Obrabotka Metallov 2020 Vol. 22 No. 1

ОБРАБОТКА МЕТАЛЛОВ Том 22 № 1 2020 30 ТЕХНОЛОГИЯ СМП r = 0,4 мм , как наиболее универсальные для чистовой и получистовой фрезерной обра - ботки . В качестве фактора , определяющего свой - ства инструментального материала , оказы - вающего значительное влияние на темпе - ратурно - деформационные характеристики , функциональные и выходные параметры про - цесса резания , а также доступного из спра - вочно - нормативной литературы или из разра - ботанных практических рекомендаций [17], принята теплопроводность λ , Вт / м ∙ К . Исходя из различных теплопроводностей инструментальных материалов , видов об - работки , а также применяемых инструмен - тов при обработке рассматриваемых групп сталей назначены следующие виды твердых сплавов [17]. Для токарной обработки кон - струкционных углеродистых и легированных сталей ( группа «P») – твердосплавные СМП с CVD- покрытием NC3215, твердосплавные СМП без покрытия Н 01 и безвольфрамовые твердосплавные ( керметы ) СМП без покры - тия – CN2500 для предварительного точения и CN1500 для чистового точения . Для токар - ной обработки коррозионно - стойких ста - лей ( группа « М ») – твердосплавные СМП с CVD- покрытием NC5330, твердосплавные СМП без покрытия Н 01 и безвольфрамовые твердосплавные ( керметы ) СМП без покры - тия – CN2500 для предварительного точения и CN1500 для чистового точения ( все «Korloy», Ю . Корея ) [14]. Для фрезерной обработки ста - лей групп «P» и « М » использовались твердо - сплавные СМП с PVD- покрытием ACP 200, ACP 300 и ACZ350S ( все «Big Daishowa» («Sumitomo»), Япония ) [15]. Диапазоны варьирования факторов скоро - сти резания и подачи для предварительной и чистовой обработки устанавливались соглас - но принятым методикам назначения режимов резания на основе справочно - нормативной литературы [10–16]. Обработка выполнялась без СОТС , точение – на токарном ОЦ с ЧПУ мод . SL-40L, фрезерование – на горизонталь - ном сверлильно - фрезерно - расточном ОЦ с ЧПУ мод . EC-1600 ( все «Haas Automation», США ). Построение математических моделей вы - полнялось исходя из результатов многоуров - невых полных факторных экспериментов . Минимальный объем статистической выбор - ки , на основании которой осуществлялось мо - делирование , определялся по зависимости    4 min 3 3 81 n k , (1) где min k – минимально необходимое и доста - точное количество независимых комбинаций опытов при полном факторном эксперименте ; n – количество факторов . При исследованиях выполнялось построе - ние и последующее сравнение математических моделей следующих спецификаций : линейной , степенной и показательной как наиболее ча - сто рассматриваемых . Оценка статистической значимости и определение степени влияния обсуждаемых факторов выполнялись с помо - щью критерия Стьюдента . Оценка адекват - ности построенных моделей выполнялась по величине критерия Фишера . Средняя относи - тельная погрешность ( расхождение значений среднего арифметического отклонения профи - ля Ra , среднего шага неровностей профиля Sm и силы резания Pz , рассчитанных по модели и полученных опытным путем ) степенных моде - лей не превышает 16,6 %, что удовлетворяет требованиям практики механической обработ - ки . Сравнение полученных математических моделей путем оценки погрешности обнару - жило предпочтение моделей степенного вида . На основе разработанных моделей для определения среднего арифметического от - клонения профиля Ra и среднего шага не - ровностей профиля Sm , исходя из режимов и условий обработки , решена и обратная зада - ча . Выведены математические зависимости для определения величины подачи S для обе - спечения шероховатости обработанной по - верхности ( по параметру Ra или Sm ), задан - ной техническими условиями на изготовление детали . Для удобства использования моделей , упрощения вычислений при технологической подготовке производства и для задач адаптив - ного управления автоматизированным обору - дованием с ЧПУ они выражены в виде расчет - ных формул , которые приведены в табл . 1 и 2. Зависимости рекомендуются для режимов и условий обработки , приведенных в табл . 3.

RkJQdWJsaXNoZXIy MTk0ODM1