Моделирование взаимосвязей между входными факторами и выходными показателями процесса внутреннего шлифования с учетом взаимных колебаний инструмента и заготовки

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. В реальных производственных условиях технологические режимы, рекомендованные в научной литературе, не отражают заявленных качеств, вследствие того что не учитывают множество факторов, присущих процессу чистового шлифования, например, его стохастическую природу, изменение его динамических свойств, увеличение взаимных колебаний инструмента и заготовки, появляющихся из-за изменений состояния технологической системы, например увеличение вибраций станка вследствие  неравномерного износа инструмента и др. Все разработанные ранее модели имеют ограниченную область применения, они не учитывают того, что появление колебаний приводит к колебанию глубины шлифования при случайном контактировании зерен с обрабатываемым материалом, где одна группа зерен срезает материал, другая попадают в след царапин, оставленных предшествующими зернами, и т.д. Это приводит к изменениям величин съема материала, шероховатости поверхности и других параметров технологической системы, что непосредственно сказывается на показателях точности обработки и качестве обработанных поверхностей. Цель работы: разработка математических моделей, устанавливающих взаимосвязи между режимами обработки и текущими параметрами зоны контакта при чистовом шлифовании точных отверстий с учетом взаимных колебаний инструмента и заготовки. Методами исследования являются математическое моделирование с использованием основных положений теории абразивно-алмазной обработки. Результаты и обсуждение. Установлены взаимосвязи между режимами резания с текущими входными параметрами зоны контакта при шлифовании точных отверстий с учетом взаимных колебаний инструмента и заготовки, которые позволяют определить параметры системы на выходе для избегания стоимостных потерь, в том числе снижения числа бракованных изделий и временных издержек. Построены нестационарные математические зависимости, позволяющие определять режимы резания в процессе реализации цикла шлифования с учетом величины относительных вибраций и начальной фазы. Установлено, что вместо установившегося процесса наблюдаются гармонические колебания, вызванные отклонениями формы круга, интенсивностью износа инструмента и другими факторами. Все вышеперечисленное оказывает существенное влияние на качество обработанной поверхности. Полученные модели являются универсальными для различных характеристик инструмента, однако для более адекватного описания процесса необходимы математические зависимости, учитывающие износ инструмента на различных связках, что является задачей дальнейших исследований.

Об авторах

С. М. Братан

Email: serg.bratan@gmail.com
доктор техн. наук, Профессор, Севастопольский государственный университет, ул. Университетская, 33, г. Севастополь, 299053, Россия, serg.bratan@gmail.com

А. С. Часовитина

Email: nastya.chasovitina@mail.ru
Севастопольский государственный университет, ул. Университетская, 33, г. Севастополь, 299053, Россия, nastya.chasovitina@mail.ru

