ОБРАБОТКА МЕТАЛЛОВ

Введение. Температура, возникающая в зоне обработки заготовок, является важным параметром, влияющим на точность получаемых размеров, качество поверхности, свойства материала детали и износостойкость инструмента. Особенно критична температура при обработке ответственных деталей различной техники, работающей в тяжелых условиях эксплуатации. Такие детали изготавливают из жаропрочных сплавов, примером которых является никелид титана. Повлиять на температуру можно разными способами, но самым первым, который и применялся в настоящей работе, считается выбор рациональных режимов обработки. Цель данной работы: оценка влияния параметров режима резания на возникающую температуру при обработке заготовок из никелида титана. Методы. Экспериментальные исследования проводились по токарной обработке заготовок из никелида титана ТН-1. При испытаниях варьируемыми были параметры режима резания: скорость резания V, м/мин, подача S, мм/об, и глубина резания t, мм. Измерение возникающей при обработке температуры T, °С, выполнялось с помощью тепловизора CEM модели DT-9897. При испытаниях проводилась видеозапись процесса обработки, которая затем просматривалась с целью определения наибольшей величины температуры резания. Данная величина принималась как средняя температура резания, поскольку ее максимальное значение возникает в месте контакта стружки с передней поверхностью заготовки, которое закрыто от наблюдений самой стружкой. Результаты и обсуждение. При выполнении исследований достигнуты следующие результаты: согласно разработанному плану проведены экспериментальные исследования и определены величины температуры резания, возникающей при разных режимах точения заготовок из никелида титана ТН-1; установлены математические зависимости температуры от параметров режима резания; проведена верификация полученных зависимостей путем сравнения рассчитанных значений температуры резания с экспериментальными; установлено, что по выведенным зависимостям погрешность расчета не превышает 5,8 %; определены рациональные режимы точения заготовок из никелида титана по температуре резания и разработаны рекомендации по выбору параметров режима для чистовой и получистовой обработки.

1. D’Addona D., Raykar S. Thermal modeling of tool temperature distribution during high pressure coolant assisted turning of Inconel 718 // Materials. – 2019. – Vol. 12 (3). – P. 408. – DOI: 10.3390/ma12030408.

2. Liu H., Meurer M., Bergs T. Modeling and monitoring of the tool temperature during continuous and interrupted turning with cutting fluid // Metals. – 2024. – Vol. 14 (11). – P. 1292. – DOI: 10.3390/met14111292.

3. Characterization and optimization of a locally boron-doped diamond tool for self-sensing of cutting temperature / S. Liu, L. An, H. Li, X. Fu, B.-F. Ju, Y.-L. Chen // Nanomanufacturing and Metrology. – 2024. – Vol. 7 (1). – P. 24. – DOI: 10.1007/s41871-024-00243-8.

4. Temperature measurement and numerical prediction in machining Inconel 718 / J. Díaz-Álvarez, A. Tapetado, C. Vázquez, H. Miguélez // Sensors. – 2017. – Vol. 17 (7). – P. 1531. – DOI: 10.3390/s17071531.

5. Lakshmanan S., Pradeep Kumar M., Dhananchezian M. Optimization of turning parameter on surface roughness, cutting force and temperature through TOPSIS // Materials Today: Proceedings. – 2023. – Vol. 72. – P. 2231–2237. – DOI: 10.1016/j.matpr.2022.09.209.

6. Thermocouple and infrared sensor-based measurement of temperature distribution in metal cutting / A. Kus, Y. Isik, M.C. Cakir, S. Coskun, K. Özdemir // Sensors. – 2015. – Vol. 15 (1). – P. 1274–1291. – DOI: 10.3390/s150101274.

7. Development of a multi-sensor concept for real-time temperature measurement at the cutting insert of a single-lip deep hole drilling tool / J. Ramme, R. Wegert, V. Guski, S. Schmauder, H.-C. Moehring // Applied Sciences. – 2022. – Vol. 12 (14). – P. 7095. – DOI: 10.3390/app12147095.

