemindaian EBSD

• Dinamika mesin: Kompensasi ulir bola (≤0,003 mm/N) dan runout spindle (≤1µm)

3.Protokol Validasi

Diuji pada DMG MORI NTX 1000 (12K RPM) dengan dinamometer Kistler 9257B

Hasil & Analisis

1.Metrik Kinerja

• Waktu persiapan: 4,7 jam 1,6 jam

• Usia alat potong: 38 komponen 61 komponen

• Kondisi permukaan: Ra 1,8 µm Ra 0,6 µm

2.Dampak Biaya

• Menghemat $2.400 per 100 komponen dalam Inconel 718 kelas aerospace

• Mengurangi konsumsi energi sebesar 22% (dikonfirmasi melalui pengujian ISO 14955-1)

Diskusi

1.Keunggulan Utama

• Adaptasi Dinamis: Menyesuaikan keausan alat (keausan flank ≥0,2mm memicu perhitungan ulang)

• Tidak Bergantung Material: Menangani material gradien seperti GRCop-84 (Cu-8Cr-4Nb)

2.Batasan

• Memerlukan profil kekakuan mesin yang telah dimuat sebelumnya

• Belum dioptimalkan untuk micro-milling (alat <0,5mm)

Kesimpulan

Model ini menghilangkan tebakan dalam proses pemesinan paduan melalui:

• Generasi parameter berbasis fisika

• Integrasi umpan balik AE secara real-time

Pekerjaan masa depan akan dikembangkan ke EDM dan sistem hibrida aditif.