ОБРАБОТКА МЕТАЛЛОВ
ТЕХНОЛОГИЯ • ОБОРУДОВАНИЕ • ИНСТРУМЕНТЫPrint ISSN: 1994-6309 Online ISSN: 2541-819X
Введение. В основе формирования поверхности детали при ее обработке на металлорежущем станке лежат правильно подобранные режимы резания. Комплексные методики обеспечения заданного качества поверхности детали также учитывают геометрию инструмента, его состояние и включают в себя поправки на отклонение инструмента от траектории, заданной системой ЧПУ, под влиянием кинематических возмущений и биений шпинделя. Предмет. В статье анализируется связь между режимами резания, динамическими характеристиками процесса точения и их отображением в шероховатость поверхности. Цель работы: оценить влияние технологических режимов резания с учетом вибрационной активности инструмента на шероховатость обработанной поверхности с помощью имитационного моделирования. Метод и методология. Приводится математическое моделирование динамики процесса резания, на основе которого строится цифровая имитационная модель. Предлагается методика использования имитационной модели для определения оптимальных режимов резания и предсказания шероховатости поверхности с учетом вибраций инструмента. С помощью экспериментов и анализа частотных характеристик вибраций инструмента проводится валидация созданной модели, уточняются параметры подсистемы модели сил резания и динамической подсистемы инструмента, а также строятся геометрические топологии поверхности детали. Вычисленные силы резания сравниваются с экспериментальными силами, при этом наблюдаются схожие закономерности и уровни характеристик. Предлагается оценка оптимальности подобранных режимов резания на основе анализа спектра колебаний инструмента относительно заготовки и результатов симуляции цифровой модели. Результаты и обсуждение. Приводится сравнение результатов цифрового моделирования геометрической поверхности детали и реальной поверхности, полученной в ходе натурного эксперимента. Показано, что шероховатость реальной поверхности, полученной при обработке с постоянными режимами резания, варьируется относительно шероховатости поверхности имитационной модели в пределах не более 0,066 мкм.
Гвинджилия Валерия Енвериевна
Фоминов Евгений Валерьевич
Моисеев Денис Витальевич
Гамалеева Екатерина Ивановна
1. Макаров А.Д. Оптимизация процессов резания. – М.: Машиностроение, 1976. – 278 с.
2. Selbsterregte Schwingungen an Werkzeugmaschinen / J. Tlusty, A. Polacek, C. Danek, J. Spacek. – Berlin: VerlagTechnik, 1962. – 340 p.
3. Табенкин А.Н. Шероховатость, волнистость, профиль. Международный опыт / А.Н. Табенкин, С.Б. Тарасов, С.Н. Степанов. – СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2007. – 133 с.
4. Al-Ahmari A.M.A. Mathematical model for determining machining parameters in multipass turning operations with constraints // International Journal of Production Research. – 2001. – Vol. 39 (15). – P. 3367–3376. – DOI: 10.1080/00207540110052562.
5. Суслов А.Г. Качество поверхностного слоя деталей машин. – М.: Машиностроение, 2000. – 320 с.
6. Суслов А.Г. Технологическое обеспечение параметров состояния поверхностного слоя деталей. – М.: Машиностроение, 1987. – 320 с.
7. Демкин Н.Б. Качество поверхности и контакт деталей машин. – М.: Машиностроение, 1981. – 244 с.
8. Benga G.C., Abrao A.M. Turning of hardened 100Cr6 bearing steel with ceramic and PCBN cutting tools // Journal of Materials Processing Technology. – 2003. – Vol. 143. – P. 237–241. – DOI: 10.1016/S0924-0136(03)00346-7.
9. Choudhury I.A., El-Baradie M.A. Surface roughness prediction in the turning of high-strength steel by factorial design of experiments // Journal of Materials Processing Technology. – 1997. – Vol. 67. – P. 55–61. – DOI: 10.1016/S0924-0136(96)02818-X.
10. Upadhyay V., Jain P.K., Mehta N.K. In-process prediction of surface roughness in turning of Ti–6Al–4V alloy using cutting parameters and vibration signals // Measurement. – 2013. – Vol. 46 (1). – P. 154–160. – DOI: 10.1016/j.measurement.2012.06.002.
11. Hahn R.S. On the theory of regenerative chatter in precision grinding operation // Transactions of American Society of Mechanical Engineers. – 1954. – Vol. 76. – P. 356–260.
12. Merritt H.E. Theory of self-excited machine-tool chatter: contribution to machine-tool chatter research // Journal of Engineering for Industry. – 1965. – Vol. 87. – P. 447–454. – DOI: 10.1115/1.3670861.
13. Tobias S.A., Fishwick W. Theory of regenerative machine tool chatter // The Engineer. – 1958. – Vol. 205 (7). – P. 199–203.
14. Litak G. Chaotic vibrations in a regenerative cutting process // Chaos Solitons & Fractals. – 2002. – Vol. 13. – P. 1531–1535. – DOI: 10.1016/S0960-0779(01)00176-X.
15. Zakovorotny V., Gvindjiliya V. Correlation of attracting sets of tool deformations with spatial orientation of tool elasticity and regeneration of cutting forces in turning // Izvestiya VUZ. Applied Nonlinear Dynamics. – 2022. – Vol. 30 (1). – P. 37–56. – DOI: 10.18500/0869-6632-2022-30-1-37-56.
