ОБРАБОТКА МЕТАЛЛОВ

Введение. Одно из динамично развивающихся направлений повышения эффективности станков с ЧПУ связано с использованием синергетической концепции при определении программы ЧПУ. При этом используется принцип расширения-сжатия размерности пространства состояния. Предмет. В статье на примере обработки детали, параметры жесткости которой являются функцией траектории движения инструмента, излагаются все этапы синтеза управления, при котором обеспечивается взаимосогласованность динамических подсистем, в том числе с процессом резания. Цель работы. Определение асимптотически устойчивой траектории движения исполнительных элементов станка, задаваемой параметрами программы ЧПУ, из множества траекторий, для которых выполняется условие минимума интенсивности изнашивания. Метод и методология. Приводится математическое моделирование управляемой системы резания, в основе которого лежит принцип расширения-сжатия пространства состояния. При расширении размерности пространства состояния в модель динамической системы резания включаются все элементы от системы ЧПУ, программирующей движения исполнительных элементов, до упругих деформаций инструмента, который взаимодействует с заготовкой через связь, формируемую процессом резания. Динамическая связь объединяет подсистемы в единую связанную систему управления. В этом пространстве конструируется желаемая траектория формообразующих движений вершины инструмента относительно заготовки, которая должна быть аттрактором всего пространства состояния. Преобразование желаемой траектории в аттрактор характеризует процедуру сжатия размерности пространства состояния. При этом полагается возможность управления траекториями движения исполнительными элементами в пределах полос пропускания серводвигателей. Результаты и обсуждения. Выполнен анализ устойчивости процесса резания, приводится пример эффективности построения программы ЧПУ на основе синергетической парадигмы. Показано, что при согласовании внешнего управления с внутренней динамикой системы можно повысить производительность изготовления детали до двух раз по машинному времени.

1. Пригожин И., Стенгерс И. Порядок из хаоса. – М.: Прогресс, 1986. – 432 с.

2. Хакен Г. Синергетика: иерархии неустойчивостей в самоорганизующихся системах и устройствах. – М.: Мир, 1985. – 424 с.

3. Синергетика и проблемы теории управления / под ред. А.А. Колесникова. – М.: Физматлит, 2004. – 504 с. – ISBN 5-9221-0336-9.

4. Заковоротный В.Л., Флек М.Б. Динамика процесса резания. Синергетический подход. – Ростов н/Д.: Терра, 2005. – 880 с.

5. Заковоротный В.Л., Гвинджилия В.Е. Синергетическая концепция при программном управлении процессами обработки на металлорежущих станках // Известия высших учебных заведений. Машиностроение. – 2021. –№ 5 (734). – С. 24–36. – DOI: 10.18698/0536-1044-2021-5-24-36.

6. Заковоротный В.Л., Гвинджилия В.Е. Синергетический подход к повышению эффективности управления процессами обработки на металлорежущих станках // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2021. – Т. 23, № 3. – С. 84–99. – DOI: 10.17212/1994-6309-2021-23.3-84-99.

7. Zakovorotny V., Gvindjiliya V. Process control synergetics for metal-cutting machines // Journal of Vibroengineering. – 2022. – Vol. 24 (1). – P. 177–189. – DOI: 10.21595/jve.2021.22087.

8. Заковоротный В.Л. Нелинейная трибомеханика. – Ростов н/Д.: Изд-во ДГТУ, 2000. – 293 с.

9. 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.

10. Кабалдин Ю.Г., Шатагин Д.А. Искусственный интеллект и киберфизические механообрабатывающие системы в цифровом производстве // Вестник машиностроения. – 2020. – № 1. – С. 21–25.

11. Virtual process systems for part machining operations / Y. Altintas, P. Kersting, D. Biermann, E. Budak, B. Denkena // CIRP Annals. – 2014. – Vol. 63 (2). – P. 585–605. – DOI: 10.1016/j.cirp.2014.05.007.

