Стационарность профиля инструмента при моделировании поверхностного пластического деформирования обкатыванием как процесса плоской дробной деформации

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Поверхностное пластическое деформирование, в том числе обкатывание, является эффективным способом повышения эксплуатационных свойств деталей машин. Одним из перспективных подходов к проектированию упрочняющих технологических процессов является механика технологического наследования. Для расчета наследственных параметров, характеризующих накопленную деформацию и поврежденность металла, возможно моделирование обкатывания как процесса плоской дробной деформации, что позволяет существенно сократить сроки моделирования процесса. Однако при вращении плоскости, в которой рассматривается напряженно-деформированное состояние, происходит изменение профиля ролика. Целью работы является оценка величины изменения профиля ролика в плоскости деформации в процессе деформирования как важного фактора, обеспечивающего точность получаемого решения. Методы исследования. Профиль ролика в плоскости деформации определяется линией пересечения поверхности ролика и этой плоскости. В работе приведен порядок расчета координат точек линий пересечения, представляющих собой кривые четвертого порядка, в зависимости от геометрических размеров ролика и детали, а также угла наклона плоскости деформации. Результаты и обсуждение. Для оценки величины изменения профиля ролика были определены координаты точек линий пересечения поверхности ролика и плоскости деформации для режимов обкатывания, соответствующим достаточно развитой пластической деформации, проведена аппроксимация полученных линий в системе координат, связанной с плоскостью деформации, и оценено относительное изменение координат линий пересечения при повороте плоскости деформации. В результате проведенных аналитических исследований установлено, что даже при развитой пластической деформации относительное изменение координат точек линий пересечения не превышает 0,1 %. Это свидетельствует о возможности использования при моделировании обкатывания с использованием модели плоской дробной деформации стационарного профиля ролика.

Об авторах

А. А. Кречетов

Email: krechetovaa@kuzstu.ru
канд. техн. наук, доцент, Кузбасский государственный технический университет имени Т.Ф. Горбачева, ул. Весенняя, 28, г. Кемерово, 650000, Россия, krechetovaa@kuzstu.ru

