Modeling the abrasive flow machining process (AFM) on aluminum alloy

Abrasive flow machining (AFM) is gaining wide spread application finishing process on difficult to reach surfaces in aviation, automobiles, and tooling industry. A multiple regression model is proposed by using SPSS to simulate and predict the surface roughness, and material removal for different machining conditions in (AFM) on aluminum alloys. Based upon the experimental data of the effects of AFM process parameters, e.g., length of stroke, extrusion pressure, number of cycles, percentage of abrasive concentration, and abrasive grain size. The mathematical models for Ra, and material removal are established to investigate the influence of AFM parameters. Conformation test results verify the effectiveness of these models and optimal parametric combination within the considered range. The statistical model could predict about 96.1 %, and 99.38 % accuracy. يكتسب التشغيل بانسياب المادة الحاكة تطبيقات واسعة للوصول إلى السطوح المعقدة و التي لا يمكن تشغيلها بالطرق التقليدية في مجال الطيران, السيارات و صناعة العدد و غيرها. تم اقتراح نموذج الانحدار المتعدد بواسطة برنامج إحصائي لمحاكاة و التنبؤ بالخشونة السطحية و معدل إزالة المعدن في ظروف تشغيل مختلفة على سبائك من الألمنيوم. بالاعتماد على بيانات الاختبارات الناتجة من طول الشوط, ضغط البثق, عدد الدورات, نسبة تركيز المادة الحاكة وحجم حبيبة المادة الحاكة. النموذج الرياضي انشأ بالاستناد على تأثير اعتبارات العملية. نتائج اختبار العملية للبرنامج الإحصائي للتنبؤ كانت ذات دقة %96.1 للخشونة السطحية و %99.38 للمادة المزالة.