12. Recent advances in modelling of metal machining processes / P. Arrazola, T. Ozel, D. Umbrello, M. Davies, I. Jawahir // CIRP Annals. – 2013. – Vol. 62 (2). – P. 695–718. – DOI: 10.1016/j.cirp.2013.05.006.

13. Пантюхин О.В., Васин С.А. Цифровой двойник технологического процесса изготовления изделий специального назначения // Станкоинструмент. – 2021. – № 1 (22). – С. 56–59. – DOI: 10.22184/2499-9407.2021.22.1.56.58.

14. Virtual machine tool / Y. Altintas, C. Brecher, M. Weck, S. Witt // CIRP Annals. – 2005. – Vol. 54 (2). – P. 115–138. – DOI: 10.1016/S0007-8506(07)60022-5.

15. Erkorkmaz K., Altintas Y., Yeung C-H. Virtual computer numerical control system // CIRP Annals. – 2006. – Vol. 55 (1). – P. 399–402. – DOI: 10.1016/S0007-8506(07)60444-2.

16. Complexity-based analysis of the influence of machining parameters on the surface finish of drilled holes in drilling operation / As. Ahamed, At. Ahamed, D. Katuwawala, T.T. Ee, Z.H. Tan, I.S. Bajaj, Th. Wickramasurendra, H. Namazi // Fractals. – 2019. – Vol. 27 (6). – P. 1950087. – DOI: 10.1142/S0218348X19500877.

17. Kilic Z.M., Altintas Y. Generalized mechanics and dynamics of metal cutting operations for unified simulations // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 2016. – Vol. 104. – P. 1–13. – DOI: 10.1016/j.ijmachtools.2016.01.006.

18. Development of machining strategies for aerospace components, using virtual machining tools / L. Estman, D. Merdol, K.-G. Brask, V. Kalhori, Y. Altintas // New Production Technologies in Aerospace Industry. – Cham: Springer, 2014. – P. 63–68. – (Lecture Notes in Production Engineering). – DOI: 10.1007/978-3-319-01964-2_9.

19. Influence of cutting and geometrical parameters on the cutting force in milling / H. Yangui, B. Zghal, A. Kessentini, G. Chevallier, A. Rivière, M. Haddar, Ch. Karra // Engineering. – 2010. – Vol. 2 (10). – P. 751–761. – DOI: 10.4236/eng.2010.210097.

20. Thasana W., Chianrabutra S. A comparison between simulation and experiment of virtual machining in CNC turning machine considering kinematic motion deviations, tool wear and workpiece deflection errors // Journal of Advanced Mechanical Design, Systems and Manufacturing. – 2019. – Vol. 13 (1). – P. 18-00250. – DOI: 10.1299/jamdsm.2019jamdsm0009.

21. A study on estimation of three-dimensional tolerances based on simulation of virtual machining in turning processes including kinematic motion deviations / W. Thasana, N. Sugimura, K. Iwamura, Y. Tanimizu // Journal of Advanced Mechanical Design, Systems, and Manufacturing. – 2015. – Vol. 9 (1). – P. 14-00507. – DOI: 10.1299/jamdsm.2015jamdsm0012.

22. Studiyanti L. Workstation and posture improvement in cutting machine process using virtual modeling // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. – 2021. – Vol. 1072. – P. 012032. – DOI: 10.1088/1757-899X/1072/1/012032.

23. Soori M., Arezoo B. Virtual machining systems for CNC milling and turning machine tools: a review // International Journal of Engineering and Technology. – 2020. – Vol. 18. – P. 56–104.

24. The state of the art for numerical simulations of the effect of the microstructure and its evolution in the metal-cutting processes / H. Liu, X. Xu, J. Zhang, Z. Liu, Y. He, W. Zhao, Z.-q. Liu // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 2022. – Vol. 177. – P. 103890. – DOI: 10.1016/j.ijmachtools.2022.103890.

