ОБРАБОТКА МЕТАЛЛОВ

Введение. В современном машиностроении, особенно в условиях многономенклатурного производства, разработка технологических процессов обработки отверстий остается сложной задачей. Высокие требования к точности формы, расположению осей и шероховатости поверхностей требуют применения различных методов чистовой обработки, таких как растачивание и развертывание. Однако, исходя из современного состояния исследований в области обработки отверстий, появляется еще один перспективный метод – фрезерование с использованием различных стратегий. Каждый из этих методов обладает уникальными преимуществами и ограничениями в отношении достигаемой точности, производительности и экономической эффективности. В условиях усиления конкуренции и необходимости быстрого реагирования на изменения рыночной конъюнктуры предприятия сталкиваются с необходимостью оптимизации технологических процессов. Это особенно актуально для операций обработки отверстий, составляющих значительную долю в общей трудоемкости изготовления деталей. Предмет. В статье исследуется подход к выбору оптимального метода чистовой обработки отверстий (растачивание, развертывание, фрезерование с круговой и винтовой интерполяцией) на основе решения многокритериальной оптимизационной задачи. Особое внимание уделяется влиянию количества обрабатываемых отверстий на результат решения оптимизационной задачи. Цель работы: разработка подхода к выбору метода чистовой обработки отверстий исходя из достигаемой точности формы, себестоимости и производительности за счет решения задачи структурной оптимизации применительно к условиям многономенклатурного производства. Метод и методология. Подход основан на методах математической статистики, используемых при построении регрессионных моделей для установления влияния режимов обработки на отклонения от круглости и цилиндричности для каждого исследуемого метода обработки. Для нахождения множества оптимальных решений по Парето применяется генетический алгоритм, а для выбора итогового варианта – метод идеальной точки. Результаты и обсуждение. В результате решения оптимизационной задачи установлено, что при наличии в партии от 1 до 30 высокоточных отверстий оптимальным является фрезерование с винтовой интерполяцией, а для партий от 40 и более отверстий – растачивание. Получены рекомендации в части выбора режимов обработки для каждого из оптимальных методов. Разработанный подход позволяет обоснованно выбирать метод обработки на этапе технологической подготовки производства, что сокращает трудоемкость проектирования и повышает экономическую эффективность.

1. Давыдов В.М., Кабалдин Ю.Г. Концептуальное проектирование мехатронных модулей механообработки: монография. – Владивосток: Дальнаука, 2003. – 251 с.

2. Математическое моделирование самоорганизующихся процессов в технологических системах обработки резанием / Ю.Г. Кабалдин, А.И. Олейников, А.М. Шпилев, А.А. Бурков. – Владивосток: Дальнаука, 2000. – 195 с.

3. Сергеев А.С., Плотников А.Л. Управление качеством механообработки сборным многолезвийным твердосплавным инструментом на фрезерных станках с ЧПУ // Вестник УГАТУ. – 2012. – № 4 (49). – С. 138–143.

4. Суслов А.Г. Основы технологии машиностроения: учебник. – М.: КноРус, 2022. – 288 с. – ISBN 978-5-406-09241-5.

5. Безъязычный В.Ф., Сафонов С.В. Технология машиностроения: учебное пособие. – Вологда: Инфра-Инженерия, 2020. – 336 с. – ISBN 978-5-9729-0412-9.

6. Базров Б.М. Основы технологии машиностроения: учебник. – М.: Машиностроение, 2007. – 736 с. – ISBN 978-5-217-03374-4.

7. A review of helical milling process / R.B.D. Pereira, L.C. Brandão, A.P. de Paiva, J.R. Ferreira, J.P. Davim // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 2017. – Vol. 120. – P. 27–48. – DOI: 10.1016/j.ijmachtools.2017.05.002.

8. Investigation on deviation of the hole diameter in helical milling / C. Yan, R. Kang, X. Gu, Y. Bao, Z. Dong, G. Yang // Journal of Manufacturing Processes. – 2024. – Vol. 125. – P. 604–614. – DOI: 10.1016/j.jmapro.2024.07.059.

9. Brinksmeier E., Fangmann S., Meyer I. Orbital drilling kinematics // Production Engineering. – 2008. – Vol. 2. – P. 277–283. – DOI: 10.1007/s11740-008-0111-7.

10. Hole diameter variation and roundness in dry orbital drilling of CFRP/Ti stacks / L. Zhou, Y. Ke, H. Dong, Z. Chen, K. Gao // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2016. – Vol. 87. – P. 811–824. – DOI: 10.1007/s00170-016-8528-1.

11. Liu C., Wang G., Dargusch M.S. Modelling, simulation and experimental investigation of cutting forces during helical milling operations // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2012. – Vol. 63. – P. 839–850. – DOI: 10.1007/s00170-012-3951-4.

12. Study on the removal mechanism and milling quality of helical milling hole of SiCp/Al composites / Y. Zhou, J. Liu, S. Wang, H. Chen, D. Li, L. Ma, M. Li // Journal of Manufacturing Processes. – 2024. – Vol. 109. – P. 379–393. – DOI: 10.1016/j.jmapro.2023.12.041.

13. Ozturk O.M., Kilic Z.M., Altintas Y. Mechanics and dynamics of orbital drilling operations // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 2018. – Vol. 129. – P. 37–47. – DOI: 10.1016/j.ijmachtools.2018.03.001.

