Karakterisasi Sleeve FDB Menggunakan Surface RoughnessTaguchi Approach Pendekatan TaguchiKarin Kandananond Karin Kandananond NAMA : TRI YANUAR NPM : 073472 Jurusan : Teknik Industri (NR 07)

PENDAHULUAN Penelitian ini bertujuan untuk mencapai kondisi yang terbaik untuk meminimalkan pemotongan, permukaan kekasaran dalam proses balik feritik stainless steel, AISI 12L14 kelas. digunakan adalah lengan bantalan fluida dinamis (FDB) spindle motor yang diproduksi difinal departemen perakitan akhir di sebuah pabrik yang memasok FDB motor untuk (HDDs(HDDs). Karena kualitas permukaan lengan tergantung pada penyimpangan bahan, dihasilkan dari operasi balik,befek tiga parameter mesin, kedalaman potong gelendong kecepatan dan laju pakan pada kekasaran permukaan dipelajari menggunakan Percobaan balik dilakukan pada dua sumbu dilengkapi mesin bubut CNC dengan lima menyisipkan dan dioperasikan di bawah kondisi pemotongan basah. Ituorthogonal array L array ortogonal L18 18with five replicates, the signal-to-noise ratio (SNR) and the dengan lima bereplikasi, sinyal-to-noise ratio (SNR) dan analisis variance (ANOVA) dikerahkan untuk menentukan kondisi yang optimal untuk mendapatkan. kekasaran permukaan yang dikehendaki. Menurut hasil eksperimen, ketiga faktor signifikan pada kekasaran permukaan dan analisis respon menunjukkan bahwa Tingkat memiliki efek tertinggi pada kekasaran permukaan, diikuti oleh spindle kecepatan dan kedalaman cut in that order memotong dalam urutan itu. Selain itu, ada interaksi yang kuat antara faktor-faktor ini: kedalaman spindle gelendong kecepatan dan kecepatan. Hasil percobaan menunjukkan bahwa kekasaran permukaan dapat dikurangi ketika kedalaman potong diatur ke tingkat terendah dengan spindle gelendong kecepatan dan laju pakan diatur ke tingkat tertinggi. Setelah model ini dimodifikasi untuk memperbaiki kondisi pemotongan, kekasaran permukaan dikurangi secara signifikan tentang13%. Keywords: Fluid Dynamic Bearing (FDB), Hard Disk Drives (HDD), Taguchi Method,Surface Roughness, Turning Process Permukaan Roughness, Turning Process.

LITERATUR Hard disk drive (HDD) adalah perangkat penyimpanan yang menyimpan data yang dikodekan memutar piring-piring, yang diputar oleh spindle motor atau spindle shaft. Saat ini, kebanyakan HDDs di pasar, terutama dikomputer dan server, menggunakan teknologi motor spindle yang dikenal sebagai bantalan bola (BB) desain. Namun, penggunaan HDD yang cepat berkembang untuk produk elektronik konsumen, seperti mobile perangkat, yang membutuhkan kinerja yang lebih tinggi HDDs. Untuk alasan ini, desain bantalan lama digunakan dalam HDDs telah bergeser ke teknologi baru, fluida dinamis bantalan (FDB), sebagai teknologi gabungan dapat efektif mengurangi kebisingan akustik. Keuntungan lain dari FDB termasuk kapasitas yang lebih tinggi, lebih cepat . Oleh karena itu, kekasaran permukaan akan dioptimalkan jika sesuai kondisi pemotongan yang melaporkan bahwa ada prediksi statistik metode yang digunakan untuk model kekasaran permukaan dalam proses machining untuk mencapai tingkat yang dikehendaki parameter mesin. Di antara teknik-teknik ini adalah metodologi permukaan respons (RSM) dan Taguchi's ortogonal array. Studi eksperimental yang dipilih didasarkan pada Taguchi's array ortogonal L 16 Proses balik workpieces baku dari baja karbon rendah dengan dingin rendah deformasi ini dilakukan untuk mencapai kekasaran permukaan yang diinginkan. Nalbant, Gokkaya dan memanfaatkan metode Taguchi untuk mencapai parameter pemotongan yang optimal untuk meminimalkan permukaan kekasaran dalam berputar. Pendekatan desain eksperimental lain yang umumnya digunakan untuk model tanggapan adalah permukaan respons metodologi (RSM). Sahin dan Motorcu RSM dimanfaatkan untuk membangun suatu permukaan roughness model kekasaran model untuk proses balik AISI 1040 dilapisi dengan baja ringan TiN.

