Influence of Cutting Dynamic on the Selection of the Technological Regimes to Ensure Minimal Wear of Cutting Tools

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. The intensity of tool wear, as an increment of wear to the cutting path, characterizes one of the important processing indicators. It is used in the development of algorithms for controlling the cutting process, including the calculation of trajectories in CNC machines. As the cutting speed increases, there is a value at which the wear rate is minimal. It corresponds to the optimal value of heat production in the cutting zone, that is, the power of irreversible transformations of the energy supplied to cutting. Heat production depends on the dynamic system parameters that change along the tool path. In this regard, at the initial stage and during processing, it is necessary to coordinate the control with the properties of the dynamic cutting system. Subject. The paper offers a study and analysis of the relationship between the tool wear rate and the dynamic properties of the cutting process, and on this basis, the definition of technological modes in which the wear rate is minimal. The purpose of this work is to study the dependence of the tool wear rate on the initial and changing dynamic properties of processing along the path, and to create on this basis methods for matching technological modes with the current cutting dynamics to reduce the wear rate. Method and methodology of the work. In this paper, experimental and analytical methods are used to study the evolutionary changes in the properties of the system in relation to the development of tool wear. The developed mathematical models of the cutting system are presented, which differ from the known ones in that the power of irreversible energy transformations of the mechanical system in the interface of the back faces of the tool with the workpiece is additionally modeled. The dependence of the wear rate on the power of irreversible transformations, that is, on a given time interval in the increment of wear, is given. This takes into account the dependence of wear on the dynamic properties of the cutting system, including during its evolution. Results and discussions. It is shown that the properties of evolution are sensitive to small variations in the parameters of the dynamical system. These variations make significant changes in the wear rate. The paper reveals the dependence of wear on the properties of a dynamic system, that is, on its parameters, technological modes, beats, and other perturbations. Conclusions. The disclosure of the dependence of wear resistance on the dynamic properties of the cutting process characterizes new ideas about the factors that affect wear resistance.

About the authors

V. L. Zakovorotny

Email: vzakovorotny@dstu.edu.ru
D.Sc. (Engineering), Professor, Don State Technical University, 1 Gagarin square, Rostov-on-Don, 344000, Russian Federation, vzakovorotny@dstu.edu.ru

V. E. Gvindjiliya

Email: sinedden@yandex.ru
Don State Technical University, 1 Gagarin square, Rostov-on-Don, 344000, Russian Federation, sinedden@yandex.ru

