Actual Problems in Machine Building 2016 No. 3

Актуальные проблемы в машиностроении. 2016. №3 Инновационные технологии в машиностроении ____________________________________________________________________ 181 диаметром 5,5 мм сверлами из Р6М5 показал, что при изготовлении партии деталей в 1000 шт. экономится порядка 55000 руб. (в ценах 2010 г.) по сравнению с режимом, назначенным по [27-29], при этом стойкость сверл на оптимальном режиме была выше в 1,33 раза, производительность – в 1,62 раза, а удельные затраты при этом уменьшились в 1,48 раза. Выводы 1. Координаты точек оптимальных режимов резания по “минимуму затрат” лежат на сечении М IIS , представляющем собой геометрическое место точек максимальных стойкостей для текущих значений минутных подач. Это необходимо учитывать в случае корректировки режимов сверления при изменении экономических факторов и констант. 2. При назначении оптимальных режимов резания для специальных станков с регулированием кр M рекомендуется использовать характеристическую линию М IIS , где в области расчётной оптимальной точки режима “минимуму затрат” измеряется крутящий момент, который и устанавливается затем на задатчике кр M станка (число оборотов определяется также данной расчётной точкой на М IIS ). 3. Путём применения двухканального регулятора ( 0 ( , ) кр M f S n  ) вместо одноканального ( 0 ( ) кр M f S  ) вышеописанным способом достигается учёт зависимостей точности обработки и стойкости инструмента от режимов сверления в более эффективном виде, при этом режимы автоматически регулируются вдоль линии М IIS . Оценка эффекта показывает, что данный подход позволит ориентировочно на 30 – 50% (относительно одноканального случая) повысить как стойкость инструмента, так и точность обработки отверстий. 4. Используемый метод синтеза регуляторов пониженного порядка показал свою работоспособность для конструирования регуляторов промышленных систем. Список литературы 1. Kovalev V.D., Vasilchenko Y.D., Dašić P . Adaptive optimal control of a heavy lathe operation // Journal of Mechanics Engineering and Automation. – 2014. – N 4. – P. 269–275. 2. Shreehah T.A . A . Extending the technological capability of turning operation // International Journal of Engineering, Science and Technology. – 2009. – Vol. 2, N. 1. – P. 192–201. 3. Rubio L., De la Sen M . An expert mill cutter and cutting parameters se-lection system incorporating a control strategy // Proceedings of the 17 th World Congress The International Federation of Automatic Control. – Seoul, Korea, 2008. – P. 8362–8367. 4. Model-based expert sys-tem to automatically adapt milling forces in Pareto optimal multi- objective working points / L. Rubio, M. De la Sen, A.P. Longstaff, S. Fletcher // Expert Systems with Applications. – 2013. – N 40. – P. 2312–2322. 5. Hierarchical optimal control of a turning process linearization approach / A. Dasgupta, B. Pandurangan, R.G. Landers, S.N. Balakrishnan // Proceedings of the American Control Conference. – Denver, Colorado, 2003. – P. 2608–2613. 6. Adaptive self-learning controller design for feedrate maximisation of machining process / F. Cus, U. Zuperl, E. Kiker, M. Milfelner // Journal of Achievements in Materials and Manufacturing Engineering. – 2008. – Vol. 31, iss. 2. – P. 469–476.