ОБРАБОТКА МЕТАЛЛОВ

Введение. Одной из главных причин того, что на современных многоцелевых станках с ЧПУ не используются возможности многоинструментной обработки, является отсутствие рекомендаций по проектированию в этом направлении и соответственно по схемам наладки. Исследование возможностей многоинструментной обработки на многоцелевых станках составляет предмет настоящей работы. Цель работы: рассмотрена задача разработки полнофакторных матричных моделей точности размеров и их чувствительности к процессу обработки для повышения эффективности точности обработки с использованием технологических возможностей многоинструментной обработки на современных многоцелевых станках с ЧПУ. Для этого разработаны полнофакторные матричные модели полей рассеяния размеров, выполняемых на многоинструментных двухсуппортных наладках, с учетом нередко встречающихся на практике случаев обработки деталей с габаритными размерами, резко отличающимися в разных направлениях, и значительном влиянии поворотов обрабатываемой заготовки на погрешность обработки, особенно в направлениях с резко отличающимися габаритными размерами. Результаты работы. Разработанные точностные модели дают возможность рассчитать не только плоскопараллельные перемещения технологической системы для двухсуппортной наладки, но и угловые перемещения вокруг базовых точек с учетом совокупного влияния множества факторов – комплексной характеристики подсистем технологической системы (плоскопараллельная матрица податливости и угловая матрица податливости), геометрию режущего инструмента, величины затупления инструмента, режимов резания и т. д. В результате на базе разработанных точностных моделей возможно получение нескольких путей управления многоинструментной обработкой, включая усовершенствование структуры многоинструментных наладок, расчет предельных значений режимов резания. На основе разработанных полнофакторных матричных моделей возникла возможность разработки рекомендаций по проектированию наладок и созданию автоматизированной системы проектирования многоинструментной обработки для группы современных многоцелевых токарных станков с ЧПУ. Область применения результатов. Полученные результаты могут использоваться при создании математического обеспечения проектирования операций в системах автоматизированного проектирования, предусмотренных для многоинструментной многосуппортной обработки, выполняемой на многоцелевых станках. Выводы. Разработанные модели и методология моделирования точности обработки дают возможность повышать точность и эффективность одновременной обработки, прогнозировать точность обработки в пределах заданных условий.

1. Ahmad R., Tichadou S., Hascoet J.Y. A knowledge-based intelligent decision system for production planning // International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2017. – Vol. 89, iss. 5–8. – P. 1717–1729. – DOI: 10.1007/s00170-016-9214-z.

2. Increasing of lathe equipment efficiency by application of gang-tool holder / M. Gasanov, A. Kotliar, Y. Basova, M. Ivanova, O. Panamariova // Advances in Manufacturing II. – Cham: Springer, 2019. – Vol. 4. – P. 133–144. – DOI: 10.1007/978-3-030-16943-5_12.

3. A methodology of improvement of manufacturing productivity through increasing operational efficiency of the production process / J. Trojanowska, A. Kolinski, D. Galusik, M.L.R. Varela, J. Machado // Advances in Manufacturing. – Cham: Springer, 2019. – P. 23–32. – DOI: 10.1007/978-3-319-68619-6_3.

4. Optimization of multi-tool machining processes with simultaneous action / R. Usubamatov, Z.M. Zain, T.C. Sin, S. Kapaeva // International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2016. – Vol. 82. – P. 1227–1239. – DOI: 10.1007/s00170-015-6920-x.

5. Yusubov N.D. Matrix models of the accuracy in multitool two-support setup // Russian Engineering Research. – 2009. – Vol. 29. – P. 268–271. – DOI: 10.3103/S1068798X09030125.

6. Кошин А.А., Юсубов Н.Д. Элементы матричной теории точности многоинструментной обработки в пространственных наладках // Вестник машиностроения. – 2013. – № 9. – P. 13–17.

7. Hirsch A. Werkzeugmaschinen: Anforderungen, Auslegung, Ausführungsbeispiele. – 3. Aufl. – Wiesbaden: Springer Vieweg, 2016. – 441 p. – ISBN 978-3-658-14249-0. – DOI: 10.1007/978-3-658-14249-0.

8. Антимонов А.М. Основы технологии машинностроения. – Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 2017. – 176 с. – ISBN 978-5-7996-2132-2.

9. Багров Б.М., Козлов А.М. Многоцелевые станки. – Липецк: Липец. гос. техн. ун-т, 2004. – 193 с. – ISBN 5-88247-183-4.

10. Кошин А.А. Обработка на токарных станках: наладка, режимы резания: справочник. – Челябинск: Сити-Принт, 2012. – 744 с.

11. Yusubov N.D., Abbasova H.M., Khankishiyev I.A. Entwicklung einer Projektierungstheorie für die Mehrwerkzeugbearbeitung mit den Möglichkeiten der modernen CNC-Werkzeugmaschinen // Forschung im Ingenieurwesen. – 2021. – Vol. 85. – P. 661–678. – DOI: 10.1007/s10010-021-00478-7.