References

  1. Рыжкин А.А. Синергетика изнашивания инструментальных материалов при лезвийной обработке / Донской государственный технический университет. – Ростов н/Д.: ДГТУ, 2019. – 289 с. – ISBN 978-5-7890-1669-5.
  2. Старков В.К. Физика и оптимизация резания материалов. – М.: Машиностроение, 2009. – 640 с. – ISBN 978-5-94275-460-0.
  3. Лоладзе Т.Н. Прочность и износостойкость режущего инструмента. – М.: Машиностроение, 1982. – 320 с.
  4. Макаров А.Д. Оптимизация процессов резания. – М.: Машиностроение, 1976. – 278 с.
  5. Васин С.А., Верещака А.С., Кушнер В.С. Резание металлов: термомеханический подход к системе взаимосвязей при резании. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. – 447 с. – ISBN 5-7038-1823-0.
  6. Бершадский Л.И. Самоорганизация трибосистем и концепция износостойкости // Трение и износ. – 1992. – Т. 13, № 6. – С. 1077–1094.
  7. Костецкий Б.И. Структурно-энергетическая приспосабливаемость материалов при трении // Проблемы трения и изнашивания. – 1986. – № 6. – С. 287–295.
  8. Мигранов М.Ш. Исследования изнашивания инструментальных материалов и покрытий с позиций термодинамики и самоорганизации // Известия вузов. Машиностроение. – 2006. – № 11. – С. 65–71.
  9. Ким В.А., Якубов Ч.Ф. Диссипативная структура контактно-фрикционного взаимодействия // Вестник Иркутского государственного технического университета. – 2018. – № 12. – С. 35–45. – doi: 10.21285/1814-3520-2018-12-35-45.
  10. Каримов И.Г. Влияние температуры резания на энергетические параметры контакта инструмента с деталью // Вестник УГАТУ. – 2012. – Т. 16, № 44 (49). – С. 85–89.
  11. Non-equilibrium work distribution for interacting colloidal particles under friction / J.R. Gomez-Solano, C. July, J. Mehl, C. Bechinger // New Journal of Physics. – 2015. – Vol. 17. – P. 045026. – doi: 10.1088/1367-2630/17/4/045026.
  12. Banjac M. Friction and wear processes-thermodynamic approach // Tribology in Industry. – 2014. – Vol. 36, N 4. – P. 341–347.
  13. Bryant M.D. Entropy and dissipative processes of friction and wear // FME Transactions. – 2009. – Vol. 37, no. 2. – P. 55–60. – doi: 10.3390/e12061345.
  14. Abdel-Aal H.A. Thermodynamic modeling of wear // Encyclopedia of Tribology. – Boston, MA: Springer, 2013. – P. 3622–3636. – doi: 10.1007/978-0-387-92897-5_1313.
  15. Duyun T.A., Grinek A.V., Rybak L.A. Methodology of manufacturing process design, providing quality parameters and minimal costs // World Applied Sciences Journal. – 2014. – Vol. 30 (8). – P. 958–963. – doi: 10.5829/idosi.wasj.2014.30.08.14120.
  16. Mukherjee I., Ray P.K. A review of optimization techniques in metal cutting processes // Computers and Industrial Engineering. – 2006. – Vol. 50, N 12. – P. 15–34. – DOI: /10.1016/j.cie.2005.10.001.
  17. Key role of excess atomic volume in structural rearrangements at the front of moving partial dislocations in copper nanocrystals / S.G. Psakhie, K.P. Zolnikov, D.S. Kryzhevich, A.V. Korchuganov // Scientific Reports. – 2019. – Vol. 9. – P. 3867. – doi: 10.1038/s41598-019-40409-9.
  18. Bicanic N. Discrete element methods // Encyclopedia of Computational Mechanics. – 2nd ed. – John Wiley & Sons, 2017. – P. 1–38. – doi: 10.1002/0470091355.ecm006.
  19. Заковоротный В.Л., Флек М.Б. Динамика процесса резания: синергетический подход. – Ростов н/Д.: Терра, 2006. – 880 с.
  20. Заковоротный В.Л., Шаповалов В.В. Динамика транспортных трибосистем // Сборка в машиностроении, приборостроении. – 2005. – № 12. – С. 19–24.
  21. Постнов В.В., Шафиков А.А. Разработка эволюционной модели изнашивания режущего инструмента для управления процессом обработки // Вестник УГАТУ. – 2012. – Т. 11, № 2 (29). – С. 139–146.
  22. Патент 2538750 Российская Федерация. Способ определения оптимальной скорости резания в процессе металлообработки / Козочкин М.П., Федоров С.В., Терешин М.В. – № 2013123625/02; заявл. 23.05.2013; опубл. 10.01.2015.
  23. Зариктуев В.Ц. Автоматизация процессов на основе положения об оптимальной температуре резания // Вестник УГАТУ. – 2009. – Т.12, № 4. – С. 14–19.
  24. Воронов С.А., Киселев И.А. Нелинейные задачи динамики процессов резания // Машиностроение и инженерное образование. – 2017. – № 2 (51). – С. 9–23.
  25. Nonlinear dynamics of a machining system with two interdependent delays / A.M. Gouskov, S.A. Voronov, H. Paris, S.A. Batzer // Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation. – 2002. – Vol. 7. – P. 207–221. – doi: 10.1016/s1007-5704(02)00014-x.
  26. A prediction method of cutting force coefficients with helix angle of flat-end cutter and its application in a virtual three-axis milling simulation system / Y.-C. Kao, N.-T. Nguyen, M.-S. Chen, S.T. Su // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2015. – Vol. 77, N 9–12. – P. 1793–1809. – doi: 10.1007/s00170-014-6550-8.
  27. Approximate analytical solutions for primary chatter in the non-linear metal cutting model / J. Warminski, G. Litak, M.P. Cartmell, R. Khanin, M. Wiercigroch // Journal of Sound and Vibration. – 2003. – Vol. 259 (4). – P. 917–933. – doi: 10.1006/jsvi.2002.5129.
  28. Stepan G., Insperge T., Szalai R. Delay, parametric excitation, and the nonlinear dynamics of cutting processes // International Journal of Bifurcation and Chaos. – 2005. – Vol. 15, N 9. – P. 2783–2798. – doi: 10.1142/S0218127405013642.
  29. Balachandran B. Nonlinear dynamics of milling process // Philosophical Transactions of The Royal Society A: Mathematical Physical and Engineering Sciences. – 2001. – Vol. 359 (1781). – P. 793–819. – doi: 10.1098/rsta.2000.0755.
