OBRABOTKAMETALLOV Vol. 27 No. 1 2025 125 EQUIPMENT. INSTRUMENTS и результатов, полученных экспериментальным путем, обе характеристики обладают очень высокой степенью близости. Есть небольшое расхождение в области средних значений величины, характеризующей изношенность режущего инструмента по задней грани, но в целом характеристики почти идентичны. Здесь надо отметить, что и модельная, и экспериментальная характеристика показывает стабилизацию и даже не которое снижение показателя Ra в зоне стабилизации кривой изнашиваемости режущего инструмента (см. рис. 24). Технология цифрового двойника опирается на широкое использование виртуальных математических моделей, численное моделирование которых может предсказывать развитие тех или иных процессов в технических системах. Важность такого прогноза во многом зависит от точности используемых при моделировании моделей, которые, в свою очередь, требуют постоянной параметрической подстройки параметров. Прежде всего такая подстройка связана с нарастающим износом режущего инструмента, который тоже должен моделироваться в системе цифрового двойника. Рассмотренный же нами частный случай резания позволяет сделать вывод только о возможности прогнозирования качества получаемой при резании поверхности по расчетам, проводимым на виртуальных моделях цифрового двойника. В целом поставленная в начале статьи цель исследования была достигнута в основном за счет введения в модель блока расчета нарастания изношенности режущего инструмента, а также за счет параметрической идентификации остальных параметров модели. Исследования показали, что точность прогнозирования зависимости качества получаемой при резании поверхности от изношенности режущего инструмента для рассматриваемого частного случая достаточно высока. Наибольшие расхождения между моделируемой и экспериментальной характеристикой наблюдаются в области от 0,25 до 0,36 мм износа режущего инструмента. Эта область характеризуется наибольшим отклонением экспериментальной и моделируемой кривых нарастания изношенности режущего инструмента (см. рис. 8 и 19). В приведенном нами примере кривая изношенности режущего инструмента по пути резания вела себя классически, и на ней можно было отметить три участка износа, так же как на моделируемой характеристике. Однако это частный случай, и износ режущего инструмента может нарастать резко, скачком, в силу разли чных случайных факторов. Поэтому необходимо встраивать в систему идентификации параметров виртуальных моделей цифровых двойников интеллектуальную подсистему распознавания подобных нестандартных случаев развития износа режущего инструмента. Заключение В работе рассматривались вопросы оценки взаимосвязанности изнашиваемости режущего инструмента и качества получаемых при резании поверхностей. Качество получаемых при резании поверхностей оценивалось по показателю Ra, который оказался наиболее информативным для рассматриваемого случая – как для обработки экспериментальных данных, так и для моделирования. Учитывая зависимости, представленные на рис. 24, можно утверждать, что прогнозирование качества получаемой при резании поверхности деталей по результатам моделирования систем уравнений – вполне достижимая задача. Результаты исследований показали, что повышение качества прогнозирования получаемой при резании металлов поверхности напрямую зависит от точности моделирования кривой нарастания изнашиваемости режущего инструмента. Некоторое расхождение результатов в целом допустимо и в части реализации системы цифрового двойника, а в части последующего уточнения параметров моделей возможно использование интеллектуальных алгоритмов распознавания, которые можно настроить на разницу между прогнозируемым и реальным значением износа режущего инструмента. Список литературы 1. Суслов А.Г. Качество поверхностного слоя деталей машин. – М.: Машиностроение, 2000. – 320 с. – ISBN 5-217-02976-5. 2. Гимадеев М.П., Ли А.А. Анализ автоматизированных систем определения параметров шероховатости поверхности на основе динамического мониторинга // Advanced Engineering Research. – 2022. – Т. 22, № 2. – С. 116–129. – DOI: 10.23947/26871653-2022-22-2-116-129.
RkJQdWJsaXNoZXIy MTk0ODM1