12. Optimal process parameters for parallel turning operations on shared cutting surfaces / C. Brecher, A. Epple, S. Neues, M. Fey // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 2015. – Vol. 95. – P. 13–19. – DOI: 10.1016/j.ijmachtools.2015.05.003.

13. Budak E., Ozturk E. Dynamics and stability of parallel turning operations // CIRP Annals – Manufacturing Technology. – 2011. – Vol. 60, iss. 1. – P. 383–386. – DOI: 10.1016/j.cirp.2011.03.028.

14. Azvar M., Budak E. Multi-dimensional chatter stability for enhanced productivity in different parallel turning strategies // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 2017. – Vol. 123. – P. 116–128. – DOI: 10.1016/j.ijmachtools.2017.08.005.

15. Ozturk E., Comak A., Budak E. Tuning of tool dynamics for increased stability of parallel (simultaneous) turning processes // Journal of Sound and Vibration. – 2016. – Vol. 360. – P. 17–30. – DOI: 10.1016/j.jsv.2015.09.009.

16. A new mathematical method of modeling parts in virtual CNC lathing and its application on accurate tool path generation / Z. Chang, Z.C. Chen, N. Wan, H. Sun // International Journal Advanced Manufacturing Technology. – 2018. – Vol. 95. – P. 243–256. – DOI: 10.1007/s00170-017-1202-4.

17. Multi-cutter turning process stability analysis / A.M. Gouskov, M.A. Guskov, D.D. Tung, G. Panovka // Vibroengineering PROCEDIA. – 2018. – Vol. 17. – P. 124–129. – DOI: 10.21595/vp.2018.19800.

18. Effect of distance between two cutting tools over cutting forces and heat generation in multi-tool turning process / R. Kalidasan, M. Yatin, D.K. Sarma, S. Senthilvelan // Applied Mechanics and Materials. – 2014. – Vol. 592–594. – P. 211–215. – DOI: 10.4028/www.scientific.net/AMM.592-594.211.

19. Influence of cutting speed and offset distance over cutting tool vibration in multi-tool turning process / R. Kalidasan, V. Ramanuj, D.K. Sarma, S. Senthilvelan // Advanced Materials Research. – 2014. – Vol. 984–985. – P. 100–105. – DOI: 10.4028/www.scientific.net/AMR.984-985.100.

20. Double tool turning: machining accuracy, cutting tool wear and chip-morphology / R. Kalidasan, S. Senthilvelan, U.S. Dixit, V. Jaiswal // International Journal of Precision Technology. – 2016. – Vol. 6, N 2. – P. 142–158. – DOI: 10.1504/IJPTECH.2016.078189.

21. Kalidasan R. Experimental Investigations on Double Tool Turning Process: a thesis of Dr. of philosophy. – Guwahati, India, 2017. – 133 p.

22. Preliminary experimental investigation on multi-tool turning process / R. Kalidasan, M. Yatin, S. Senthilvelan, D.K. Sarma // Proceedings of the 5th International and 26th All India Manufacturing Technology, Design and Research Conference AIMTDR. – Guwahati, 2014. – P. 50-1–50-5.

23. An experimental study of cutting forces and temperature in multi-tool turning of grey cast iron / R. Kalidasan, M. Yatin, D.K. Sarma, S. Senthilvelan, U.S. Dixit // International Journal of Machining and Machinability of Materials. – 2016. – Vol. 18, N 5–6. – P. 540–551. – DOI: 10.1504/IJMMM.2016.078992.

24. Ahmad R., Tichadou S., Hascoet J.Y. A knowledge-based intelligent decision system for production planning // International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2017. – Vol. 89, iss. 5. – P. 1717–1729. – DOI: 10.1007/s00170-016-9214-z.

25. Selection of optimal machining parameters for multi-tool milling operations using a memetic algorithm / N. Baskar, P. Asokan, R. Saravanan, G. Prabhaharan // Journal of Materials Processing Technology. – 2006. – Vol. 174, iss. 1–3. – P. 239–249. – DOI: 10.1016/j.jmatprotec.2005.09.032.

26. Орукари Б.Дж. Технологическое обеспечение автоматизированного проектирования операции механической обработки на двухсуппортных токарных станках с ЧПУ: автореф. дис. … канд. техн. наук: 05.02.08. – Минск, 2018. – 22 с.

27. Yusubov N., Abbasova H. Models for machining accuracy in multi-tool adjustment // International Journal of Automotive and Mechanical Engineering. – 2020. – Vol. 17, N 3. – P. 8067–8085. – DOI: 10.15282/ijame.17.3.2020.01.0605.

28. Справочник технолога-машиностроителя. В 2 т. Т. 1 / под ред. А.М. Дальского, А.Г. Косиловой, Р.К. Мещерякова, А.Г. Суслова. – 5-е изд., испр. – М.: Машиностроение, 2003. – 912 с. – ISBN 5-94275-013-9.