Temperature monitoring of metals during milling processes using directional-spectral thermography

CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico O monitoramento da temperatura apresenta-se como uma maneira de entender e controlar o processo de corte de metais. Para a operação de fresamento de materiais metálicos, o uso de medidores de temperatura baseados na radiação emitida pelos corpos no espectro infravermelho apresenta vantagens como menor tempo de resposta e a possibilidade de monitorar perfis de temperatura. Todavia, os modelos embutidos nos softwares dos termovisores comerciais apresentam significativas simplificações, principalmente pela adoção do modelo de superfície difusa e cinza. A literatura científica demonstra que a emissividade de superfícies metálicas apresenta significativa dependência em relação à temperatura, ao espectro e à direção. Apesar disso, estudos científicos acerca do monitoramento de temperatura durante a usinagem de materiais metálicos normalmente negligenciam tais efeitos. Neste trabalho, um procedimento para estimar a temperatura de superfícies metálicas durante o processo de fresamento frontal utilizando termovisores é proposto. Tal procedimento envolve uma etapa de medição da emissividade da superfície metálica, com o intuito de captar a sua dependência em relação à temperatura, ao espectro e à direcionalidade. Para tanto, um aparato experimental é utilizado para medir grandezas que atuam como variáveis de entrada em uma rotina de pós-processamento, a qual se baseia em uma modelagem matemática que envolve equações de transferência de calor por radiação espectral e direcional. Utilizando o aço AISI H13 como corpo de prova durante os testes, obteve-se a emissividade entre 0,12 e 0,20 na banda espectral de 7,5 µm a 13 µm e no intervalo de temperatura de 50 °C a 250 °C. A temperatura da peça durante o fresamento frontal foi estimada para doze condições de corte diferentes e os valores obtidos foram de 100 °C a 188 °C. Tais resultados foram comparados com aqueles atingidos através de modelos que desprezam a influência da temperatura e do espectro sob a emissividade. A diferença entre os resultados foi de até 41% e demonstrou que o procedimento utilizado para estimar a temperatura tem significativa influência no resultado obtido. Temperature monitoring during the machining of metals is a way of understanding and controlling the cutting process. The use of infrared-based devices during the milling of metals has advantages, such as lower response time and the possibility of monitoring temperature profile. However, the software applied to commercial thermal imagers uses the simplified model of the diffuse-gray surface. The scientific literature shows that the emissivity of metallic surfaces depends on temperature, spectrum, and direction. Despite that, the studies about monitoring temperature during machining of metals often neglect those dependencies. This work proposes a methodology to estimate the temperature of metallic surfaces during face milling using thermal imagers. This procedure contains a step for the estimation of the metallic surface emissivity, taking into account the dependence on temperature, spectrum, and direction. An experimental approach was used to measure the variables that were applied to the post-processing routine. The mathematical model was iterative and based on a spectral-directional formulation of radiation heat transfer. AISI H13 steel was used as work material. The estimates of emissivity varied from 0,12 to 0,20 in the spectral band of 7,5 µm to 13 µm and temperature interval of 50 °C to 250 °C. The workpiece temperature during milling was estimated for twelve different cutting conditions. The estimates ranged from 100 °C to 188 °C. The results obtained using the proposed procedure were compared with the values from three alternative methods. These methods neglect the influences of the spectrum and temperature on the emissivity. Relative to the estimates from the directional-spectral procedure proposed in this work, the difference was up to 41%. It demonstrated that attention must be given to the temperature estimation procedure.