ОБРАБОТКА МЕТАЛЛОВ Том 28 № 1 2026 58 ТЕХНОЛОГИЯ Т а б л и ц а 4 Ta b l e 4 Результаты моделирования Simulation results Количество отверстий, шт Метод обработки Подача, мм/зуб; мм/об Шаг спирали, мм Значение fкр(xk), мкм Значение fцил(xk), мкм Значение fсс(xk), руб. Значение fпр(xk), отв/мин 1 Фрезерование с винтовой интерполяцией 0,075 0,3 8,53 11,01 167,64 1,69 10 0,075 0,48 8,49 12,66 39,14 2,70 20 0,075 0,42 8,50 12,18 36,17 2,40 30 0,075 0,44 8,48 12,39 33,06 2,49 40 Растачивание 0,10 – 6,19 11,72 32,04 4,72 50 0,11 – 6,35 12,14 26,85 5,19 зованием методов математической статистики, генетического алгоритма и метода идеальной точки. В результате решения многокритериальной оптимизационной задачи получены следующие результаты. 1. Установлены зависимости в виде регрессионных моделей между технологическими параметрами и значениями отклонений от круглости и цилиндричности для четырех методов чистовой обработки отверстий – растачивания, развертывания, фрезерования с круговой и винтовой интерполяцией. Разработанные модели были проверены на адекватность с использованием критерия Фишера. 2. На основе анализа Парето-фронтов установлены оптимальные методы обработки в зависимости от объема партии. Установлено, что при наличии в партии высокоточных отверстий в диапазоне от 1 до 30 оптимальным методом будет являться фрезерование с винтовой интерполяцией с режимами обработки (Fz = 0,075 мм/зуб, ap = 0,3…0,5 мм). При увеличении количества отверстий до 50 и более преимущество переходит к растачиванию с режимами (Fu = 0,1 мм/об, n = 800 об/мин), так как незначительный рост себестоимости компенсируется достижением более высоких показателей точности. Разработанный подход имеет практический потенциал для внедрения в систему технологической подготовки производства при проектировании маршрутов обработки. 3. Несмотря на результаты, в настоящее время это исследование было ограничено использованием двух обрабатывающих центров и фиксированных условий процесса резания, касающихся небольшого разброса диаметров отверстий, глубин отверстий и других параметров, что, несомненно, оказывает влияние на коэффициенты регрессионных моделей. Будущие исследования позволят расширить рамки для более разнообразных условий обработки и включить в задачу оптимизации дополнительные параметры, такие как шероховатость поверхности и износ инструмента. Список литературы 1. Давыдов В.М., Кабалдин Ю.Г. Концептуальное проектирование мехатронных модулей механообработки: монография. – Владивосток: Дальнаука, 2003. – 251 с. 2. Математическое моделирование самоорганизующихся процессов в технологических системах обработки резанием / Ю.Г. Кабалдин, А.И. Олейников, А.М. Шпилев, А. А. Бурков. – Владивосток: Дальнаука, 2000. – 195 с. 3. Сергеев А.С., Плотников А.Л. Управление качеством механообработки сборным многолезвийным твердосплавным инструментом на фрезерных станках с ЧПУ // Вест ник УГАТУ. – 2012. – № 4 (49). – С. 138–143. 4. Суслов А.Г. Основы технологии машиностроения: учебник. – М.: КноРус, 2022. – 288 с. – ISBN 9785-406-09241-5. 5. Безъязычный В.Ф., Сафонов С.В. Технология машиностроения: учебное пособие. – Вологда: ИнфраИнженерия, 2020. – 336 с. – ISBN 978-5-9729-0412-9. 6. Базров Б.М. Основы технологии машиностроения: учебник. – М.: Машиностроение, 2007. – 736 с. – ISBN 978-5-217-03374-4. 7. A review of helical milling process / R.B.D. Pereira, L.C. Brandão, A.P. de Paiva, J.R. Ferreira, J.P. Davim // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 2017. – Vol. 120. – P. 27–48. – DOI: 10.1016/j.ijmachtools.2017.05.002.
RkJQdWJsaXNoZXIy MTk0ODM1