Расчет температур при чистовом фрезеровании жаропрочного сплава марки ХН56ВМКЮ-ВД

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Одной из важнейших задач при резании металлов и сплавов является контроль температурного фактора, так как температура является одним из ограничений при определении режимов резания. Этот подход позволяет определять рациональные (в некоторых случаях и оптимальные) режимы фрезерования. Экспериментальные методы определения температуры трудоемки, экономически затратные и не всегда доступны. Трудоемкость заключается в необходимости постоянной настройки экспериментального оборудования в связи с меняющимися условиями резания, электроизоляции инструмента и заготовки, появлении паразитной термоЭДС (если речь идет о методах измерения температуры термопарами), постоянной калибровке приборов и подбору коэффициентов теплового излучения (если речь идет о бесконтактных методах измерения температуры). В связи с этим возникает необходимость в теоретическом определении температур при фрезеровании с минимальным использованием экспериментальных данных. Цель работы. Разработать методику теоретического расчета температуры при фрезеровании (резании) жаропрочных материалов на никелевой основе (на примере сплава ХН56ВМКЮ-ВД (ЭП109-ВД)). Методика исследования. Для теоретического определения температур резания была сформирована математическая модель, учитывающая механические и теплофизические свойства обрабатываемого материала и их изменение в зависимости от изменения температуры при фрезеровании, геометрию режущего инструмента и особенности схематизации процесса фрезерования. Экспериментальная часть исследования проводилась на фрезерном станке КФПЭ-250 с системой ЧПУ Маяк-610. Обрабатывался материал ЭП109-ВД фрезой фирмы Seco JS513050D2C.0Z3-NXT с различными значениями скорости и подачи. Температура измерялась с помощью тепловизора модели Fluke Ti400. Результаты и их обсуждение. Разработана теоретическая модель расчета температуры  (для группы сплавов ХН77ТЮР, ХН62МВТЮ, ХН73МБТЮ и ХН56ВМКЮ-ВД) при фрезеровании жаропрочных сплавов на никелевой основе, позволяющая при изменении условий резания (скорость, подача, глубина, геометрия режущего инструмента) спрогнозировать значение температуры на передней и задней поверхности режущего инструмента, а также температуру резания. Анализ экспериментальных и теоретически спрогнозированных значений температуры резания показал удовлетворительное совпадение соответствующих значений.

Об авторах

Д. С. Губин

Email: gubin.89@list.ru
Омский государственный технический университет, пр. Мира, 11, г. Омск, 644050, Россия; gubin.89@list.ru

А. Г. Кисель

Email: kisel1988@mail.ru
канд. техн. наук, Омский государственный технический университет, пр. Мира, 11, г. Омск, 644050, Россия; kisel1988@mail.ru