  30. Davies M.A., Pratt J.R. The stability of low immersion milling // CIRP Annals. – 2000. – Vol. 49. – P. 37–40. – doi: 10.1016/S0007-8506(07)62891-1.
  31. Stability prediction for low radial immersion milling / M.A. Davies, J.R. Pratt, B.S. Dutterer, T.J. Burns // Journal of Manufacturing Science and Engineering. – 2002. – Vol. 124. – P. 217–225. – doi: 10.1115/1.1455030.
  32. Prediction of regenerative chatter by modeling and analysis of high-speed milling / R.P.H. Faassen, N. van de Wouw, J.A.J. Osterling, H. Nijmeijer // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 2003. – Vol. 43. – P. 1437–1446. – doi: 10.1016/S0890-6955(03)00171-8.
  33. Corpus W.T., Endres W.J. Added stability lobes in machining processes that exhibit periodic time variation – Part 1: An analytical solution // Journal of Manufacturing Science and Engineering. – 2004. – Vol. 126. – P. 467–474. – doi: 10.1115/1.1765137.
  34. Impact of the cutting dynamics of small radial immersion milling operations on machined surface roughness / G. Peigne, H. Paris, D. Brissaud, A. Gouskov // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 2004. – Vol. 44. – P. 1133–1142. – doi: 10.1016/j.ijmachtools.2004.04.012.
  35. Szalai R., Stepan G., Hogan S.J. Global dynamics of low immersion high-speed milling // Chaos. – 2004. – Vol. 14. – P. 1069–1077. – doi: 10.1063/1.1807395.
  36. Hasnul H. The parametric effect and optimization on JIS S45C steel turning // International Journal of Engineering Science and Technology. – 2011. – Vol. 3, N 5. – P. 4479–4487.
  37. Bifurcation of stationary manifolds formed in the neighborhood of the equilibrium in a dynamic system of cutting / V.L. Zakovorotny, A.D. Lukyanov, A.A. Gubanova, V.V. Khristoforova // Journal of Sound and Vibration. – 2016. – Vol. 368. – P. 174–190. – doi: 10.1016/j.jsv.2016.01.020.
  38. Rusinek R., Wiercigroch M., Wahi P. Influence of tool flank forces on complex dynamics of a cutting process // International Journal of Bifurcation and Chaos. – 2014. – Vol. 24 (9). – P. 189–201. – doi: 10.1142/S0218127414501156.
  39. Rusinek R., Wiercigroch M., Wahi P. Modeling of frictional chatter in metal cutting // International Journal of Mechanical Sciences. – 2014. – Vol. 89. – P. 167–176. – doi: 10.1016/j.ijmecsci.2014.08.020.
  40. Zakovorotny V.L. Bifurcations in the dynamic system of the mechanic processing in metal – cutting tool // WSEAS Transactions on Applied and Theoretical Mechanics. – 2015. – Vol. 10. – P. 102–116.
  41. Zakovorotny V.L., Gubanova A.A., Lukyanov A.D. Attractive manifolds in end milling // Russian Engineering Research. – 2017. – Vol. 37, N 2. – P. 158–163. – doi: 10.3103/S1068798X17020198.
  42. Заковоротный В.Л., Гвинджилия В.Е. Бифуркации притягивающих множеств деформационных смещений режущего инструмента в ходе эволюции свойств процесса обработки // Известия высших учебных заведений. Прикладная нелинейная динамика. – 2018. – Т. 26, № 5. – С. 20–38. – doi: 10.18500/0869-6632-2018-26-5-20-38.
  43. Заковоротный В.Л., Гвинджилия В.Е. Зависимость изнашивания инструмента и параметров качества формируемой резанием поверхности от динамических характеристик // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2019. – Т. 21, № 4. – С. 31–46. – doi: 10.17212/1994-6309-2019-21.4-31-46.
  44. Заковоротный В.Л., Гвинджилия В.Е. Связь самоорганизации динамической системы резания с изнашиванием инструмента // Известия высших учебных заведений. Прикладная нелинейная динамика. – 2020. – Т. 28, № 1. – С. 46–61. – doi: 10.18500/0869-6632-2020-28-1-46-61.
  45. Понтрягин Л.С. Избранные труды. – М.: Наука, 1988. – 576 c. – ISBN 5-02-14410-X.
  46. Тихонов А.Н. Системы дифференциальных уравнений с малыми параметрами при старших производных // Математический сборник. – 1952. – Т. 31, № 3. – С. 575–586.
  47. Мышкис А.Д. Математика для втузов: специальные курсы. – М.: Наука, 1971. – 640 c.
  48. Haken H. Information and self-organization: a macroscopic approach to complex systems. – Amsterdam: Elsevier, 2006. – 251 p.
  49. Заковоротный В.Л., Гвинджилия В.Е. Влияние флуктуаций на устойчивость формообразующих траекторий при точении // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки. – 2017. – № 2 (194). – С. 52–61. – doi: 10.17213/0321-2653-2017-2-52-61.
  50. Заковоротный В.Л., Губанова А.А., Лукьянов А.Д. Притягивающие множества при фрезеровании концевыми фрезами // СТИН. – 2016. – № 8. – С. 27–33.
  51. Заковоротный В.Л., Фам Д.Т., Нгуен С.Т. Математическое моделирование и параметрическая идентификация динамических свойств подсистем инструмента и заготовки при точении // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки. – 2011. – № 2 (160). – С. 38–46.
  52. Моделирование динамической связи, формируемой процессом точения, в задачах динамики процесса резания (скоростная связь) / В.Л. Заковоротный, Д.Т. Фам, С.Т. Нгуен, М.Н. Рыжкин // Вестник Донского государственного технического университета. – 2011. – Т. 11, № 2 (53). – С. 137–146.
  53. Моделирование динамической связи, формируемой процессом точения, в задачах динамики процесса резания (позиционная связь) / В.Л. Заковоротный, Д.Т. Фам, С.Т. Нгуен, М.Н. Рыжкин // Вестник Донского государственного технического университета. – 2011. – Т. 11, № 3 (54). – С. 301–311.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a 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».