Actual Problems in Machine Building 2016 No. 3

Actual Problems in Machine Building. 2016. N 3 Innovative Technologies in Mechanical Engineering ____________________________________________________________________ 118 Рис. 1. Тонкостенная корпусная деталь. Тонкостенные корпусные детали, в целях облегчения массы, изготавливаются литьем из алюминиевых сплавов. При охлаждении отливок из-за разной толщины стенок, образуется неоднородная структура, что приводит при обработке к формированию нестабильных механических свойств поверхности, разной шероховатости и к отклонению размеров и формы поверхности. Точность формы является одним из важных требований в обработке базовых отверстий корпусных деталей, выполняющих функцию направляющих поверхностей, т.к. к ним предъявляются повышенные требования по износостойкости [1]. Ожидаемая точность обработки является суммарным результатом влияния многочисленных элементарных погрешностей. Каждая из них, вносит свою долю в общую погрешность и в это же время опосредованно или напрямую влияет на остальные элементарные погрешности [2]. Доля различных элементарных погрешностей в общей погрешности для наиболее распространенных случаев примерно составляет [2]: • погрешность установки при обработке отверстий данных корпусных деталей: 2...40%; • погрешности, связанные с упругими деформациями системы технологической системы: 0...80%; • погрешности от настройки и износа инструмента: 5.. .40%; • погрешности от тепловых деформаций элементов ТС: 15.. .70%; • погрешности формы обрабатываемой поверхности из-за геометрических погрешностей станка: 1...15%; В предыдущей работе [3], были проведены исследования и выявлено, что значительное влияние на общую погрешность обработки формы отверстий оказывают тепловые деформации. Для тонкостенных деталей с переменной толщиной стенки погрешности, связанные с тепловой деформацией, могут составлять до 70%. Следовательно, снижение теплообразования при резании и, соответственно, уменьшение ТД заготовки возможно, в основном, путем уменьшения режимов обработки, что приводит к снижению производительности. Таким образом, необходимо прогнозировать величину тепловой деформации на стадии проектирования технологического процесса c использованием комплексного подхода, который состоит из двух этапов: первый этап (вспомогательный) основан на методе конечного элементного анализа (LS-DYNA), второй (прогнозирующий) этап основана обучении и построении нейронной сети (Statistica Neural Networks).