25. Nonlinearities of hardware-in-the-loop environment affecting turning process emulation / B. Beri, A. Miklos, D. Takacs, G. Stepan // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 2020. – Vol. 157. – P. 103611. – DOI: 10.1016/j.ijmachtools.2020.103611.

26. Soori M., Arezoo B., Habibi M. Virtual machining considering dimensional, geometrical and tool deflection errors in three-axis CNC milling machines // Journal of Manufacturing Systems. – 2014. – Vol. 33 (4). – P. 498–507. – DOI: 10.1016/j.jmsy.2014.04.007.

27. A multipoint method for 5-axis machining of triangulated surface models / R.K. Duvedi, S. Bedi, A. Batish, S. Mann // Computer-Aided Design. – 2014. – Vol. 52. – P. 17–26. – DOI: 10.1016/j.cad.2014.02.008.

28. Five-axis tool path generation in CNC machining of T-spline surfaces / W.F. Gan, J.Z. Fu, H.Y. Shen, Z.Y. Chen, Z.W. Lin // Computer-Aided Design. – 2014. – Vol. 52. – P. 51–63. – DOI: 10.1016/j.cad.2014.02.013.

29. Kiswanto G., Hendriko H., Duc E. An analytical method for obtaining cutter workpiece engagement during a semi-finish in five-axis milling // Computer-Aided Design. – 2014. – Vol. 55. – P. 81–93. – DOI: 10.1016/j.cad.2014.05.003.

30. Cloud-based design and manufacturing: a new paradigm in digital manufacturing and design innovation / D. Wu, D.W. Rosen, L. Wang, D. Schaefer // Computer-Aided Design. – 2015. – Vol. 59. – P. 1–14. – DOI: 10.1016/j.cad.2014.07.006.

31. Кудинов В.А. Динамика станков. – М.: Машиностроение, 1967. – 359 с.

32. Selbsterregte Schwingungen anWerkzeugmaschinen / J. Tlusty, A. Polacek, C. Danek, J. Spacek. – Berlin: VerlagTechnik, 1962. – 320 p.

33. Merritt H.E. Theory of self-excited machine-tool chatter-contribution to machine tool chatter research // ASME Journal of Engineering for Industry. – 1965. – Vol. 87 (4). – P. 447–454. – DOI: 10.1115/1.3670861.

34. Altintas Y. Analytical prediction of three dimensional chatter stability in milling // JSME International Journal. Mechanical Systems, Machine Elements and Manufacturing. – 2001. – Vol. 44 (3). – P. 717–723. – DOI: 10.1299/jsmec.44.717.

35. Stépán G., Insperger T., Szalai R. Delay, parametric excitation, and the nonlinear dynamics of cutting processes // International Journal of Bifurcation and Chaos. – 2005. – Vol. 15 (9). – P. 2783–2798. – DOI: 10.1142/S0218127405013642.

36. Stépán G. Modelling nonlinear regenerative e?ects in metal cutting // Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences. – 2001. – Vol. 359 (1781). – P. 739–757. – DOI: 10.1098/rsta.2000.0753.

37. Reith M.J., Bachrathy D., Stepan G. Improving the stability of multi-cutter turning with detuned dynamics // Machining Science and Technology. – 2016. – Vol. 20 (3). – P. 440–459. – DOI: 10.1080/10910344.2016.1191029.

38. Воронов С.А., Киселев И.А. Нелинейные задачи динамики процессов резания // Машиностроение и инженерное образование. – 2017. – № 2 (51). – C. 9–23.

39. Rusinek R., Wiercigroch M., Wahi P. Influence of tool flank forces on complex dynamics of a cutting process // International Journal of Bifurcation and Chaos. – 2014. – Vol. 24 (9). – P. 189–201. – DOI: 10.1142/S0218127414501156.

40. Rusinek R., Wiercigroch M., Wahi P. Modeling of frictional chatter in metal cutting // International Journal of Mechanical Sciences. – 2014. – Vol. 89. – P. 167–176. – DOI: 10.1016/j.ijmecsci.2014.08.020.

