ОБРАБОТКА МЕТАЛЛОВ Том 27 № 4 2025 49 ТЕХНОЛОГИЯ Введение Гибридные металломатричные композиты (HMMCs) находят все более широкое применение в авиастроении и автомобильной промышленности благодаря уникальному сочетанию свойств, включающему в себя низкую плотность, повышенную жесткость, высокую удельную прочность и низкий коэффициент теплового расширения. Возрастающая потребность в передовых конструкционных материалах для авиационной, автомобильной и оборонной отраслей стимулирует активное внедрение алюминиевых металломатричных композитов (MMCs), особенно на основе сплава Al7075, характеризующегося высокой удельной прочностью и коррозионной стойкостью [1]. Несмотря на преимущества, обрабатываемость сплава Al7075 остается серьезной проблемой, обусловленной наличием абразивных упрочняющих фаз, которые вызывают интенсивный износ режущего инструмента, увеличение сил резания и ухудшение качества обработанной поверхности. В контексте растущего внимания к экологически безопасному производству традиционные методы обработки с обильным применением смазочно-охлаждающих жидкостей (СОЖ) все чаще заменяются устойчивыми альтернативными технологиями. Одним из перспективных решений является охлаждение сжатым воздухом, которое не только снижает негативное воздействие на окружающую среду, но и способствует эффективному удалению стружки и интенсификации локального охлаждения в зоне резания. Ввиду нелинейного и многофакторного характера процесса точения в условиях охлаждения сжатым воздухом широкое распространение получили методы интеллектуального моделирования. Традиционное жидкостное охлаждение подразумевает использование СОЖ на основе минеральных масел, что сопряжено с экологическими рисками, негативным воздействием на здоровье персонала и высокими затратами на утилизацию. Альтернативные подходы, включающие в себя минимальное количество смазки (MQL), применение наножидкостей и сжатого воздуха, а также криогенное охлаждение, приобретают все большую актуальность в машиностроении, поскольку позволяют одновременно решать задачи экологической безопасности и улучшения обрабатываемости, снижения износа инструмента, уменьшения сил резания и повышения качества поверхности [2, 3]. Исследования показывают, что применение MQL с охлажденной жидкостью (до −20 °C) при точении сплава Al7075 позволяет существенно улучшить качество поверхности и снизить силы резания по сравнению с другими условиями обработки [4]. Установлено, что радиус вершины режущего инструмента оказывает существенное влияние на шероховатость обработанной поверхности. В последние годы при разработке технологических процессов широко использовались эмпирические данные, полученные в предшествующих исследованиях. Внедрение современных методов обработки и научно обоснованных подходов, таких как методы искусственного интеллекта (AI), позволяет значительно расширить технологические возможности. Для достижения оптимальных результатов обработки необходимы точные методы моделирования. В частности, методы мягких вычислений, основанные на нечетких правилах и обладающие способностью к самообучению и адаптации, находят широкое применение в задачах моделирования [5]. Анализ научной литературы показывает, что искусственная нейронечеткая система вывода (ANFIS) демонстрирует превосходящие результаты по сравнению с другими вычислительными методами при оценке характеристик обработки [6, 7]. Ряд исследований указывает на то, что генетическое программирование (GEP) в определенных задачах превосходит искусственные нейронные сети (ANN), в то время как в других случаях ANFIS дает более точные прогнозы. Установлено также, что ANN и ANFIS могут обеспечивать более высокую точность, чем методы планирования эксперимента (RSM) [8–12]. Оптимизация технологических параметров является ключевым фактором повышения качества поверхности и совершенствования процессов обработки [13]. Генетические алгоритмы (GA) применялись для оптимизации параметров фрезерования сплава Al7075-T6, при этом была подтверждена адекватность математических моделей для прогнозирования силы резания [14]. В ряде работ искусственные нейронные сети (ANN) использовались для прогнозирования трибологических свойств композитов Al7075-
RkJQdWJsaXNoZXIy MTk0ODM1