8. Analysis and prediction of residual stresses based on cutting temperature and cutting force in rough turning of Ti–6Al–4V / G. Li, W. Lu, S. Huang, X. Zhang, S. Ding // Heliyon. – 2022. – Vol. 8 (11). – P. e11661. – DOI: 10.1016/j.heliyon.2022.e11661.

9. Лапшин В.П., Русановский Р.В., Туркин И.А. Оценка влияния скорости реакции термодинамической подсистемы на динамику процесса резания при металлообработке // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2021. – Т. 23, № 2. – С. 17–30. – DOI: 10.17212/1994-6309-2021-23.2-17-30.

10. Патил Н.Г., Сараф А.Р., Кулкарни А.П. Полуэмпирическое моделирование температуры резания и шероховатости поверхности при точении конструкционных материалов твердосплавным инструментом с покрытием TiAlN // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2024. – Т. 26, № 1. – С. 155–174. – DOI: 10.17212/1994-6309-2024-26.1-155-174.

11. Исследование термонагруженности процесса точения металл-композитной системы в зависимости от скорости, подачи и глубины резания при обработке тонкостенной металлической оболочки толщиной 2 мм / Н.С. Любимый, Б.С. Четвериков, С.В. Клюев, Н.А. Загородний, А.А. Польшин, А.К. Мальцев, М.В. Быценко // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2025. – Т. 27, № 4. – С. 131–147. – DOI: 10.17212/1994-6309-2025-27.4-131-147.

12. Лапшин В.П., Христофорова В.В., Носачев С.В. Взаимосвязь температуры и силы резания с износом и вибрациями инструмента при токарной обработке металлов // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2020. – Т. 22, № 3. – С. 44–58. – DOI: 10.17212/1994-6309-2020-22.3-44-58.

13. Slusarczyk L., Franczyk E. Estimation of temperature in the cutting area during orthogonal turning of grade 2 titanium // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2023. – Vol. 125. – P. 4485–4496. – DOI: 10.1007/s00170-023-10877-5.

14. Slusarczyk L. Experimental-analytical method for temperature determination in the cutting zone during orthogonal turning of GRADE 2 titanium alloy // Materials. – 2021. – Vol. 14 (15). – P. 4328. – DOI: 10.3390/ma14154328.

15. Effects of cryogenic cooling on cutting temperature and surface roughness in turning of AA7075 aluminum alloy / S. Ranjbar, A. Foorginejad, S.M. Emam, M. Ebadi, K. Shiri // Scientific Reports. – 2026. – Vol. 16. – P. 7914. – DOI: 10.1038/s41598-026-39003-7.

16. Influence of cemented carbide composition on cutting temperatures and corresponding hot hardnesses / A. Vornberger, T. Picker, J. Pötschke, M. Herrmann, B. Denkena, A. Krödel, A. Michaelis // Materials. – 2020. – Vol. 13 (20). – P. 4571. – DOI: 10.3390/ma13204571.

17. Study of cutting temperature during turningof high-hard cast irons / O. Bohdanov, V. Derbaba, S. Dubrovskyi, V. Ruban, N. Nazarenco // Collection of Research Papers of the National Mining University. – 2023. – Vol. 75. – P. 44–54. – DOI: 10.33271/crpnmu/75.044.

18. Sandhu N., Singh R., Singh N. Analysis of tool wear and cutting temperature in WS2-assisted MQL turning of H13 steel // Discover Mechanical Engineering. – 2025. – Vol. 4. – P. 55. – DOI: 10.1007/s44245-025-00136-0.

19. Investigation of cutting temperature during AlCu3MgMnPb aluminium alloy turning / R. Dubovska, J. Majerik, I. Baska, J. Jambor // Manufacturing Technology. – 2015. – Vol. 15 (5). – P. 796–801. – DOI: 10.21062/ujep/x.2015/a/1213-2489/MT/15/5/796.

20. Investigation of the effects of machining parameters on cutting conditions during orthogonal turning of austenite stainless steel / G. Kónya, J. Takács, I. Miskolczi, Z.F. Kovács // Production Engineering Archives. – 2024. – Vol. 30 (2). – P. 251–258. – DOI: 10.30657/pea.2024.30.24.

