ОБРАБОТКА МЕТАЛЛОВ

ТЕХНОЛОГИЯ • ОБОРУДОВАНИЕ • ИНСТРУМЕНТЫ
Print ISSN: 1994-6309    Online ISSN: 2541-819X
English | Русский

Последний выпуск
Том 22, № 2 Апрель - Июнь 2020

Разработка математических моделей для технологической подготовки производства и адаптивного управления токарной и фрезерной обработкой в цифровых производственных системах

Том 22, № 1 Январь - Март 2020
Авторы:

Ингеманссон Александр Рональдович
DOI: http://dx.doi.org/10.17212/1994-6309-2020-22.1-27-40
Аннотация

Введение. Разработка наукоемких решений в области технологического обеспечения стабильности получения качества обработанной поверхности и работоспособности режущего инструмента является современным направлением повышения эффективности технологических процессов механической обработки. Особое значение данная проблема приобретает для производственных систем, использующих автоматизированное оборудование, в частности, для цифровых производственных систем (ЦПС), т. е. она связана с реализацией концепции «индустрия 4.0» в промышленности. Нестабильность процесса резания выражается в колебании температурно-силовых характеристик процессов стружкообразования и контактного взаимодействия и провоцирует непостоянство получаемого качества обработанных поверхностей и работоспособности режущего инструмента. Адаптивное управление позволяет повысить стабильность выходных параметров процесса резания при колебаниях состояния технологической системы. На основе использования возможностей современного оборудования с ЧПУ предлагается адаптивное управление режимами резания с целью повышения эффективности технологических процессов механической обработки. Цель работы: разработка и обоснование математических моделей влияния режимов и параметров процесса обработки на функциональные и выходные параметры точения и фрезерования для технологической подготовки производства (ТПП) и адаптивного управления процессом резания в ЦПС. Методами исследования являются планирование многоуровневых полных факторных экспериментов с учетом анализа наиболее распространенных обрабатываемых и инструментальных материалов, режимов и условий обработки при точении и фрезеровании на станках с ЧПУ, статистическая обработка результатов экспериментов и регрессионный анализ, анализ разработанных математических моделей с позиции теории и физических основ процесса резания. Результаты и обсуждение. На основе проведенных экспериментальных исследований, построения математических моделей и анализа полученных результатов получены расчетные формулы для определения среднего арифметического отклонения профиля Ra и среднего шага неровностей профиля Sm обработанной поверхности, подачи и силы резания при точении и фрезеровании. Представленные математические модели описывают закономерности формирования функциональных и выходных параметров обработки резанием и предназначены для ТПП и для адаптивного управления современным автоматизированным оборудованием с ЧПУ в ЦПС для механической обработки. Анализ разработанных математических моделей обнаружил закономерности формирования микрогеометрии обработанной поверхности и силы резания, т.е. нагрузки на инструмент, с позиции теории резания и температурно-деформационных закономерностей высокоскоростного пластического деформирования.


Ключевые слова: Технологическая подготовка производства, обработка резанием, адаптивное управление, математические модели, цифровые производственные системы

Список литературы

1. Chang P. Targeting "Industrie 4.0" // The Challenger. – 2017. – Vol. 9, iss. 33. – P. 2–3.



2. Ingemansson A.R. The development of informational-executive cyber-physical systems in materials production and metalworking // Innovative Technologies in Engineering: From Design to Competitive Product. – 2019. – Vol. 973. – P. 200–205. – DOI: 10.1007/978-3-0357-3267-2.



3. Ingemansson A.R. Characteristics, composition, mechanism function and modern aspects of implementation of digital production systems in mechanical engineering industry // Proceedings of the 5th International Conference on Industrial Engineering (ICIE 2019). – Cham: Springer, 2020. – Vol. 2. – P. 1167–1174. – DOI: 10.1007/978-3-030-22063-1.



4. Старков В.К. Физика и оптимизация резания материалов. – М.: Машиностроение, 2009. – 640 с. – ISBN 978-5-94275-460-0.