Metodologi Taguchi desain adalah metode yang kuat dimanfaatkan untuk meningkatkan kinerja proses, hasil dan produktivitas. Pendekatan ini berfokus pada menghilangkan sumber-sumber berkualitas rendah sehingga produk dan proses kuat untuk variabilitas. Taguchi memanfaatkan statistik rancangan percobaan dalam bentuk ortogonal array untuk menentukan setelan optimal dari proses dan mencapai target operasi. Tanggapan untuk masing-masing berjalan dalam array ortogonal dianalisis dan sinyal-to-noise ratio (SNR) adalah dikerahkan untuk menganalisis variasi. rasio yang ditentukan dari kerugian kuadrat fungsi (Persamaan (1)), L(y) = k (y --) 2 (1) dan tiga kategori dari mereka (nominal yang terbaik, lebih besar lebih baik, lebih kecil semakin baik) yang diadopsi untuk obtain the optimal kinerja yang optimal sebagaimana ditunjukkan pada Persamaan,(2) - (4) masing-masing, SNRT T = = 10 log (Y2) (2) S2 S adalah standar deviasi dari pengamatan dan n adalah jumlah pengamatan. Sinyal-to-noise ratio SNR T T variability akan digunakan jika tujuannya adalah untuk mengurangi variabilitas sekitar target tertentu

Pengukuran Kinerja Menurut literatur, ketiga faktor mesin dalam percobaan ini adalah kedalaman potong, kecepatan spindle dan feed rate, sedangkan respons adalah kekasaran permukaan diperoleh Kekasaran permukaan amplitudo parameter (R Parameter yang digunakan dalam penelitian ini adalah kekasaran permukaan rata-rata Yang merupakan deviasi rata-rata dari garis berarti sepanjang sampling panjang (L). Karakterisasi Sleeve FDB Roughness Permukaan Menggunakan Pendekatan Taguchi L R a = 1 ∫ l y (x) l dx L 0 di mana x adalah profil arah dan Y adalah ordinat dari kurva profil Percobaan balik dilakukan pada dua sumbu mesin bubut CNC dilengkapi dengan lima menyisipkan danoperated under wet cutting conditions. dioperasikan di bawah kondisi pemotongan basah. Digunakan adalah yang menyisipkan uncoated karbida, PW30 KYOCERA. Bagian yang diproduksi dalam percobaan ini adalah lengan bantalan fluida dinamis (FDB) spindle motor, dengan diameter 65 mm dan 58 mm panjangnya.

Kesimpulan Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengoptimalkan proses balik dari FDB lengan di HDDs efek dari kedalaman pemotongan, kecepatan dan pakan gelendong bunga kekasaran permukaan dipelajari menggunakan Taguchi desain. The ANOVA menunjukkan bahwa ketiga faktor dan interaksi: kedalaman potong * gelendong. kecepatan dan kecepatan spindle * menilai pakan memiliki dampak signifikan pada respon. Moreover, the SNR of Selain itu, SNR dari kekasaran permukaan rata-rata menunjukkan bahwa tingkat pakan (C) menyumbang efek tertinggi di permukaan kekasaran, diikuti oleh kecepatan spindle (B), dan kedalaman potong (A) dalam urutan itu juga digunakan untuk menggambarkan berbagai faktor dikendalikan di mana minimalisasi permukaan kekasaran tercapai. Selain itu, model regresi untuk kekasaran permukaan berasal. Dengan validasi model, model yang dikembangkan terbukti akurat dan memiliki kemampuan untuk memprediksi nilai respon dalam batas-batas faktor-faktor yang diselidiki. Setelah model ini dilaksanakan untuk mengoptimalkan kondisi pemotongan, hasilnya menunjukkan bahwa ada 13% pengurangan pada permukaan kekasaran.