ОБРАБОТКА МЕТАЛЛОВ

Аннотация
Предлагается методика нормирования режимов резания труднообрабатываемых материалов на примере операции сверления. Методика основана на применении новых моделей стойкости инструмента, хорошо согласующихся с результатами экспериментов, а также на построении характеристических линий и поверхностей для параметров процесса резания. Применение предложенной методики позволяет использовать закономерности экспериментальных стойкостей инструментов для различных участков факторного пространства режимов резания, что позволяет снизить количество трудоемких стокостных экспериментов, повысить точность расчетов оптимальных режимов обработки и графическую наглядность принимаемых решений. В базовые факторы, влияющие на процесс резания, входят геометрические параметры инструмента, применяемый критерий стойкости инструмента, тип смазывающе-охлаждающей жидкости, способ крепления сверла, вылет сверла, глухое или сквозное отверстие, марка обрабатываемого материала, материал сверла, тип сверла и т.п. Методика позволяет рассчитывать как локальные оптимальные режимы резания по критерию минимума затрат, так и табличные режимы вдоль характеристической линии максимальных стойкостей для текущих значений минутных подач без учета затрат при обработке. На основе предлагаемой методики разработан алгоритм планирования эксперимента для оценивания параметров выбранной стойкостной модели. Для расчета оптимальных режимов сверления по критерию минимума затрат для широкого диапазона диаметров сверл (от 3 до 40 мм) и обрабатываемых материалов (с коэффициентом обрабатываемости материала от 0,2 до 1) разработан программный комплекс на основе предложенной методики.

Список литературы
1. Общемашиностроительные нормативы режимов резания: справочник. В 2 т. Т. 1 / А.Д. Локтев и др. – М.: Машиностроение, 1991. – 640 с: ил. – ISBN 5-217-01190-4.

2. Режимы резания труднообрабатываемых материалов: справочник / Я.Л. Гуревич и др. – М.: Машиностроение, 1976. – 176 с.

3. Островский В.И. Теория резания металлов. Расчет оптимальных режимов резания: учебное пособие. – Л.: СЗПИ, 1986. – 68 с.

4. Colding B., Konig W. Validity of the Taylor equation in metal cutting // CIRP Annals. – 1971. – Vol. 19, N 4. – P. 793–812.

5. Силин С.С., Баранов А.В., Рыкунов А.Н. Научно-обоснованное нормирование операций механообработки // Тракторы и сельскохозяйственные машины. – 1996. – № 4. – С. 29–32.

6. Макаров А.Д., Износ и стойкость режущих инструментов. – М.: Машиностроение, 1966. – 264 с.

7. Грановский Г.И. О стойкости инструмента как исходном параметре для расчетов режима резания // Вестник машиностроения. – 1965. –№ 8. – С. 59–60.

8. Varatharajulu M., Loganathan C., Baskar N. Influence of cutting parameters on burr height and burr thickness in drilling of Duplex 2205 using Solid Carbide // International Journal of ChemTech Research. – 2015. – N 8 (2). – P. 768–777.

9. Shunmugesh K., Panneerselvam K., Jospaul T. A nova based optimization of machining parameters in drilling of glass fiber reinforced polymer (GFRP) composites // International Journal of Emerging Engineering Research and Technology. – 2014. – Vol. 2, iss. 3. – P. 53–60.

10. Иванцивский В.В., Скиба В.Ю. Совмещение операций поверхностной закалки и финишного шлифования на одном технологическом оборудовании // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2006. – № 1 (30). –С. 16–18.

11. Gaitonde V.N., Karnik S.R. Selection of optimal process parameters for minimizing burr size in drilling using taguchi’s quality loss function approach // Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering. – 2012. – Vol. 34, N 3. – P. 238–245. – doi: 10.1590/S1678-58782012000300003.

