OBRABOTKAMETALLOV Vol. 28 No. 3 2026 161 EQUIPMENT. INSTRUMENTS 2017. – Vol. 19 (1). – P. 17–39. – DOI: 10.1504/IJMMM.2017.081186. 25. Altintas Y., Weck M. Chatter stability of metal cutting and grinding // CIRPAnnals. – 2004. – Vol. 53 (2). – P. 619–642. – DOI: 10.1016/S0007-8506(07)60032-8. 26. Altintas Y. Manufacturing automation: Metal cutting mechanics, machine tool vibrations, and CNC design. – 2nd ed. – Cambridge: Cambridge University Press, 2012. – 310 p. – ISBN 978-0-521-76289-8. 27. Zakovorotny V.L., Gvindjiliya V.E. Infl uence of speeds of forming movements on the properties of geometric topology of the part in longitudinal turning // Journal of Manufacturing Processes. – 2024. – Vol. 112. – P. 202–213. – DOI: 10.1016/j.jmapro.2024.01.037. 28. Заковоротный В.Л., Гвинджилия В.Е. Влияние вибраций на траектории формообразующих движений инструмента при точении // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2019. – Т. 21, № 3. – С. 42–58. –DOI: 10.17212/19946309-2019-21.3-42-58. 29. Zakovorotny V.L., Gvindjiliya V.E. Dynamic infl uence of spindle wobble in a lathe on the workpiece geometry // Russian Engineering Research. – 2018. – Vol. 38 (9). – P. 723–725. – DOI: 10.3103/ S1068798X18090307. 30. Заковоротный В.Л., Гвинджилия В.Е. Зависимость изнашивания инструмента и параметров качества формируемой резанием поверхности от динамических характеристик // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2019. – Т. 21, № 4. – С. 31–46. – DOI: 10.17212/19946309201 921.43146. 31. Dornfeld D., Pan S. Determination of chip formation states using the method of linear discriminant functions with acoustic. Blowout // Proceedings of the 13th North American Manufacturing Research Conference. – Berkeley, California, USA, 1985. – P. 299–303. 32. Application of machine vision for tool condition monitoring and tool performance optimization – a review / T. Banda, A.A. Farid, C. Li, V.L. Jauw, C.S. Lim // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2022. – Vol. 121 (11–12). – P. 7057–7086. – DOI: 10.1007/s00170-022-09696-x. 33. Munaro R., Attanasio A., Del Prete A. Tool wear monitoring with artifi cial intelligence methods // Journal of Manufacturing and Materials Processing. – 2023. – Vol. 7 (4). – P. 129. – DOI: 10.3390/jmmp7040129. 34. Zhu K., Yu X. The monitoring of micro milling tool wear condition by wear area estimation // Mechanical Systems and Signal Processing. – 2017. – Vol. 93. – P. 80–91. – DOI: 10.1016/j.ymssp.2017.02.004. 35. Козочкин М.П., Сабиров Ф.С., Молодцов В.В. Диагностика состояния станков по вибрационным характеристикам // Materials. Technologies. Design. – 2020. – Т. 2, № 1 (2). – С. 69–77. 36. Zakovorotny V.L., Ladnik I.V., Dhande S.G. A method for characterization of machine-tools dynamic parameters for diagnostic purposes // Journal of Materials Processing Technology. – 1995. – Vol. 53 (3–4). – P. 588–600. 37. Рыжкин А.А. Синергетика изнашивания инструментальных материалов при лезвийной обработке. – Ростов н/Д.: Донской гос. техн. ун-т, 2019. – 289 с. – ISBN 978-5-7890-1669-5. 38. Старков В.К. Физика и оптимизация резания материалов. – М.: Машиностроение, 2009. – 640 с. 39. Макаров А.Д. Оптимизация процессов резания. – М.: Машиностроение, 1976. – 278 с. 40. Кожевников Д.В., Кирсанов С.В. Резание материалов: учебник. – М.: Инновационное машиностроение, 2022. – 304 с. 41. Тавстюк А.А., Лютов А.Г., Коуров Г.Н. Применение удельных энергетических параметров при оптимизации и управлении процессом резания // СТИН. – 2014. – № 2. – С. 29–34. 42. Мигранов М.Ш. Исследование изнашивания инструментальных материалов и покрытий с позиции термодинамики и самоорганизации // Известия вузов. Машиностроение. – 2006. – № 11. – С. 65–70. 43. Interrelation between tribosystem evolution and parameters of dynamic friction system / V.L. Zakovorotny, M. Marchak, I.V. Usikov, A.D. Lukyanov // Journal of Friction and Wear. – 1998. – Vol. 19 (6). – P. 54–64. 44. Zakovorotny V.L., Gvindjiliya V.E. Evolution of the dynamic cutting system with irreversible energy transformation in the machining zone // Russian Engineering Research. – 2019. – Vol. 39 (5). – P. 423–433. – DOI: 10.3103/S1068798X19050204. 45. Заковоротный В.Л., Гвинджилия В.Е. Бифуркации притягивающих множеств деформационных смещений режущего инструмента в ходе эволюции свойств процесса обработки // Известия высших учебных заведений. Прикладная нелинейная динамика. – 2018. – Т. 26, № 5. – С. 20–38. – DOI: 10.18500/08696632-2018-26-5-20-38. 46. Нейронно-сетевое моделирование процесса изнашивания твердосплавного инструмента / Ю.Г. Кабалдин, А.М. Кузьмишина, Д.А. Шатагин, М.С. Аносов // Автоматизация. Современные технологии. – 2021. – Т. 75, № 9. – С. 398–402. – DOI: 10.36652/0869-4931-2021-75-9-398-402. 47. А. с. 657918 СССР. Способ определения оптимальной скорости резания: № 233161/08: заявл. 03.03.76: опубл. 28.04.79, Бюл. № 15 / А.Д. Макаров, Д.И. Рюков, В.М. Коленченко, А.П. Доброрез. – 5 с. 48. Патент № 2535839 C2 Российская Федерация, МПК8 B23B 1/00 (20.12.2014). Способ определения оптимальной скорости резания: № 2013113474/02: заявл. 26.03.2013: опубл. 20.12.2014 / Е.В. Артамонов, Д.В. Васильев.
RkJQdWJsaXNoZXIy MTk0ODM1