41. Influence of the clearance face on the condition of chatter self-excitation during turning / A. Gouskov, M. Gouskov, Ph. Lorong, G. Panovko // International Journal of Machining and Machinability of Materials. – 2017. – Vol. 19 (1). – P. 17–39. – DOI: 10.1504/IJMMM.2017.10002088.

42. Моделирование и исследование устойчивости процесса многорезцового резания «по следу» / М. Гуськов, Т. Динь Дык, Г. Пановко, А.М. Гуськов // Проблемы машиностроения и надежности машин. – 2018. – № 3. – С. 19–27. – DOI: 10.31857/S023571190000533-7.

43. Понтрягин Л.С. Избранные научные труды. Т. 2. – М.: Наука, 1988. – С. 95–154.

44. Тихонов А.Н. Системы дифференциальных уравнений, содержащие малые параметры при производных // Математический сборник. – 1952. – Т. 31, № 3. – C. 575–586.

45. Моделирование динамической связи, формируемой процессом точения, в задачах динамики процесса резания (позиционная связь) / В.Л. Заковоротный, Д.Т. Фам, С.Т. Нгуен, М.Н. Рыжкин // Вестник Донского государственного технического университета. – 2011. – Т. 11, № 3 (54). – С. 301–311.

46. Лойцянский Л.Г. Курс теоретической механики. – М.: Наука, 1982. – 640 с.

47. Ляпунов А.М. Общая задача об устойчивости движения. – Л.: Гостехиздат, 1950. – 472 с.

48. Меркин Д.Р. Введение в теорию устойчивости движения. – М.: Наука, 1971. – 312 с.

49. Бржозовский Б.М., Янкин И.Н. , Хайров Д.А. Обеспечение качества резания неоднородных материалов на основе оптимальной динамической настройки формообразующих подсистем станка // Прогресивні технології і системи машинобудування. – 2012. – № 1 (43). – С. 71–77.

50. Адаптивное управление станками / под ред. Б.С. Балакшина. – М.: Машиностроение, 1973. – 688 с.

51. Базров Б.М. Технологические основы проектирования самоподнастраивающихся станков. – М.: Машиностроение, 1978. – 216 с.

52. Тверской М.М. Автоматическое управление режимами обработки на станках. – М.: Машиностроение, 1982. – 208 с.

53. Вейц В.Л., Васильков Д.В. Задачи динамики, моделирования и обеспечения качества при механической обработке маложестких заготовок // СТИН. – 1999. – № 6. – С. 9–13.

54. Заковоротный В.Л., Гвинджилия В.Е., Минаков В.С. Влияние геометрии режущего инструмента на динамику процесса точения // Вестник ДГТУ. – 2018. – Т. 18, № 2. – С. 201–213. – DOI: 10.23947/1992-5980-2018-18-2-201-213.

55. Заковоротный В.Л., Гвинджилия В.Е. Свойства притягивающих множеств деформационных смещений инструмента в траекториях формообразующих движений при точении изделий // Известия вузов. Машиностроение. – 2022. – № 3 (744). – С. 15–30. – DOI: 10.18698/0536-1044-2022-3-15-30.

56. Заковоротный В.Л., Гвинджилия В.Е. Влияние динамики резания на выбор технологических режимов, обеспечивающих минимальное изнашивание режущих инструментов // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2020. – Т. 22, № 4. – С. 54–70. – DOI: 10.17212/1994-6309-2020-22.4-54-70.

57. Бидерман В.Л. Прикладная теория механических колебаний. – М.: Высшая школа, 1972. – 416 с.

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

59. Заковоротный В.Л., Гвинджилия В.Е. Определение оптимальных координат переключения циклов обработки на металлорежущих станках // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2021. – Т. 23. № 1. – С. 56–67. – DOI: 10.17212/1994-6309-2021-23.1-56-67.