Algorithm Prediction for Finish Roughness in Milling Process for a Steel Aisi P20 with Thermal Treatment (Harden and Anneal) in a Range Hardness of 60-64 Hrc

La investigación presenta una optimización de los parámetros de fresado para predecir la rugosidad final del producto. Se optimizaron parámetros como velocidad de corte, avance, trayectoria y profundidad radial para acero AISI P20 con tratamiento térmico de temple y revenido para mecanizado en fresado plano mediante procesos de fabricación CAD/CAM. Se utilizaron los métodos Taguchi y Anova para determinar la ecuación que predice la rugosidad. El artículo analizó el parámetro con mayor influencia en la superficie acabada. Se obtuvo una ecuación de regresión estadística para predecir la rugosidad final. La predicción reducirá los costes de fabricación y optimizará los procesos. Las combinaciones de los parámetros se obtuvieron utilizando la matriz ortogonal L27 del método Taguchi. Los datos de rugosidad medidos después del mecanizado se analizaron utilizando la varianza del método Anova. El parámetro de velocidad de corte tiene la mayor influencia en la rugosidad con un porcentaje del 66,19%. La disposición ideal de los parámetros permitió encontrar una rugosidad óptima de 0,11 μm. La configuración se estableció con una velocidad de corte de 25 m/min, un avance de 101,461 m/min, una trayectoria en zigzag y una profundidad radial de 1,29 mm. Los valores de rugosidad óptimos calculados mostraron mejores resultados en el producto final. Los resultados revelaron que los métodos Taguchi y Anova permiten calcular valores óptimos para obtener los mejores resultados de rugosidad en el fresado plano.