Моделирование взаимосвязи силы резания с глубиной резания и объемами снимаемого металла единичными зернами при плоском шлифовании

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Модель расчета силы резания лежит в основе модулей САМ-системы, связанных как с прогнозированием погрешности обработки на металлорежущих станках для заданных условий шлифования, так и с оптимизацией всех параметров технологического режима (параметры режимов резания, режущего инструмента и пр.). Однако из-за отсутствия адекватной модели расчета силы резания, представленной в инженерном виде, такие модули до сих пор не разработаны не только для операций плоского шлифования, но и для всех других видов металлообработки. Сложность получения адекватной модели силы резания для операций плоского шлифования заключается в необходимости установления взаимосвязи станочных параметров макрорежимов резания (подачи, скорость резания) шлифовальным кругом с параметрами микрорежимов резания – множеством режущих зерен круга, связанных с пластической деформацией металла в зоне сдвига, микрообъемами снимаемого металла и геометрией режущей части абразивных зерен. Целью данной работы является разработка силовой модели, устанавливающей взаимосвязь силы резания с глубиной резания и объемами снимаемого металла единичными зернами и кругом в целом на основе интеграции микрообъемов и микросил при срезе металла зернами круга. Предметом исследования является математическое моделирование взаимосвязи между силой резания и режимами резания с параметрами микрорезания группой единичных зерен на основе равенства работ при снятии металла одного объема. Методологической основой исследований служит установленная С.Н. Корчаком связь между работой (энергией), затрачиваемой на пластическую деформацию металла единичным зерном, интенсивностью напряжений, интенсивностью скоростей деформаций и объемом снимаемого металла кругом в целом. Результатом работы является аналитическая модель, достоверно и адекватно устанавливающая взаимосвязь между силой резания и глубиной резания, режимами резания, характеристикой круга, физико-механическими свойствами обрабатываемого материала и другими основными технологическими параметрами. Областью применения результатов является возможность использования представленной в данной статье модели расчета силы резания в качестве основы при разработке модуля для CAM-системы (цифрового двойника процесса механической обработки), который бы позволял в рамках производственного процесса вести расчет и проектирование оптимальных технологических параметров операции плоского шлифования, а также осуществлять тестирование режимов резания по критерию точности обработки партии деталей с учетом влияния различных переменных факторов и реальных условий обработки.

Об авторах

А. В. Акинцева

Email: akintsevaav@susu.ru
канд. техн. наук, Южно-Уральский государственный университет, пр. Ленина, 76, г. Челябинск, 454080, Россия, akintsevaav@susu.ru

П. П. Переверзев

Email: pereverzevpp@susu.ru
доктор техн. наук, доцент, Южно-Уральский государственный университет, пр. Ленина, 76, г. Челябинск, 454080, Россия, pereverzevpp@susu.ru

