Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Waktu Pengeringan Dengan Pendekatan Simulasi Numerik Shanti Kumbarasari; Cristianto, Gregorius Nanda; Anggoro, Gregorius Susetyo Dwi; Wibowo, Yohanes T.
Teknobiz : Jurnal Ilmiah Program Studi Magister Teknik Mesin Vol. 14 No. 3 (2024): Teknobiz
Publisher : Magister Teknik Mesin Universitas Pancasila

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35814/teknobiz.v14i3.7844

Abstract

Elektroplating merupakan salah satu metode pelapisan logam yang sederhana untuk dilakukan namun mampu menjaga kinerja logam tetap baik. Proses sederhana ini memerlukan pengeringan untuk menjamin kualitas pelapisan listrik. Dalam industri saat ini, proses pengeringan menggunakan metode tradisional dan teknologi pengeringan penting yang bergantung pada cuaca sehingga tidak dapat mempertahankan waktu pemrosesan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menjawab kebutuhan akan alat pengering yang mampu mempersingkat waktu, dan mampu menampung 200 kg baut M10 tipe CIV YHB 0814. Dengan bantuan studi eksperimen dan simulasi numerik menggunakan software Solidworks 2016, waktu pengeringan 15 menit diperoleh dengan menggunakan daya heater 110 watt. Dengan penelitian ini efektivitas metode pemanasan mencapai 89,42%
RSM Based Modeling of Dimensional Deviation in CNC Milling Operation Wibowo, Yohanes T.; Manurung, Vuko A T
Jurnal Rekayasa Mesin Vol. 17 No. 2 (2026)
Publisher : Jurusan Teknik Mesin, Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21776/ub.jrm.v17i2.2066

Abstract

Dimensional deviations remain a common issue in CNC milling operations, even with the use of modern machines equipped with enhanced capabilities. Developing a predictive model to determine dimensional deviations based on selected machine parameters, including radial depth of cut, feed rate, axial depth of cut, and cutting speed, is the aim of this study. The goal is to identify the optimal configuration of these parameters to control and restrain dimensional deviations. The research employs response surface methodology to achieve this objective. Experimental data analysis reveals that the predictive model for dimensional deviation is precise, with a correlation coefficient of 0.89, MAPE of 0.938%, RMSE of 5.52%, and an R-Square value of 0.8. The model predicts dimensional deviations within a span of 0.20 µm, and deviations can be limited to 0.1 µm. The study successfully demonstrates the employment of response surface methodology to determine parameter values that mitigate dimensional deviations, potentially eliminating machining process delays. This research may encourage further adoption of similar methodologies in other CNC milling applications.