Список литературы

  1. Технология и инструменты отделочно-упрочняющей обработки деталей поверхностным пластическим деформированием. В 2 т. Т. 1: справочник / А.Г. Суслов, В.Ю. Блюменштейн, Р.В. Гуров, А.Н. Исаев, Л.Г. Одинцов, В.В. Плешаков, В.П. Федоров, Ю.Г. Шнейдер; под общ. ред. А.Г. Суслова. – М.: Машиностроение, 2014. – 480 с.
  2. State of the art of Deep Rolling / P. Delgado, I.I. Cuesta, J.M. Alegre, A. Díaz // Precision Engineering. – 2016. – Vol. 46. – P. 1–10. – doi: 10.1016/j.precisioneng.2016.05.001.
  3. Altenberger I. Deep Rolling – the past, the present and the future // 9th International Conference on Shot Peening ICSP-9. – Paris, France, 2005. – P. 144–155.
  4. Технологическое обеспечение заданного качества поверхностного слоя деталей при обработке динамическими методами поверхностного пластического деформирования / М.А. Тамаркин, А.С. Шведова, Р.В. Гребенкин, С.А. Новокрещенов // Вестник Донского государственного технического университета. – 2016. – Т. 16, № 3. – С. 46–52. – doi: 10.12737/20220.
  5. Волков А.Н.,Сазонов М.Б., Чигринев И.А. Исследование влияния методов ППД на структуру поверхностного слоя и сопротивление усталости // Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета. – 2012. – № 3 (34). – С. 153–156.
  6. Зайдес С.А., Бобровский И.Н., Фам Ван Ань. Влияние кинематики локального деформирования на напряженное состояние поверхностного слоя // Наукоемкие технологии в машиностроении. – 2019. – № 5 (95). – С. 32–38. – doi: 10.30987/article_5ca3030a5bfe86.87759559.
  7. Influence of process and geometry parameters on the surface layer state after roller burnishing of IN718 / F. Klocke, V. Bäcker, H. Wegner, B. Feldhaus, H.-U. Baron, R. Hessert // Production Engineering. – 2009. – Vol. 3 (4). – P. 391–399. – doi: 10.1007/s11740-009-0182-0.
  8. Wonga C.C., Hartawana A., Teoa W.K. Deep cold rolling of features on aero-engine components // Procedia CIRP. – 2014. – Vol. 13. – P. 350–354. – doi: 10.1016/j.procir.2014.04.059.
  9. Fu H., Liu Y., Xu Q. Effect of deep rolling parameters on surface integrity of LZ50 axles // International Journal of Modern Physics B. – 2019. – Vol. 33, N 25. – P. 1950298. – doi: 10.1142/S0217979219502989.
  10. Wagner L., Ludian T., Wollmann M. Ball-burnishing and roller-burnishing to improve fatigue performance of structural alloys // Engineering Against Fracture / ed. by S. Pantelakis, C. Rodopoulos. – Dordrecht: Springer, 2009. – doi: 10.1007/978-1-4020-9402-6_1.
  11. Swirada S., Wdowika R. Determining the effect of ball burnishing parameters on surface roughness using the Taguchi method // Procedia Manufacturing. – 2019. – Vol. 34. – P. 287–292. – doi: 10.1016/j.promfg.2019.06.152.
  12. The influence of deep rolling on the surface integrity of AISI 1060 high carbon steel / A.M. Abrãoa, B. Denkenab, J. Köhlerb, B. Breidensteinb, T. Mörkeb // Procedia CIRP. – 2014. – Vol. 13. – P. 31–36. – doi: 10.1016/j.procir.2014.04.006.
  13. Prediction of roughness after ball burnishing of thermally coated surfaces / L. Hiegemann, C. Weddeling, N. BenKhalifa, A.E. Tekkaya // Journal of Materials Processing Technology. – 2015. – Vol. 217. – P. 193–201. – doi: 10.1016/j.jmatprotec.2014.11.008.
  14. Курицына В.В., Мартынюк А.В., Грачев М.В. Направленное поверхностно-пластическое деформирование в системе управления формой прецизионных деталей пневмогидроагрегатов // Известия МГТУ «МАМИ». – 2014. – № 2 (20). – С. 55–63.
  15. Kinner-Becker T., Sölter J., Karpuschewski B. A simulation-based analysis of internal material loads and material modifications in multi-step deep rolling // Procedia CIRP. – 2020. – Vol. 87. – P. 515–520. – doi: 10.1016/j.procir.2020.02.060.
  16. Meyer D. Cryogenic deep rolling – An energy based approach for enhanced cold surface hardening // CIRP Annals. – 2012. – Vol. 61, iss. 1. – P. 543–546. – doi: 10.1016/j.cirp.2012.03.102.
  17. Finite element analysis of the roller burnishing process for fatigue resistance increase of engine components / F. Klocke, V. Bäcker, H. Wegner, M. Zimmermann // Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture. – 2011. – Vol. 225, iss. 1. – P. 2–11. – doi: 10.1243/09544054JEM2044.
  18. Time-efficient prediction of the surface layer state after Deep Rolling using similarity mechanics approach / D. Trauth, F. Klocke, P. Mattfeld, A. Klinka // Procedia CIRP. – 2013. – Vol. 9. – P. 29–34. – doi: 10.1016/j.procir.2013.06.163.
  19. Hettig M., Meyera D. Sequential multistage deep rolling under varied contact conditions // Procedia CIRP. – 2020. – Vol. 87. – P. 291–296. – doi: 10.1016/j.procir.2020.02.027.
  20. Блюменштейн В.Ю., Смелянский В.М. Механика технологического наследования на стадиях обработки и эксплуатации деталей машин. – М.: Машиностроение-1, 2007. – 400 с.
  21. Смелянский В.М. Механика упрочнения деталей поверхностным пластическим деформированием. – М.: Машиностроение, 2002. – 300 с.

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».