Список литературы

  1. Корчак С.Н. Производительность процесса шлифования. – М.: Машиностроение, 1974. – 280 с.
  2. Зубарев Ю.М., Приемышев А.В. Теория и практика повышения эффективности шлифования материалов. – СПб.: Лань, 2010. – 304 с. – ISBN 978-5-8114-0973-0.
  3. Филимонов Л.Н. Высокоскоростное шлифование. – Л.: Машиностроение, 1979. – 248 с.
  4. Николаенко А.А. Моделирование обеспечения точности обработки при плоском глубинном шлифовании периферией круга // Технология машиностроения. – 2011. – № 5. – С. 57–59.
  5. Кошин А.А., Шипулин Л.В. Стохастические модели температурных и силовых явлений, происходящих при шлифовании, и их реализация средствами параллельных вычислений // Вестник ЮУрГУ. Серия: Математическое моделирование и программирование. – 2012. – № 18 (277). – С. 20–31.
  6. Королев А.В., Новоселов Ю.К. Теоретико-вероятностные основы абразивной обработки. Ч. 2. Взаимодействие инструмента и заготовки при абразивной обработке. – Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 1989. – 160 с.
  7. Новоселов Ю.К. Динамика формообразования поверхностей при абразивной обработке. – Севастополь: Изд-во СевНТУ, 2012. – 304 с. – ISBN 978-617-612-051-3.
  8. Лоладзе Т.Н. Силы резания при шлифовании металлов // Металлообработка. – 2002. – № 1. – С. 3–8.
  9. Мишин В.Н., Балашов В.Н. Силы, возникающие при шлифовании // Автомобильная промышленность. – 2010. – № 10. – С. 26–29.
  10. 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 (7–8). – P. 832–840. – doi: 10.1016/j.ijmachtools.2007.12.001.
  11. 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.
  12. 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.
  13. 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.
  14. 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.
  15. A time-domain surface grinding model for dynamic simulation / M. Leonesio, P. Parenti, A. Cassinari, G. Bianchi, M. Monno // Procedia CIRP. – 2012. – Vol. 4. – P. 166–171. – doi: 10.1016/j.procir.2012.10.030.
  16. Li H., Shin Y.C. A time-domain dynamic model for chatter prediction of cylindrical plunge grinding // Journal of Manufacturing Science and Engineering. – 2006. – Vol. 128 (2). – P. 404–415. – doi: 10.1115/1.2118748.
  17. Patnaik D., Vijayender S., Paruchur V.R. A new model for grinding force prediction and analysis // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 2010. – Vol. 50. – P. 231–240. – doi: 10.1016/j.ijmachtools.2009.12.004.
  18. 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.
  19. 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. – doi: 10.1051/matecconf/201814809004.
  20. 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.
  21. Influence of cutting parameters on surface hardening of 52100 steel in flat grinding process / M.O. Gomes, L.M. Neto, R.B. Pereira, L.C. Brandão // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2018. – Vol. 96. – P. 1–3. – doi: 10.1007/s00170-018-1656-z.
  22. Impact of cutting speed on grinding wheel wear and cutting force when grinding / T. Bakša, J. Farsky, O. Hronek, M. Zetek // Manufacturing Technology. – 2018. – Vol. 18 (5). – P. 699–703. – doi: 10.21062/ujep/163.2018/a/1213-2489/MT/18/5/699.
  23. Nadolny K., Plichta J., Balasz B. Application of computer modeling and simulation for designing of grinding wheels with zone-diversified structure // Management and Production Engineering Review. – 2010. – Vol. 1 (4). – P. 38–45.
  24. Воронов С.А., Вэйдун М.А. Математическое моделирование процесса плоского шлифования // Проблемы машиностроения и надежности машин. – 2017. – № 4. – С. 85–94.
  25. Составляющие силы резания плоского врезного шлифования титанового сплава высокоструктурными кругами / С.В. Носенко, В.А. Носенко, Н.Д. Сердюков, А.С. Кузнецова // Известия Волгоградского государственного технического университета. – 2017. – № 5. – С. 36–40.
  26. Даниленко М.В. Разработка динамической математической модели силы резания с учетом влияния износа шлифовального круга: дис. … канд. техн. наук: 05.02.08. – Волгоград, 2018. – 175 с.
  27. Li J., Yang R. // Zuhe juchuang yu zidonghua jiagong jishu = Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique. – 2012. – Vol. 6. – P. 92–95. – In Chinese.
  28. Liu Y., Zhao H., Jing J., Wei S. // Jinganshi yu moliaomoju gongcheng = Diamond and Abrasives Engineering. – 2012. – Vol. 32 (4). – P. 55–59. – In Chinese.
  29. Курдюков В.И. Основы абразивной обработки. – Курган: Изд-во Курган. гос. ун-та, 2014. – 195 с. – ISBN 978-5-4217-0254-2.
  30. Переверзев П.П., Пименов Д.Ю. Модель силы резания при круглом врезном шлифовании с учетом затупления режущих зерен абразивного круга // Трение и износ. – 2016. – № 1 (37). – С. 76–82.
  31. Акинцева А.В., Переверзев П.П. Аналитическая модель силы резания, возникающая в процессе плоского шлифования // Машиностроительные технологические системы: сборник трудов Международной научно-технической конференции (METS 22). – Ростов н/Д., 2022. – С. 232–238.

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».