Исследование процесса резания труднообрабатываемых материалов на микроуровне

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Качество твердосплавного режущего инструмента, характеризуемое остротой (условным вписанным радиусом округления лезвия), размером микротрещин и микросколов, а также микротвердостью поверхностей режущего клина, определяет качество обработанной поверхности и конечную точность деталей. Современный режущий инструмент совместно с технологической системой позволяет получать точность обработки в пределах 0,01…0,02 мм и шероховатость обработанной поверхности Ra = 0,32…0,63 мкм. Цель работы – исследование процесса резания труднообрабатываемых материалов на микроуровне для определения работоспособности твердосплавного инструмента с точки зрения возможности формирования стружки при обработке малых толщин срезаемого слоя. Метод. Предложен метод исследования процесса резания труднообрабатываемых материалов на микроуровне (натурные испытания) с применением высококачественного режущего твердосплавного инструмента, полученного за счет нового способа сверхскоростного затачивания. Результаты и обсуждение. Обоснована и экспериментально подтверждена возможность повышения эффективности твердосплавного режущего инструмента, под которой в работе понимается заданная размерная точность обработки деталей из труднообрабатываемых материалов в несколько микрометров и стабильная шероховатость обработанной поверхности при достаточной стойкости инструмента, с применением высококачественного инструмента, полученного сверхскоростным затачиванием. Высококачественный твердосплавный режущий инструмент, полученный сверхскоростным затачиванием, имеет перспективы применения на авиа- и ракетостроительных предприятиях при изготовлении ключевых высокоточных деталей из труднообрабатываемых материалов. Проведенные эксперименты по исследованию процесса резания труднообрабатываемых материалов на микроуровне с целью определения соотношения толщины срезаемого слоя обрабатываемого материала к условному вписанному радиусу округления лезвия режущего инструмента позволяют определить его работоспособность и максимальную размерную точность лезвийной обработки.

Об авторах

Д. С. Реченко

Email: rechenko-denis@mail.ru
кандидат технических наук, доцент, Омский государственный технический университет, пр. Мира, 11, г. Омск, 644050, Россия, rechenko-denis@mail.ru

Список литературы

  1. Denkena B., Biermann D. Cutting edge geometries // CIRP Annals – Manufacturing Technology. – 2014. – Vol. 63 (2). – P. 631–653. – doi: 10.1016/j.cirp.2014.05.009.
  2. Modeling of minimum uncut chip thickness in micro machining of aluminum / M. Malekian, M.G. Mostofa, S.S. Park, M.B.G. Jun // Journal of Materials Processing Technology. – 2012. – Vol. 212. – P. 553–559. – doi: 10.1016/j.jmatprotec.2011.05.022.
  3. Lucca D.A., Seo Y.W., Komanduri R. Effect of tool edge geometry on energy dissipation in ultraprecision machining // CIRP Annals – Manufacturing Technology. – 1993. – Vol. 42. – P. 83–86. – doi: 10.1016/S0007-8506(07)62397-X.
  4. Investigations of tool edge radius effect in micromachining: a FEM simulation approach / K.S. Woon, M. Rahman, F.Z. Fang, K.S. Neo, K. Liu // Journal of Materials Processing Technology. – 2008. – Vol. 195. – P. 204–211. – doi: 10.1016/j.jmatprotec.2007.04.137.
  5. Connolly R., Rubenstein C. The mechanics of continuous chip formation in orthogonal cutting // International Journal of Machine Tool Design and Research. – 1968. – Vol. 8. – P. 159–187. – doi: 10.1016/0020-7357(68)90003-6.
  6. Abdelmoneim M.E., Scrutton R.F. Tool edge roundness and stable built-up formation in finished machining // Journal of Engineering for Industry. – 1974. – Vol. 96 (4). – P. 1258–1267.
  7. Komanduri R. Some aspects of machining with negative rake tools simulating grinding // International Journal of Machine Tool Design and Research. – 1971. – Vol. 11. – P. 223–233. – doi: 10.1016/0020-7357(71)90027-8.
  8. Yuan Z.J., Zhou M., Dong S. Effect of diamond tool sharpness on minimum cutting thickness and cutting surface integrity in ultraprecision machining // Journal of Material Processing Technology. – 1996. – Vol. 62. – P. 327–330. – doi: 10.1016/S0924-0136(96)02429-6.
  9. Liu X., DeVor R.E., Kapoor S.G. An analytical model for the prediction of minimum chip thickness in micromachining // Journal of Manufacturing Science and Engineering. – 2006. – Vol. 128 (2). – P. 474–481. – doi: 10.1115/1.2162905.
  10. Feasibility study of ultimate accuracy in microcutting using molecular dynamics simulation / S. Shimada, N. Ikawa, H. Tanaka, G. Ohmori, J. Uchikoshi, H. Yoshinaga // CIRP Annals – Manufacturing Technology. – 1993. – Vol. 42. – P. 91–94. – doi: 10.1016/S0007-8506(07)62399-3.
  11. Vogler M.P., Devor R.E., Kapoor S.G. On modeling and analysis of machining performance in micro-endmilling. Part II: Cutting force prediction // Journal of Manufacturing Science and Engineering. – 2004. – Vol. 126 (4). – P. 695–705. – doi: 10.1115/1.1813471.
  12. Microstructure-level modeling of ductile iron machining / L. Chuzhoy, R.E. DeVor, S.G. Kapoor, D.J. Bammann // Journal of Manufacturing Science and Engineering. – 2002. – Vol. 124. – P. 162–169. – doi: 10.1115/1.1455642.
  13. L’;vov N.P. Determining the minimum possible chip thickness // Machine Tools. – 1969. – Vol. 40. – P. 45.
  14. Basuray P.K., Misra B.K., Lal G.K. Transition from ploughing to cutting during machining with blunt tools // Wear. – 1977. – Vol. 43 (3). – P. 341–349. – doi: 10.1016/0043-1648(77)90130-2.
  15. Hard-alloy metal-cutting tool for the finishing of hard materials / D.S. Rechenko, A.Y. Popov, D.Y. Belan, A.A. Kuznetsov // Russian Engineering Research. – 2017. – Vol. 37 (2). – P. 148–149. – doi: 10.3103/S1068798X17020162.
  16. Contact processes in grinding / A. Yanyushkin, D. Lobanov, P. Arkhipov, V. Ivancivsky // Applied Mechanics and Materials. – 2015. – Vol. 788. – P. 17–21. – doi: 10.4028/ href='www.scientific.net/AMM.788.17' target='_blank'>www.scientific.net/AMM.788.17.
  17. Study on high-speed grinding mechanisms for quality and process efficiency / B. Li, J. Ni, Y. Jianguo, S.Y. Liang // International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2014. – Vol. 70. – P. 813–819.
  18. Subsurface damage in high-speed grinding of brittle materials considering kinematic characteristics of the grinding process / C. Wang, Q. Fang, J. Chen, Y. Liu, T. Jin // International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2016. – Vol. 83. – P. 937–948. – doi: 10.1007/s00170-015-7627-8.
  19. Musil J. Hard nanocomposite coatings: thermal stability, oxidation re-sistance and toughness // Surface & Coatings Technology. – 2012. –Vol. 207. – P. 50–65. – doi: 10.1016/j.surfcoat.2012.05.073.
  20. Musil J. Recent progress in hard nanocomposite coatings. Pt. 2 // Galvanotechnik. – 2010. – Vol. 101, N 9. – P. 2116–2121.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


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».