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Influenza dei parametri di processo nell’operazione di lappatura delle sfere per cuscinetti: Design of Experiment (DOE) e analisi statistica = Lapping process for ball bearings: DOE on process parameters and statistical analysis

Gabriele D'Attila

Influenza dei parametri di processo nell’operazione di lappatura delle sfere per cuscinetti: Design of Experiment (DOE) e analisi statistica = Lapping process for ball bearings: DOE on process parameters and statistical analysis.

Rel. Raffaella Sesana, Daniela Maffiodo, Irene Pessolano Filos. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Meccanica, 2021

Abstract:

Il presente elaborato è focalizzato sull’operazione di lappatura, l’ultima delle fasi del processo di produzione di sfere in acciaio per cuscinetti. La lappatura delle sfere è un processo di lavorazione ad alta precisione che impiega due dischi in bachelite detti placca e mola; la prima è solidale alla struttura della macchina, la seconda invece è posta in rotazione. Le sfere si vanno ad interporre tra i dischi e grazie al moto relativo viene asportato il sovrametallo. Durante quest’operazione vi sono numerose variabili in grado di influenzare la lavorazione e, alle volte, di causare la formazione di difetti e in generale una qualità del prodotto finito inferiore alle tolleranze richieste dal cliente. È fondamentale comprendere come tali fattori siano correlati tra loro per poter programmare una automatizzazione del controllo del processo che ad oggi viene effettuato dall’operatore grazie alla sua esperienza. In questo lavoro di tesi si è scelto di utilizzare la tecnica del Design of Experiment (DOE) per l’analisi degli effetti causati dai diversi parametri di processo sulle caratteristiche di qualità geometrica della sfera quali rotondità e ondulosità. Si eseguono delle prove sperimentali sulla macchina durante le quali si vanno a modificare i valori di alcuni parametri di processo rispetto agli attuali utilizzati. I dati acquisiti vengono analizzati mediante un approccio statistico basato sull’ ANOVA (Analysis of Variance). L’obiettivo del lavoro è quello di ottimizzare il ciclo di produzione andando a identificare la migliore combinazione tra i fattori in esame che consenta di migliorare l’efficienza del processo e di ridurre i tempi ed i costi di produzione.

Relatori: Raffaella Sesana, Daniela Maffiodo, Irene Pessolano Filos
Anno accademico: 2021/22
Tipo di pubblicazione: Elettronica
Numero di pagine: 144
Informazioni aggiuntive: Tesi secretata. Fulltext non presente
Soggetti:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Meccanica
Classe di laurea: Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-33 - INGEGNERIA MECCANICA
Aziende collaboratrici: TN Italy S.p.A
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/20062
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