16. Experimental and numerical investigation of burr formation in intermittent turning of AISI 4140 / H. Persson, M. Agmell, V. Bushlya, J. Stahl // Procedia CIRP. – 2017. – Vol. 58. – P. 37–42. – DOI: 10.1016/j.procir.2017.03.165.
17. Patel K.A., Brahmbhatt P.K. A comparative study of the RSM and ANN models for predicting surface roughness in roller burnishing // Procedia Technology. – 2016. – Vol. 23. – P. 391–397. – DOI: 10.1016/j.protcy.2016.03.042.
18. Alam S.T., Tomal A.N.M., Nayeem M.K. High-speed machining of Ti–6Al–4V: RSM-GA based optimization of surface roughness and MRR // Results in Engineering. – 2023. – Vol. 17. – P. 100873. – DOI: 10.1016/j.rineng.2022.100873.
19. Abu-Mahfouz I., Rahman A.H.M.E., Banerjee A. Surface roughness prediction in turning using three artificial intelligence techniques: A comparative study // Procedia Computer Science. – 2018. – Vol. 140. – P. 258–267. – DOI: 10.1016/j.procs.2018.10.322.
20. Laghari R.A., Samir M. Comprehensive approach toward IIoT based condition monitoring of machining processes // Measurement. – 2023. – Vol. 217. – P. 113004. – DOI: 10.1016/j.measurement.2023.113004.
21. Virtual process systems for part machining operations / Y. Altintas, P. Kersting, D. Biermann, E. Budak, B. Denkena, I. Lazoglu // CIRP Annals. – 2014. – Vol. 63 (2). – P. 585–605. – DOI: 10.1016/j.cirp.2014.05.007.
22. Altintas Y., Eynian M., Onozuka H. Identification of dynamic cutting force coefficients and chatter stability with process damping // CIRP Annals. – 2008. – Vol. 57 (1). – P. 371–374. – DOI: 10.1016/j.cirp.2008.03.048.
23. Virtual compensation of deflection errors in ball end milling of flexible blades / Y. Altintas, O. Tuysuz, M. Habibi, Z.L. Li // CIRP Annals. – 2008. – Vol. 57 (1). – P. 371–374. – DOI: 10.1016/j.cirp.2008.03.048.
24. Kabaldin Y.G., Shatagin D.A., Kuzmishina A.M. The development of a digital twin of a cutting tool for mechanical production // Proceedings of Higher Educational Institutions. Machine Building. – 2019. – Vol. 4. – P. 11–17. – DOI: 10.18698/0536-1044-2019-4-11-17.
25. Воронов С.А., Киселев И.А. Нелинейные задачи динамики процессов резания // Машиностроение и инженерное образование. – 2017. – № 2. – С. 9–23.
26. Заковоротный В.Л., Бордачев Е.В. Прогнозирование и диагностика качества обрабатываемой детали на токарных станках с ЧПУ // Известия высших учебных заведений. Машиностроение. – 1996. – № 1. – С. 95–104.
27. Zakovorotny V.L., Gvindzhiliya V.E. Influence of spindle wobble in turning on the workpiece’s surface topology // Russian Engineering Research. – 2018. – Vol. 38. – P. 818–823. – DOI: 10.3103/S1068798X18100192.
28. Bifurcation of stationary manifolds formed in the neighborhood of the equilibrium in a dynamic system of cutting / V.L. Zakovorotny, A.D. Lukyanov, A.A. Gubanova, V.V. Hristoforova // Journal of Sound and Vibration. – 2016. – Vol. 368. – P. 174–190. – DOI: 10.1016/j.jsv.2016.01.020.
29. Санкин Ю.Н., Санкин Н.Ю. Устойчивость токарных станков при нелинейной характеристике процесса резания. – Ульяновск: УлГТУ, 2008. – 137 с.
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: 10.17212/1994-6309-2019-21.4-31-46.
31. 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.
32. FEM to predict the effect of feed rate on surface roughness with cutting force during face milling of titanium alloy / M.H. Ali, B.A. Khidhir, M.N.M. Ansari, B. Mohamed // Housing and Building National Research Center Journal. – 2013. – Vol. 9 (3). – P. 263–269. – DOI: 10.1016/j.hbrcj.2013.05.003.
Исследование выполнено при поддержке гранта в рамках конкурса «Наука-2030».
Влияние динамических характеристик процесса резания на шероховатость поверхности детали при токарной обработке / В.Е. Гвинджилия, Е.В. Фоминов, Д.В. Моисеев, Е.И. Гамалеева // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2024. – Т. 26, № 2. – С. 143–157. – DOI: 10.17212/1994-6309-2024-26.2-143-157.
Gvindjiliya V.E., Fominov E.V., Moiseev D.V., Gamaleeva E.I. Influence of dynamic characteristics of the turning process on the workpiece surface roughness. Obrabotka metallov (tekhnologiya, oborudovanie, instrumenty) = Metal Working and Material Science, 2024, vol. 26, no. 2, pp. 143–157. DOI: 10.17212/1994-6309-2024-26.2-143-157. (In Russian).
