Desarrollo de un modelo de tolerancia de mecanizado para operaciones de fresado de cavidades rectangulares
DOI:
https://doi.org/10.37636/recit.v9n3e498Palabras clave:
Margen de mecanizado, Fresado de cavidades, Optimización multiobjetivo, Consumo de energía, Fuerza de corteResumen
El margen de mecanizado desempeña un papel fundamental en la determinación de la productividad, el consumo de energía, la fuerza de corte y la precisión dimensional en las operaciones de fresado de cavidades; sin embargo, en la práctica industrial, suele seleccionarse de forma empírica. Este estudio propone un marco analítico y de optimización para determinar un margen de mecanizado eficiente en el fresado de cavidades rectangulares. Se desarrollan modelos matemáticos para cuantificar el consumo total de energía, el tiempo de mecanizado y la fuerza de corte periférica en función de los parámetros de corte y la distribución del margen entre las etapas de fresado de desbaste y acabado. Se formula y resuelve un problema de optimización multiobjetivo mediante el algoritmo genético de clasificación no dominada II (NSGA-II) para minimizar simultáneamente el consumo de energía, el tiempo de mecanizado y la fuerza de corte. Se realiza una validación experimental en piezas de polímero y se compara con los parámetros recomendados por CAM. Los resultados muestran que la solución óptima de Pareto equilibrada reduce el tiempo de mecanizado de 5 min 58,52 s a 2 min 26,47 s (lo que corresponde a una reducción aproximada del 59 %) y disminuye la fuerza de corte periférica de 698,18 N a 382,73 N (lo que corresponde a una reducción aproximada del 45 %), al tiempo que alcanza la profundidad de cavidad objetivo de aproximadamente 22 mm y elimina el sobremecanizado de ~2 mm observado con la configuración predeterminada de CAM. Una solución de energía mínima reduce aún más el consumo de energía de 0,44 kWh a 0,267 kWh, pero a costa de un aumento significativo de la fuerza de corte (1203,45 N). Estos resultados indican que tratar el margen de mecanizado como una variable de optimización permite realizar compensaciones sistemáticas entre productividad, consumo de energía, fuerza de corte y precisión dimensional, ofreciendo una alternativa práctica a la selección de parámetros convencional basada en CAM.
Descargas
Referencias
[1] A. De Bartolomeis, D. A. Axinte, S. J. Pickering, and L. Zhou, "Future research directions in the machining of Inconel 718," Journal of Materials Processing Technology, vol. 297, p. 117260, 2021, doi: 10.1016/j.jmatprotec.2021.117260.
[2] N. T. Anh, N. X. Quynh, and T. T. Tung, "A Milling Technique for the Fabrication of Mechanical Parts with Thin-Walled Ribs," Eng. Technol. Sci. Res., vol. 15, no. 4, pp. 24815–24819, Aug. 2025, doi: 10.48084/etasr.11136.
[3] M. Soori, M. Asmael, and D. Solyalı, "Sustainable CNC machining operations, a review," Sustainable Operations and Computers, vol. 5, pp. 73–87, 2024, doi: 10.1016/j.susoc.2024.01.001.
[4] M. Hourmand, A. A. D. Sarhan, and M. Sayuti, "A Comprehensive Review on Machining of Titanium Alloys," Arab J Sci Eng, vol. 46, pp. 7087–7123, 2021, doi: 10.1007/s13369-021-05420-1.
[5] N. T. Anh and T. T. Tung, "Development and validation of finite element model of milling thin-walled part," Applications in Engineering Science, vol. 25, p. 100285, 2026, doi: 10.1016/j.apples.2025.100285.
[6] G. Wang, W. -L. Li, C. Jiang, and H. Ding, "Machining Allowance Calculation for Robotic Edge Milling an Aircraft Skin Considering the Deformation of Assembly Process," IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, vol. 27, no. 5, pp. 3350–3361, Oct. 2022, doi: 10.1109/TMECH.2021.3131309.
[7] B. Wu, Y. Zhang, G. Liu, and Z. Wang, "Feedrate optimization method based on machining allowance optimization and constant power constraint," Int J Adv Manuf Technol, vol. 115, pp. 3345–3360, 2021, doi: 10.1007/s00170-021-07381-z.
