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Linköping prolonga el curso de la vida, funcionamiento de herramientas para corte de metales
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Los investigadores de la universidad de Linköping (LiU) han desarrollado una nueva solución para aumentar el funcionamiento y el curso de la vida de herramientas para corte de metales.
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El modelo teórico de la universidad permite las simulaciones para mostrar qué sucede en materiales que cortan duros mientras que él degrada.
el nitruro del Titanio-aluminio es un material de cerámica de uso general como capa para las herramientas para corte de metales.
Cuando es ayudado por una película fina del nitruro del titanio-aluminio, el filo de una herramienta revestida se convierte en un aumento más duro, de ayuda el curso de la vida de la herramienta.
Una característica significativa de la superficie revestida es que llega a ser incluso más duro durante el proceso que corta – los investigadores de un fenómeno refieren generalmente como a ‘endurecimiento de edad.’
La aleación es sin embargo sensible a la temperatura alta, divulga al profesor adjunto Kostas Sarakinos de Linköping.
Algunos minutos de cortar la operación en temas materiales verdaderamente duros el filo de la herramienta a tal alta presión que está calentada a casi 900 grados o arriba.
En las temperaturas hasta 700 grados, el material son ilesos, pero comienza a degradar en temperaturas más altas.
Hasta ahora, nadie ha podido determinar qué sucede en el nivel atómico dentro de la película fina durante el proceso que corta.
El equipo de Linköping – ofreciendo Jorge Almyras, Davide Sangiovanni, y Sarakinos – es el primer para desarrollar un modelo teórico confiable para mostrar qué sucede exactamente en el material, con la resolución de tiempo del picosegundo.
Han utilizado el modelo desarrollado recientemente y el superordenador de LiU para simular acontecimientos en el material, mostrar se desplazan qué átomos y las consecuencias que esto tiene para las propiedades.
Según los investigadores, el modelo calcula las fuerzas entre los átomos en el material. Estos cálculos entonces son ejecutados utilizando una mezcla de algoritmos de aprendizaje de máquina y de AI.
“El acuerdo es muy bueno,” divulga Sarakinos. “Es importante que hemos calculado también las propiedades que conocemos, porque entonces podemos estar seguros que los cálculos y las predicciones del modelo son confiables.”
El nuevo método podría ayudar a las compañías de fabricación como Sandvik, ABB y las herramientas de Seco, manejan su gasto en las herramientas que se convierten con mayores dureza y resistencia para llevar.