Statistical analysis of surface roughness of machined graphite by means of CNC milling

Abstract

The aim of this research is to analyze the influence of cutting speed, feed rate and cutting depth on the surface finish of grade GSP-70 graphite specimens for use in electrical discharge machining (EDM) for material removal by means of Computer Numerical Control (CNC) milling with low-speed machining (LSM). A two-level factorial design for each of the three established factors was used for the statistical analysis. The analysis of variance (ANOVA) indicates that cutting speed and feed rate are the two most significant factors with regard to the roughness obtained with grade GSP-70 graphite by means of CNC milling. A second order regression analysis was also conducted to estimate the roughness average (Ra) in terms of the cutting speed, feed rate and cutting depth. Finally, the comparison between predicted roughness by means of a second order regression model and the roughness obtained by machined specimens considering the combinations of low and high levels of roughness is also presented.

El objetivo de esta investigación es analizar la influencia de la velocidad de corte, la velocidad de avance y la profundidad de corte en el acabado superficial de probetas de grafito grado GSP-70, para su uso en la remoción de material mediante descarga eléctrica (EDM), generadas mediante el proceso de fresado de control numérico computarizado (CNC) con velocidades bajas de maquinado (LSM). Para el análisis estadístico, se utilizó un diseño factorial con dos niveles en cada uno de los tres factores establecidos. Del análisis de varianza (ANOVA) calculado, se obtuvo que la velocidad de corte y la velocidad de avance son los factores más significativos en la rugosidad obtenida en el grafito grado GSP-70 usando fresado CNC. Así mismo, se realizó un análisis de regresión de un modelo de segundo orden para estimar la rugosidad media (Ra) en términos de la velocidad de corte, velocidad de avance y profundidad de corte. Por último, se presenta la comparación entre la rugosidad estimada mediante el modelo de regresión de segundo orden y la rugosidad obtenida de las probetas maquinadas considerando las combinaciones de menor y mayor rugosidad.