21. Chaudhari R., Vora J.J., Parikh D.M. A review on applications of nitinol shape memory alloy // Recent advances in mechanical infrastructure / ed. by A.K. Parwani, P. Ramkumar, K. Abhishek, S.K. Yadav. – Singapore: Springer, 2021. – P. 123–132. – (Lecture Notes in Intelligent Transportation and Infrastructure). – DOI: 10.1007/978-981-33-4176-0_10.

22. Кульчицкий А.А. Режимы резания при обработке никель-титановых сплавов // Металлообработка. – 2001. – № 3 (3). – С. 11–12.

23. Упрочнение поверхности нитинола для повышения качества шлифования / Д.Ю. Казимиров, А.В. Прокопьева, А.Д. Астахов, О.А. Медведев, А.Д. Лушпей // Актуальные проблемы в машиностроении. – 2021. – Т. 8, № 3–4. – С. 25–29.

24. Албагачиев А.Ю., Хасьянова Д.У. Особенности процесса трения при дорновании деталей из нитинола // Вестник машиностроения. – 2021. – № 5. – С. 40–43. – DOI: 10.36652/0042-4633-2021-5-40-43.

25. Албагачиев А.Ю., Хасьянова Д.У. Особенности формирования и высокотемпературной обработки пустотелых заготовок при изготовлении деталей из сплава с эффектом памяти формы // Вестник машиностроения. – 2019. – № 7. – С. 59–62.

26. A state-of-the-art review on micro-machining of nitinol shape memory alloys and optimization of process variables considering the future trends of research / S. Dutta, D.K. Sarma, J. Vora, R. Chaudhari, A. Bhowmik, P. Samal, S. Khanna // Journal of Manufacturing and Materials Processing. – 2025. – Vol. 9. – P. 183. – DOI: 10.3390/jmmp9060183.

27. Experimental analysis and optimization of MQL turning of nitinol 56 alloy: a comparative study of grey, utility, and TOPSIS methods / D. Sureja, S. Kumari, R.S. Kumar, K. Abhishek, A. Saxena, S.S. Abdullaev // International Journal on Interactive Design and Manufacturing. – 2024. – Vol. 18. – P. 3427–3438. – DOI: 10.1007/s12008-023-01621-0.

28. Naresh Ch., Sameer M.D., Bose P.S.Ch. Comparative analysis of RSM, ANN and ANFIS techniques in optimization of process parameters in laser assisted turning of NITINOL shape memory alloy // Lasers in Manufacturing and Materials Processing. – 2024. – Vol. 11. – P. 371–401. – DOI: 10.1007/s40516-024-00247-8.

29. Utility function approach integrated with fuzzy for optimization in dry turning of nitinol 56 / S. Kumari, D. Sureja, K. Abhishek, G. Kumar // Recent Advances in Materials and Manufacturing Science. ICRAM 2025. – Singapore: Springer, 2025. – P. 465–476. – (Lecture Notes in Mechanical Engineering). – DOI: 10.1007/978-981-95-0063-5_36.

30. A review on high speed micro-milling of shape memory alloy (NiTinol): process and post perspective / R.R. Kundiya, M. Kadam, P. Jadhav, R. Pawade // International Journal on Interactive Design and Manufacturing. – 2025. – Vol. 19. – P. 2337–2353. – DOI: 10.1007/s12008-024-02153-x.

31. Naresh C., Bose P.S.C., Rao C.S.P. Artificial neural networks and adaptive neuro-fuzzy models for predicting WEDM machining responses of Nitinol alloy: comparative study // SN Applied Sciences. – 2020. – Vol. 2 (2). – P. 1–23. – DOI: 10.1007/s42452-020-2083-y.

32. Using the chip-tool thermocouple method to measure the temperature in the milling of Inconel 718 under different lubri-cooling strategies / L.M.Q. Barbosa, P.H.P. França, G.H.N. Fernandes, V. Baldin, P.S. Martins, Á.R. Machado // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2025. – Vol. 140. – P. 5435–5447. – DOI: 10.1007/s00170-025-16568-7.