Список литературы

  1. Wear behavior of solid SiAlON milling tools during high speed milling of Inconel 718 / A. Celik, M.S. Alagac, S. Turan, A. Kara, F. Kara // Wear. – 2017. – Vol. 378–379. – P. 58–67. – doi: 10.1016/j.wear.2017.02.025.
  2. Analysis of tool wear patterns in finishing turning of Inconel 718 / J.L. Cantero, J. Diaz-Alvarez, M.H. Miguelez, N.C. Marin // Wear. – 2013. – Vol. 297, iss. 1–2. – P. 885–894. – doi: 10.1016/j.wear.2012.11.004.
  3. Augspurger T., Bergs T., Döbbeler B. Measurement and modeling of heat partitions and temperature fields in the workpiece for cutting Inconel 718, AISI 1045, Ti6Al4V, and AlMgSi0.5 // Journal of Manufacturing Science and Engineering. – 2019. – Vol. 141 (6). – P. 061007. – doi: 10.1115/1.4043311.
  4. The effect of feed rate on durability and wear of exchangeable cutting inserts during cutting Ni-625 / J. Petru, T. Zlamal, R. Cep, D. Stancekova // Tehnicki Vjesnik. – 2017. – Vol. 24, suppl. 1. – P. 1–6. – doi: 10.17559/TV-20131221170237.
  5. Макаров А.Д. Оптимизация процессов резания. – М.: Машиностроение, 1976. – 278 с.
  6. Modeling and optimization of temperature in end milling operations / J.C. Baralic, N.G. Ducic, A.M. Mitrovic, P.P. Kovac, M.V. Lucic // Thermal Science. – 2019. – Vol. 23, iss. 6A. – P. 3651–3660. – doi: 10.2298/TSCI190328244B.
  7. Liao Y.S., Lin H.M., Wang J.H. Behaviors of end milling Inconel 718 superalloy by cemented carbide tools // Journal of Materials Processing Technology. – 2008. – Vol. 201, iss. 1–3. – P. 460–465 – doi: 10.1016/j.jmatprotec.2007.11.176.
  8. Федоров С.В., Мин Х.С. Влияние комплексной поверхностной обработки на изнашивание фрезерных твердосплавных пластин при резании никелевого сплава // Известия вузов. Физика. – 2018. – Т. 61, № 8-2. – С. 93–97.
  9. Tanaka H., Sugihara T., Enomoto T. High speed machining of Inconel 718 focusing on wear behaviors of PCBN cutting tool // Procedia CIRP. – 2016. – Vol. 46. – P. 545–548. – doi: 10.1016/j.procir.2016.03.120.
  10. Identification of temperatures in cutting zone when dry machining of nickel alloy Inconel 718 / A. Czan, M. Sajgalik, J. Holubjak, L. Zauskova, T. Czanova, P. Martikan // Procedia Manufacturing. – 2017. – Vol. 14. – P. 66–75. – doi: 10.1016/j.promfg.2017.11.008.
  11. Cutting zone temperature identification during machining of nickel alloy Inconel 718 / A. Czan, I. Danis, J. Holubjak, L. Zauskova, T. Czánová, M. Mikloš, P. Martikán // Technological Engineering. – 2017. – Vol. 14. – P. 24–29. – doi: 10.1515/teen-2017-0017.
  12. Coz G.L., Dudzinski D. Temperature variation in the work piece and in the cutting tool when dry milling Inconel 718 // International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2014. – Vol. 74, iss. 5–8. – P. 1133–1139. – doi: 10.1007/s00170-014-6006-1.
  13. Sato M., Tamura N., Tanaka H. Temperature variation in the cutting tool in end milling // Journal of Manufacturing Science and Engineering. – 2011. – Vol. 133, iss. 2. – P. 021005. – doi: 10.1115/1.4003615.
  14. Ozela T., Altan T. Process simulation using finite element method – prediction of cutting forces, tool stresses and temperatures in high-speed flat end milling // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 2000. – Vol. 40, iss. 5. – P. 713–738. – doi: 10.1016/S0890-6955(99)00080-2.
  15. Heisel U., Kushner V., Storchak M. Effect of machining conditions on specific tangential forces // Production Engineering. – 2012. – Vol. 6, iss. 6. – P. 621–629. – doi: 10.1007/s11740-012-0417-3.
  16. Разработка математической модели кривой течения сплавов при адиабатических условиях деформирования / В.С. Кушнер, М.Г. Сторчак, О.Ю. Бургонова, Д.С. Губин // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. – 2017. – Т. 83, № 5. – С. 45–49. – URL: https://www.zldm.ru/jour/article/view/477/478 (дата обращения: 27.01.2022).
  17. High speed turning of Inconel 718 using PVD-coated PCBN tools / S.L. Soo, S.A. Khan, D.K. Aspinwall, P. Harden, A.L. Mantle, G. Kappmeyer, D. Pearson, R. M’;Saoubi // CIRP Annals – Manufacturing Technology. – 2016. – Vol. 65, iss. 1. – P. 89–92. – doi: 10.1016/j.cirp.2016.04.044.
  18. Analytical modelling methods for temperature fields in metal cutting based on panel method of fluid mechanics / F. Klocke, M. Brockmann, S. Gierlings, D. Veselovac, D. Kever, B. Roidl, G. Schmidt, U. Semmler // Procedia CIRP. – 2015. – Vol. 31. – P. 352–356. – doi: 10.1016/j.procir.2015.03.067.
  19. Experimental studies for verification of thermal effects in cutting / U. Heisel, M. Storchak, P. Eberhard, T. Gaugele // Production Engineering. – 2011. – Vol. 5. – P. 507–515. – doi: 10.1007/s11740-011-0312-3.
  20. Shrot A., Baker M. Determination of Johnson–Cook parameters from machining simulations // Computational Materials Science. – 2012. – Vol. 52, iss. 1. – P. 298–304. – doi: 10.1016/j.commatsci.2011.07.035.

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».