14. Modeling and analyses of helical milling process / Y. Tian, Y. Liu, F. Wang, X. Jing, D. Zhang, X. Liu // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2017. – Vol. 90. – P. 1003–1022. – DOI: 10.1007/s00170-016-9418-2.

15. Li Z., Liu Q. Surface topography and roughness in hole-making by helical milling // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2013. – Vol. 66. – P. 1415–1425. – DOI: 10.1007/s00170-012-4419-2.

16. Stelmakov V.A., Gimadeev M.R., Iakuba D.D. Research on the process of forming cylindrical surfaces of holes during milling finish with end mills using a circular interpolation strategy // Proceedings the 6th International Conference on Industrial Engineering (ICIE 2020). Vol. 2. – Cham: Springer, 2021. – P. 917–925. – (Lecture Notes in Mechanical Engineering.). – DOI: 10.1007/978-3-030-54817-9_106.

17. A new dynamic boring force calculation method using the analytical model of time-varying toolpath and chip fracture / W. Du, L. Wang, D. Peng, Y. Shao, C.K. Mechefske // Journal of Materials Processing Technology. – 2022. – Vol. 306. – P. 117642. – DOI: 10.1016/j.jmatprotec.2022.117642.

18. State-of-art, challenges, and outlook on deep hole boring: chatter suppression, tool wear monitoring, and error measurement / J. Sun, C. Sun, Z. Yan, W. Yang, C. Zhou, P. Zhang, L. Shu // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2025. – Vol. 136. – P. 2075–2105. – DOI: 10.1007/s00170-025-15007-x.

19. Du W., Wang L., Shao Y. A semi-analytical dynamics method for spindle radial throw in boring process // Journal of Manufacturing Processes. – 2023. – Vol. 96. – P. 110–124. – DOI: 10.1016/j.jmapro.2023.04.047.

20. Model-based error motion prediction and fit clearance optimization for machine tool spindles / H. Cao, B. Li, Y. Li, T. Kang, X. Chen // Mechanical Systems and Signal Processing. – 2019. – Vol. 133. – P. 106252. – DOI: 10.1016/j.ymssp.2019.106252.

21. A novel multi-probe method for separating spindle radial error from artifact roundness error / Y. Chen, X. Zhao, W. Gao, G. Hu, S. Zhang, D. Zhang // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2017. – Vol. 93. – P. 623–634. – DOI: 10.1007/s00170-017-0533-5.

22. Bhattacharyya O., Kapoor S.G., DeVor R.E. Mechanistic model for the reaming process with emphasis on process faults // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 2006. – Vol. 46 (7–8). – P. 836–846. – DOI: 10.1016/j.ijmachtools.2005.07.022.

23. Analysis of the surface roughness, cutting efforts, and form errors in bore reaming of hardened steel using a statistical approach / T.F.L. Melo, S.L.M.R. Filho, É.M. Arruda, L.C. Brandão // Measurement. – 2019. – Vol. 134. – P. 845–854. – DOI: 10.1016/j.measurement.2018.12.033.

24. The effects of process faults and misalignments on the cutting force system and hole quality in reaming / O. Bhattacharyya, M.B. Jun, S.G. Kapoor, R.E. DeVor // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 2006. – Vol. 46 (12–13). – P. 1281–1290. – DOI: 10.1016/j.ijmachtools.2005.11.002.

25. Карпенко А.П., Семенихин А.С., Митина Е.В. Популяционные методы аппроксимации множества Парето в задаче многокритериальной оптимизации. Обзор // Машиностроение и компьютерные технологии. – 2012. – № 4. – С. 1–36.

26. Программные системы для оценки качества Парето-аппроксимации в задаче многокритериальной оптимизации. Обзор / В.В. Белоус, С.В. Грошев, А.П. Карпенко, И.А. Шибитов // Машиностроение и компьютерные технологии. – 2014. – № 4. – С. 300–320.

27. A study on multi-objective optimization in non-circular helical pocket milling of AI 6061-T6 using integrated approach response surface method (RSM) with genetic algorithm (GA) / T. Khan, G. Kiswanto, A.S. Saragih, R. Kurniawan // Results in Engineering. – 2025. – Vol. 28. – P. 107052. – DOI: 10.1016/j.rineng.2025.107052.

28. Xie Y., Mei S., Zhang C. Optimisation decision of machining process parameters considering milling energy consumption and specific cutting energy // Alexandria Engineering Journal. – 2025. – Vol. 128. – P. 786–795. – DOI: 10.1016/j.aej.2025.07.034.

29. Integrated multi-objective optimization of rough and finish cutting parameters in plane milling for sustainable machining considering efficiency, energy, and quality / S. Jia, S. Wang, S. Li, W. Cai, Y. Liu, S. Bai, Z.S. Li // Journal of Cleaner Production. – 2024. – Vol. 471. – P. 143406. – DOI: 10.1016/j.jclepro.2024.143406.

30. Ящерицын П.И., Махаринский Е.И. Планирование эксперимента в машиностроении: справочное пособие. – Минск: Вышэйшая школа, 1985. – 286 с.

31. Грубый С.В. Оптимизация механической обработки: учебник. – СПб.: Лань, 2022. – 140 с. – ISBN 978-5-8114-3800-6.