[8] M. Belhadj, R. Kromer, S. Werda, S. Leleu, and A. El Mansori, "Effect of cold metal transfer-based wire arc additive manufacturing parameters on geometry and machining allowance," Int J Adv Manuf Technol, vol. 131, pp. 739–748, 2024, doi: 10.1007/s00170-023-11835-x.
[9] B. Burhanudin, M. Margono, E. Suryono, N. T. Atmoko, and Z. Zainuddin, "The Effect of Finishing Allowance and Milling Methode on Surface Roughness in the Finishing Process of Al5052 and Al7075," KEM, vol. 935, pp. 63–71, Nov. 2022, doi: 10.4028/p-yt2516.
[10] I. Daniyan, K. Mpofu, and F. Fameso, "Computer-aided modelling and experimental evaluation of the pocket milling operation for alloy tool steel (AISI D3)," Int J Adv Manuf Technol, vol. 122, pp. 4453–4466, 2022, doi: 10.1007/s00170-022-09979-3.
[11] R. Mellacheruvu and M. Venkateswara Rao, "Application of artificial neural networks and genetic algorithm for optimizing process parameters in pocket milling of AA7075," Journal of Scientific & Industrial Research, vol. 81, no. 9, pp. 911–921, 2022, doi: 10.56042/jsir.v81i09.55874.
[12] Z. Chen, C. H. E. N., X. C. H. E. N., and Y. L. I. U., "Framework and development of data-driven physics based model with application in dimensional accuracy prediction in pocket milling," Chinese Journal of Aeronautics, vol. 34, no. 6, pp. 162–177, 2021, doi: 10.1016/j.cja.2020.09.011.
[13] Z. Duan, C. Li, W. Ding, Y. Ning, and M. Yang, "Milling Force Model for Aviation Aluminum Alloy: Academic Insight and Perspective Analysis," Chin. J. Mech. Eng., vol. 34, no. 1, p. 18, 2021, doi: 10.1186/s10033-021-00536-9.
[14] N. T. Anh and T. T. Tung, "Cutting force prediction in end milling processes: Analytical models and applications," Applications in Engineering Science, vol. 23, p. 100250, 2025, doi: 10.1016/j.apples.2025.100250.
[15] B. Yan, B. Wang, L. Zhu, C. Zhang, P. Wang, and G. Zhao, "Towards high milling accuracy of turbine blades: A review," Mechanical Systems and Signal Processing, vol. 170, p. 108727, 2022, doi: 10.1016/j.ymssp.2021.108727.
[16] J. H. Navarro-Devia, Y. Chen, and D. V. Dao, "Chatter detection in milling processes—a review on signal processing and condition classification," Int J Adv Manuf Technol, vol. 125, pp. 3943–3980, 2023, doi: 10.1007/s00170-023-10969-2.
[17] M. S. El-Eskandarany, A. Al-Hazza, L. A. Al-Hajji, N. Ali, A. A. Al-Duweesh, M. Banyan, and F. Al-Ajmi, "Mechanical Milling: A Superior Nanotechnological Tool for Fabrication of Nanocrystalline and Nanocomposite Materials," Nanomaterials, vol. 11, no. 10, p. 2484, 2021, doi: 10.3390/nano11102484.
[18] Rahul A. Mali, T. V. K. Gupta, and J. Ramkumar, "A comprehensive review of free-form surface milling—Advances over a decade," Journal of Manufacturing Processes, vol. 62, pp. 132–167, 2021, doi: 10.1016/j.jmapro.2020.12.014.
[19] Z. H. A. O. Guolong, "Cutting force model and damage formation mechanism in milling of 70wt% Si/Al composite," Chinese Journal of Aeronautics, vol. 36, no. 7, pp. 114–128, 2023, doi: 10.1016/j.cja.2022.07.018.
[20] José David Pérez-Ruiz, "On the relationship between cutting forces and anisotropy features in the milling of LPBF Inconel 718 for near net shape parts," International Journal of Machine Tools and Manufacture, vol. 170, p. 103801, 2021, doi: 10.1016/j.ijmachtools.2021.103801.
[21] Markus Brillinger, "Energy prediction for CNC machining with machine learning," CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology, vol. 35, pp. 715–723, 2021, doi: 10.1016/j.cirpj.2021.07.014.
[22] Yuying Yang, "Mechanical performance of 316 L stainless steel by hybrid directed energy deposition and thermal milling process," Journal of Materials Processing Technology, vol. 291, p. 117023, 2021, doi: 10.1016/j.jmatprotec.2020.117023.