Список литературы

  1. Kassen G., Werner G. Kinematische Kenngrößen des Schleifvorganges // Industrie-Anzeiger. – 1969. – N 87. – P. 91–95.
  2. Malkin S., Guo C. Grinding technology: theory and applications of machining with abrasives. – New York: Industrial Press, 2008. – 372 р. – ISBN 978-0-8311-3247-7.
  3. Hou Z.B., Komanduri R. On the mechanics of the grinding process. Pt. 1. Stochastic nature of the grinding process // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 2003. – Vol. 43. – P. 1579–1593. – doi: 10.1016/S0890-6955(03)00186-X.
  4. Lajmert P., Sikora V., Ostrowski D. A dynamic model of cylindrical plunge grinding process for chatter phenomena investigation // MATEC Web of Conferences. – 2018. – Vol. 148. – P. 09004–09008. – doi: 10.1051/matecconf/20181480900.
  5. A time-domain surface grinding model for dynamic simulation / M. Leonesio, P. Parenti, A. Cassinari, G. Bianchi, M. Monn // Procedia CIRP. – 2012. – Vol. 4. – P. 166–171. – doi: 10.1016/j.procir.2012.10.030.
  6. Zhang N., Kirpitchenko I., Liu D.K. Dynamic model of the grinding process // Journal of Sound and Vibration. – 2005. – Vol. 280. – P. 425–432. – doi: 10.1016/j.jsv.2003.12.006.
  7. Estimation of dynamic grinding wheel wear in plunge grinding / M. Ahrens, J. Damm, M. Dagen, B. Denkena, T. Ortmaier // Procedia CIRP. – 2017. – Vol. 58. – P. 422–427. – doi: 10.1016/j.procir.2017.03.247.
  8. Garitaonandia I., Fernandes M.H., Albizuri J. Dynamic model of a centerless grinding machine based on an updated FE model // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 2008. – Vol. 48. – P. 832–840. – doi: 10.1016/j.ijmachtools.2007.12.001.
  9. Tawakolia T., Reinecke H., Vesali A. An experimental study on the dynamic behavior of grinding wheels in high efficiency deep grinding // Procedia CIRP. – 2012. – Vol. 1. – P. 382–387. – doi: 10.1016/j.procir.2012.04.068.
  10. Dynamic modeling and simulation of a nonlinear, non-autonomous grinding system considering spatially periodic waviness on workpiece surface / J. Jung, P. Kim, H. Kim, J. Seok // Simulation Modeling Practice and Theory. – 2015. – Vol. 57. – P. 88–99. – doi: 10.1016/j.simpat.2015.06.005.
  11. Yu H., Wang J., Lu Y. Modeling and analysis of dynamic cutting points density of the grinding wheel with an abrasive phyllotactic pattern // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2016. – Vol. 86. – P. 1933–1943. – doi: 10.1007/s00170-015-8262-0.
  12. Guo J. Surface roughness prediction by combining static and dynamic features in cylindrical traverse grinding // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2014. – Vol. 75. – P. 1245–1252. – doi: 10.1007/s00170-014-6189-5.
  13. Брозголь И.М. Влияние микрогеометрии поверхности и метода окончательной обработки дорожек качения колец на долговечность шариковых подшипников // Технология подшипникостроения: научнно-технический бюллетень ЭНИИПП. – М., 1958. – № 17. – С. 118–125.
  14. Королев А.В. Исследование процессов образования поверхностей инструмента и детали при абразивной обработке. – Саратов: Саратов. ун-т, 1975. – 202 с.
  15. Маслов Е.Н. Теория шлифования материалов. – М.: Машиностроение, 1974. – 320 с.
  16. Новоселов Ю.К. Динамика формообразования поверхностей при абразивной обработке. – Севастополь: СевНТУ, 2012. – 304 с. – ISBN 978-617-612-051-3.
  17. Носенко В.А., Носенко С.В. Технология шлифования металлов. – 2-е изд., стер. – Старый Оскол: Тонкие наукоемкие технологии, 2019. – 616 с.
  18. Витенберг Ю.Р. Применение корреляционной теории для оценки шлифованной поверхности // Вестник машиностроения. – 1969. – Вып. 1. – С. 55–57.
  19. Линник Ю.В., Хусу А.П. Математико-статическое описание неровностей профиля поверхности при шлифовании // Инженерный сборник. – 1954. – Т. 20. – С. 154–159.
  20. Попов С.А., Малевский Н.П., Терещенко Л.М. Алмазно-абразивная обработка металлов и твердых сплавов. – М.: Машиностроение, 1977. – 264 с.
  21. Щеголев В.А., Уланова М.Е. Эластичные абразивные и алмазные инструменты. – Л.: Машиностроение, 1977. – 148 с.
  22. Хусу А.П., Витенберг Ю.Р., Пальмов В.А. Шероховатость поверхностей: теоретико-вероятностный подход. – М.: Наука, 1975. – 344 с.
  23. Okamura K., Nakajima T. Elastic properties of grinding weel // Memories of the Faculty of Engineering, Kyoto University. – 1969. – Vol. 31, pt. 4. – P. 490–517.
  24. Стадник Т.В. Повышение эффективности обработки длинномерных цилиндрических заготовок из алюминиевых и титановых сплавов на операциях ленточного ротационного шлифования: дис. … канд. техн. наук. – Севастополь, 2022. – 198 с.
  25. Братан С.М., Часовитина А.С. Моделирование влияния относительных вибраций инструмента и заготовки на съем материала при внутреннем шлифовании // Наукоемкие технологии в машиностроении. – 2022. – № 9 (135). – С. 3–9. – doi: 10.30987/2223-4608-2022-9-3-9.
  26. Влияние на вероятность удаления материала относительных вибраций абразивного инструмента и заготовки при чистовом шлифовании / С.М. Братан, С.И. Рощупкин, А.С. Часовитина, К. Гупта // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2022. – Т. 24, № 1. – С. 33–47. – doi: 10.17212/1994-6309-2022-24.1-33-47.
  27. Bratan S., Roshchupkin S., Chasovitina A. The correlation of movements in the technological system during grinding precise holes // Materials Science Forum. – 2021. – Vol. 1037. – P. 384–389. – doi: 10.4028/ href='www.scientific.net/MSF.1037.384' target='_blank'>www.scientific.net/MSF.1037.384.
  28. Kharchenko A., Chasovitina A., Bratan S. Modeling of regularities of change in profile sizes and wear areas of abrasive wheel grains during grinding // Materials Today: Proceedings. – 2021. – Vol. 38, pt. 4. – P. 2088–2091. – doi: 10.1016/j.matpr.2020.10.154.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».