Modeling and optimization of turning duplex stainless steels

Abstract

In the present dissertation, machining investigations into duplex stainless steels are performed under different and systematically well-structured modeling and optimization frameworks. Focusing on the main objective of finding optimum machining process parameters and com-prehensively applying the statistical design of experiments to design the experiments, the study tackles the challenge of integrating modeling and optimization algorithms using six different approaches. Firstly, sets of non-dominated optimal solutions are obtained during cutting standard EN 1.4462 and super EN 1.4410 duplex grades employing statistical regres-sion and Multi-Objective Bat Algorithm. Secondly, fuzzy implication rules are used to derive a universal characteristics index to simultaneously eliminate the discrepancy among the rank-ing system of four multiple attribute decision-making methods and define the optimum cut-ting condition during the facing of austenitic EN 1.4404, duplex EN 1.4462 and 1.4410 stain-less steels at constant cutting speeds. Thirdly, the Taguchi-VIKOR-Meta-heuristic concept is proposed and applied to the mono- and multi-objective optimization of austenitic and duplex stainless steels. Fourthly, a novel approach based on the fuzzy set theory is applied to optimize the multiple surface quality characteristics of austenitic and duplex stainless steels. Fifthly, the multi-pass facing of duplex stainless steels at constant cutting speeds is sustainably optimized using the hybridization of statistical and computation modeling as well as optimization techniques. A new sustainability index is defined and a novel Cuckoo Search for neural network system algorithms is employed for the modeling and optimization. Lastly, the finite element simulation of turning duplex stainless steels is performed, and a novel procedure of the inverse identification of the input parameters is proposed. Statistical and computational optimization techniques are employed to minimize the percentage difference between experimental and numerical results. The study also covers the hypothetical application of finite element simulations in defining the optimum criteria during cutting duplex stainless steels.

In der vorliegenden Dissertation wurden Untersuchungen zur Bearbeitung von Duplex-Edelstählen unter Anwendung unterschiedlicher und systematisch gut strukturierter Modelle und Optimierungsmethoden durchgeführt. Das Hauptziel, nämlich die Bereitstellung von optimalen Bearbeitungsparametern für Duplex-Edelstähle, wurde unter Verwendung unterschiedlicher Methoden verfolgt. Hierzu zählten eine umfassende statistische Versuchsplanung zur Durchführung der erforderlichen experimentellen Untersuchungen sowie, als besondere Herausforderung, die Integration von insgesamt sechs unterschiedlichen Ansätzen zur Erstellung von Modellen und Optimierungsalgorithmen in einem System. Dies waren zum einen die Verwendung der statistischen Regression und des Multi-Objektive Fledermaus-Algorithmus, um Sätze von nicht dominierten, optimalen Lösungen beim Zerspanen von zwei unterschiedlichen Duplex-Stählen (normal EN 1.4462 und super EN 1.4410) zu erhalten. Zweitens war dies die Ableitung von Fuzzy-Implikationsregeln zur universellen Indizierung, um zum einen Diskrepanz aus dem Ranking von vier unterschiedlichen attributiven Entscheidungsverfahren zu beseitigen und zum anderen die optimalen Schnittbedingungen zum Plandrehen des austenitischen EN 1.4404 und der beiden Werkstoffe Duplex EN 1.4462 und 1.4410 bei konstanter Schnittgeschwindigkeit definieren zu können. Drittens wurde ein Taguchi-VIKOR-metaheuristisches Konzept vorgeschlagen und auf die Mono- und Multi-Objektive-Optimierung der drei oben genannten Werkstoffe eingesetzt. Viertens wurde ein neuartiges, auf der Fuzzy-Set-Theorie beruhendes Konzept angewandt, um die Oberflächengüte von Bauteilen aus den genannten Werkstoffen zu optimieren. Fünftens wurde das Plandrehen von Duplexstählen bei konstanter Schnittgeschwindigkeit in Wiederholversuchen unter Verwendung von hybridisierten Methoden zur statistischen Berechnung, Modellierung und Optimierung nachhaltig verbessert. Hierzu wurde ein neuer Nachhaltigkeitsindex definiert und eingeführt sowie ein neuronales Netzwerk basierend auf einer neuartigen Cuckoo-Search-Methode für die Modellierung und Optimierung eingesetzt. Abschließend wurden Finite-Elemente-Simulationen zum Drehen von Duplexstählen durchgeführt und ein neues Verfahren zur inversen Identifizierung der Eingangsparameter vorgeschlagen. Optimierungstechniken der Statistik und Informatik wurden eingesetzt, um die Differenz zwischen experimentell und numerisch gewonnenen Ergebnissen zu minimieren. Die Studie hat sich auch mit der hypothetischen Anwendung von Finite-Elemente-Simulationen bei der Identifikation optimaler Bedingungen für das Zerspanen von rostfreien Duplex-Edelstählen befasst.