5. Повышение эффективности процессов механообработки на основе подходов искусственного интеллекта и нелинейной динамики / Ю.Г. Кабалдин, О.В. Кретинин, Д.А. Шатагин, А.М. Кузьмишина. – М.: Инновационное машиностроение, 2018. – 184 с. – ISBN 978-5-6040281-1-7.



6. Condition monitoring of CNC machining using adaptive control / B.S. Prasad, D.S. Prasad, A. Sandeep, G. Veeraiah // International Journal of Automation and Computing. – 2013. – Vol. 10. – P. 202–209. – DOI: 10.1007/s11633-013-0713-1.



7. Adaptive controller design for feedrate maximization of machining process / F. Cus, U. Zuperl, E. Kiker, M. Milfelner // Journal of Achievements in Materials and Manufacturing Engineering. – 2006. – Vol. 17, iss. 1–2. – P. 237–240.



8. Zuperl U., Cus F., Milfelner M. Fuzzy control strategy for an adaptive force control in end-milling // Journal of Materials Processing Technology. – 2005. – Vol. 164–165. – P. 1472–1478. – DOI: 10.1016/j.jmatprotec.2005.02/143.



9. Chang P. AI case study // Breakthrough. – 2018. – Vol. 10, iss. 38. – P. 12–15.



10. Справочник технолога / под общ. ред. А.Г. Суслова. – М.: Инновационное машиностроение, 2019. – 800 с. – ISBN 978-5-907104-23-5.



11. Справочник технолога-машиностроителя. В 2 т. Т. 2 / под ред. А.М. Дальского [и др.]. – 5-е изд., перераб. и доп. – М.: Машиностроение-1, 2001. – 942 с. – ISBN 5-94275-013-0.



12. Суслов А.Г., Дальский А.М. Научные основы технологии машиностроения. – М.: Машиностроение, 2002. – 684 с. – ISBN 5-217-03108-5.



13. Режимы резания труднообрабатываемых материалов: справочник / Я.Л. Гуревич, М.В. Горохов, В.И. Захаров, Н.Л. Земина, О.А. Пленина, Ю.Я. Прохоров, А.Н. Соломахин. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Машиностроение, 1986. – 240 с.



14. Korloy. Metal cutting tools: catalogue. – South Korea: Korloy Publ., 2017. – 1060 p.



15. Big Daishowa. High precision toolholders: catalogue. – Japan: Big Daishowa Seiki Ltd., 2016. – 324 p.



16. Sandvik Coromant machining work manual: guide. – Sweden: Elanders Publ., 2010. – 803 p.



17. Ингеманссон А.Р., Бондарев А.А. Определение теплопроводности твердосплавного режущего инструмента с многослойными износостойкими покрытиями // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2019. – Т. 21, № 3. – С. 97–105. – DOI: 10.17212/1994-6309-2019-21.3-97-105.



18. Талантов Н.В. Физические основы процесса резания, изнашивания и разрушения инструмента. – М.: Машиностроение, 1992. – 240 с. – ISBN 5-217-01857-7.



19. Kalpakjian S., Schmid S.R. Manufacturing engineering and technology. – New York: Prentice Hall, 2010. – 1180 p. – ISBN 9810681445.



20. Макаров А.Д. Оптимизация процессов резания. – М.: Машиностроение, 1976. – 278 с.



21. Липатов А.А. Закономерности процесса резания высоколегированных сталей и пути повышения работоспособности твердосплавного инструмента: дис. … канд. техн. наук: 05.03.01. – Волгоград, 1987. – 256 с.

Для цитирования:

Ингеманссон  А.Р.  Разработка  математических  моделей  для  технологической  подготовки  производства  и  адап- тивного управления токарной и фрезерной обработкой в цифровых производственных системах // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2020. – Т. 22, № 1. – С. 27–40. – DOI: 10.17212/1994-6309-2020-22.1-27-40.

For citation:

Ingemansson A.R. Development of Mathematical Models for Technological Preparation of Production and Adaptive Control for Turning and Milling in Digital Production Systems. Obrabotka metallov (tekhnologiya, oborudovanie, instrumenty) = Metal Working and Material Science, 2020, vol. 22, no. 1, pp. 27–40. DOI: 10.17212/1994-6309-2020-22.1-27-40. (In Russian).

Просмотров: 132