Моделирование съема припуска в зоне контакта при внутреннем шлифовании хрупких неметаллических материалов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Финишные операции, в частности, круглое шлифование, существенным образом формируют параметры качества изделий, их эксплуатационные характеристики и функциональную пригодность. Стоимость шлифовальных работ при этом существенно возрастает по сравнению со шлифованием металлов, достигая в среднем 20…28 % от общих затрат на изготовление изделий. Выбор оптимальных параметров технологической системы на основе моделирования процесса позволяет повысить надежность, производительность и экономическую эффективность. Для описания процессов обработки хрупких неметаллических материалов используются в основном эмпирические зависимости, а существующие аналитические модели не учитывают стохастическую природу операции шлифования и сочетание процессов микрорезания и хрупкого скалывания при удалении частиц хрупкого неметаллического материала и износа поверхности шлифовального инструмента. Цель работы: моделирование съема припуска в зоне контакта при внутреннем шлифовании хрупких неметаллических материалов Задачей является исследование особенностей и закономерностей изменения вероятности удаления материала при контакте обрабатываемой поверхности с абразивным инструментом. В работе получены теоретико-вероятностные модели, позволяющие выявить закономерности съема материала в зоне контакта. Модели позволяют проследить закономерности взаимодействия режущих и колющих зерен на поверхности заготовки и процесса съема припуска в зоне контакта за счет комбинации явлений микрорезания и хрупкого скалывания, рассматриваемых как случайное событие. Методами исследования являются математическое и физическое моделирование с использованием основных положений теории вероятности, законов распределения случайных величин, а также теории резания и теории деформируемого твердого тела. Результаты и обсуждение. Получены данные, дающие наглядную иллюстрацию закономерности удаления материала вдоль зоны контакта на различных уровнях. Анализ полученных результатов показывает, что окружная скорость инструмента и скорость вращения заготовки, которые входят непосредственно в уравнение для расчета вероятности удаления материала, существенно влияют на интенсивность съема материала. Значительным образом оказывает воздействие на съем припуска также поперечная подача. Получена качественная картина изменения вероятности удаления материала в зоне контакта при шлифовании отверстий в хрупких неметаллических материалах Полученные закономерности изменения вероятности удаления материала при контакте обрабатываемой поверхности с абразивным инструментом и аналитические зависимости справедливы для широкого диапазона режимов шлифования, характеристик инструментов и других технологических факторов.

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

С. И. Рощупкин

Email: st.roshchupkin@yandex.ru
канд. техн. наук, доцент, Севастопольский государственный университет, ул. Университетская, 33, г. Севастополь, 299053, Россия, st.roshchupkin@yandex.ru

А. О. Харченко

Email: khao@list.ru
канд. техн. наук, профессор, Севастопольский государственный университет, ул. Университетская, 33, г. Севастополь, 299053, Россия, khao@list.ru

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. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. Sidorov D., Sazonov S., Revenko D. Building a dynamic model of the internal cylindrical grinding process // Procedia Engineering. – 2016. – Vol. 150. – P. 400–405. – doi: 10.1016/j.proeng.2016.06.739.
  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 Modelling 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 // 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 // International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2014. – Vol. 75. – P. 1245–1252. – doi: 10.1007/s00170-014-6189-5.
  13. A new approach for dynamic modelling of energy consumption in the grinding process using recurrent neural networks / A. Arriandiaga, E. Portillo, J.A. Sanchez, I. Cabanes, I. Pombo // Neural Computing and Applications. – 2016. – Vol. 27. – P. 1577–1592. – doi: 10.1007/s00521-015-1957-1.
  14. Soler Ya.I., Le N.V., Si M.D. Influence of rigidity of the hardened parts on forming the shape accuracy during flat grinding // MATEC Web of Conferences. – 2017. – Vol. 129. – P. 01076. – doi: 10.1051/matecconf/201712901076.
  15. Солер Я.И., Хоанг Н.А. Влияние глубины резания на высотные шероховатости инструментов из стали У10А при плоском шлифовании кругами из кубического нитрида бора // Авиамашиностроение и транспорт Сибири: сборник статей IX Всероссийской научно-практической конференции / Иркутский национальный исследовательский технический университет. – Иркутск, 2017. – С. 250–254.
  16. Calculation of surface roughness parameters for external cylindrical grinding / Yu. Novoselov, S. Bratan, V. Bogutsky, Yu. Gutsalenko // Fiabiltate si Durabilitate = Fiability and Durability. – 2013. – Suppl. 1. – P. 5–15.
  17. Новоселов Ю.К. Динамика формообразования поверхностей при абразивной обработке. – Севастополь: СевНТУ, 2012. – 304 с. – ISBN 978-617-612-051-3.
  18. Повышение качества деталей при шлифовании в условиях плавучих мастерских / С.М. Братан, Е.А. Владецкая, Д.О. Владецкий, А.О. Харченко. – М.: Вузовский учебник; Инфра-М, 2018. – 154 с. – ISBN 978-5-9558-0598-6.
  19. Лобанов Д.В., Янюшкин А.С., Архипов П.В. Напряженно-деформированное состояние твердосплавных режущих элементов при алмазном затачивании // Вектор науки Тольяттинского государственного университета. – 2015. – № 3-1 (33-1). – С. 85–91. – doi: 10.18323/2073-5073-2015-3-85-91.
  20. Kassen G., Werner G. Kinematische Kenngrößen des Schleifvorganges // Industrie-Anzeiger. – 1969. – N 87. – P. 91–95.
  21. Identification of removal parameters at combined grinding of conductive ceramic materials / S. Bratan, S. Roshchupkin, A. Kolesov, B. Bogutsky // MATEC Web of Conferences. – 2017. – Vol. 129. – P. 01079. doi: 10.1051/matecconf/201712901079.
  22. Гусев В.В., Моисеев Д.А. Износ алмазного шлифовального круга при обработке керамики // Прогрессивные технологии и системы машиностроения. – 2019. – № 4 (67). – С. 25–29.
  23. Novoselov Yu., Bratan S., Bogutsky B. Analysis of relation between grinding wheel wear and abrasive grains wear // Procedia Engineering. – 2016. – Vol. 150. – P. 809–814. – doi: 10.1016/j.proeng.2016.07.116.

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».