12. Bădan I., Oancea Gh., Vasiloni M.. Mathematical model for drilling cutting forces of 40CrMnMoS8-6 steel // Bulletin of the Transilvania University of Braşov. Series I: Engineering Sciences. – 2012. – Vol. 5 (54), N 1. – P. 31–38.

13. Kilickap E. Determination of optimum parameters on delamination in drilling of GFRP composites by Taguchi method // Indian Journal of Engineering & Materials Sciences. – 2010. – Vol. 17. – P. 265–274.

14. Shunmugesh K., Panneerselvam K., Jospaul T. Optimising drilling parameters of gfrp by using grey relational analysis // International Journal of Research in Engineering and Technology. – 2014. – Vol. 3, iss. 6. – P. 302–305.

15. Ficici F., Koksal S., Karacadag M.C. Optimization of cutting parameters for surface roughness of stainless steel in drilling process // International Journal of Science and Advanced Technology. – 2012. – Vol. 2, N 3. – P. 114–121.

16. Контактные процессы при алмазной обработке инструментальных материалов / В.Ю. Попов, А.С. Янюшкин, О.И. Медведева, В.Ю. Скиба // Системы. Методы. Технологии. – 2014. – № 3 (23). – С. 68–74.

17. Selection of optimum drilling parameter in drilling of commercial acrylic sheet to achieve minimum hole expansion by using Taguchi approach / I. Khan, D. Luthra, M. Verma, S. Singh // International Journal of Engineering Science and Technology. – 2012. – Vol. 4, iss. 4. – P. 1256–1261.

18. Integration of production steps on a single equipment / V. Skeeba, V. Pushnin, I. Erohin, D. Kornev // Materials and Manufacturing Processes. – 2015. – Vol. 30, iss. 12. – P. 1408–1411. – doi: 10.1080/10426914.2014.973595.

19. Manikandan C., Rajeswari B. Study of cutting parameters on drilling EN24 using Taguchi method // International Journal of Engineering Research & Technology. – 2013. – Vol. 2, iss. 7. – P. 146–149.

20. Карманов В.С. Исследование математических моделей стойкости режущего инструмента // Научный вестник НГТУ. – 2006. – № 2 (23). – С. 55–64.

21. Смагин Г.И. Оптимизация режимов сверления по критерию минимума затрат: монография. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2000. – 68 с.

22. Смагин Г.И., Карманов В.С. Алгоритм нормирования режимов резания труднообрабатываемых материалов по методу характеристических линий и поверхностей при использовании специальных планов эксперимента // Научный вестник НГТУ. – 2011. – № 3 (44). – С. 149–158.

23. Zuperl U., Cus F. Optimization of cutting conditions during machining by using neural networks // Proceedings of the 12th International Conference on Flexible Automation and Intelligent Manufacturing, Dresden, Germany, 15–17 July 2002. – Dresden, 2002. – P. 502–511.

24. Dereli T., Filiz I.H., Baykasoglu A. Optimizing cutting parameters in process planning of prismatic parts by using genetic algorithms // International Journal of Production Research. – 2001. – Vol. 39, iss. 15. – P. 3303–3328. – doi: 10.1080/00207540110057891.

25. Deepak S.S.K. Cutting speed and feed rate optimization for minimizing production time of turning process // International Journal of Modern Engineering Research, 2012. – Vol. 2, iss. 5. – P. 3398–3401.

26. Ab Rashid M.F.F., Izwandi S. Optimization of turning parameters to minimize production cost using genetic algorithm [Electronic resource] // Proceedings of the 2nd CUTSE International Conference, Miri, Sarawak, Malaysia, 24–25 November 2009. – Sarawak, 2009. – Available at: http://umpir.ump.edu.my/5277/1/CUTSE_MOC_02_Optimization_of_Turning_Parameters_to_Minimize_Production_Cost.PDF (accessed: 30.10.2015).

27. Kronenberg M. Machining science and application. Theory and practice for operation and development of machining processes. – 1^st ed. – Oxford: Pergamon Press, 1966. – 410 p.