[23] Vincent Aizebeoje Balogun and Paul Tarisai Mativenga, "Modelling of direct energy requirements in mechanical machining processes," Journal of Cleaner Production, vol. 41, pp. 179–186, 2013, doi: 10.1016/j.jclepro.2012.10.015.
[24] K. He, H. Hong, R. Tang, and J. Wei, "Analysis of Multi-Objective Optimization of Machining Allowance Distribution and Parameters for Energy Saving Strategy," Sustainability, vol. 12, no. 16, p. 638, 2020, doi: 10.3390/su12060638.
[25] A. Pajaziti, O. Tafilaj, A. Gjelaj, and B. Berisha, "Optimization of Toolpath Planning and CNC Machine Performance in Time-Efficient Machining," Machines, vol. 13, no. 1, p. 65, 2025, doi: 10.3390/machines13010065.
[26] R. Saravanan and V. Janakiraman, "Study on Reduction of Machining Time in CNC Turning Centre by Genetic Algorithm," in International Conference on Computational Intelligence and Multimedia Applications (ICCIMA 2007), Sivakasi, India, 2007, pp. 481–486, doi: 10.1109/ICCIMA.2007.92.
[27] K. He, R. Tang, Z. Zhang, and W. Sun, "Energy Consumption Prediction System of Mechanical Processes Based on Empirical Models and Computer-Aided Manufacturing," ASME J. Comput. Inf. Sci. Eng., vol. 16, no. 4, p. 041008, Dec. 2016, doi: 10.1115/1.4033921.
[28] Wu Deng, "An enhanced fast non-dominated solution sorting genetic algorithm for multi-objective problems," Information Sciences, vol. 585, pp. 441–453, 2022, doi: 10.1016/j.ins.2021.11.052.
[29] W. Zheng and B. Doerr, "Approximation Guarantees for the Nondominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II)," IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 29, no. 4, pp. 891–905, Aug. 2025, doi: 10.1109/TEVC.2024.3402996.
[30] M. Babor, L. Pedersen, U. Kidmose, O. Paquet-Durand, and B. Hitzmann, "Application of Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) to Increase the Efficiency of Bakery Production: A Case Study," Processes, vol. 10, no. 8, p. 1623, 2022, doi: 10.3390/pr10081623.
[31] M. Moshref, R. Al-Sayyed, and S. Al-Sharaeh, "An Enhanced Multi-Objective Non-Dominated Sorting Genetic Routing Algorithm for Improving the QoS in Wireless Sensor Networks," IEEE Access, vol. 9, pp. 149176–149195, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3122526.
[32] Y. -C. Chang, K. -H. Chang, and C. -P. Zheng, "Application of a Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm to Solve a Bi-Objective Scheduling Problem Regarding Printed Circuit Boards," Mathematics, vol. 10, no. 12, p. 2305, 2022, doi: 10.3390/math10122305.
Descargas
Publicado
Declaración de disponibilidad de datos
Los datos que respaldan las conclusiones de este estudio están disponibles a solicitud razonable del autor correspondiente.
Número
Sección
Categorías
Licencia
Derechos de autor 2026 Tran Thanh Tung, Nguyen Thi Anh, Nguyen Xuan Quynh, Tran Vu Minh

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Los autores/as que publiquen en esta revista aceptan las siguientes condiciones:
- Los autores/as conservan los derechos de autor y ceden a la revista el derecho de la primera publicación, con el trabajo registrado con la licencia de atribución de Creative Commons 4.0, que permite a terceros utilizar lo publicado siempre que mencionen la autoría del trabajo y a la primera publicación en esta revista.
- Los autores/as pueden realizar otros acuerdos contractuales independientes y adicionales para la distribución no exclusiva de la versión del artículo publicado en esta revista (p. ej., incluirlo en un repositorio institucional o publicarlo en un libro) siempre que indiquen claramente que el trabajo se publicó por primera vez en esta revista.
- Se permite y recomienda a los autores/as a compartir su trabajo en línea (por ejemplo: en repositorios institucionales o páginas web personales) antes y durante el proceso de envío del manuscrito, ya que puede conducir a intercambios productivos, a una mayor y más rápida citación del trabajo publicado (vea The Effect of Open Access).


