Концептуальная модель управления геометрической точностью деталей, обрабатываемых на станках с ЧПУ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Комплексная автоматизация производственных процессов – главное достижение научно-технического прогресса. Создание и использование гибких производственных модулей и комплексов производства для материалообработки резанием приводит к приобретению и массовому использованию станков с числовым программным управлением (ЧПУ). Одновременно с этим, наблюдается тенденция устаревания станочного фонда предприятий и снижения первоначального качества данного оборудования, в связи с чем актуальной является задача обеспечения и повышения качества выпускаемых изделий с одновременным снижением их себестоимости. Цель работы – повышение результативности технологических процессов при токарной обработке на станках с числовым программным управлением за счет математического и конечно-элементного моделирования. В работе исследовано напряженно-деформированное состояние детали в программном продукте SolidWorks Simulation от воздействия сил резания, и на основе математического моделирования произведен учет деформационных отклонений, получена трансформируемая CAD-модель заготовки, а также по данной модели разработана управляющая программа для станка с ЧПУ. При выполнении работы использованы следующие методы исследования: методы вычислительной математики, математического моделирования, матричного анализа, статистической обработки результатов экспериментов. Экспериментальные исследования проводились с использованием CAD/CAM системы SolidWorks Simulation, токарного центра SMTCL CAK50135, координатно-измерительной машины. В статье представлен способ управления геометрической точностью деталей, обрабатываемых на станках с ЧПУ, основанный на математическом и конечно-элементном моделировании. Контроль геометрии деталей производится по cad-модели, которая характеризует эталонную деталь. Результаты и обсуждения. При обработке двух партий заготовок, первая из которых обрабатывалась по традиционному способу, вторая – по предлагаемому, и определении надежности технологической операции было замечено, что поле рассеивания действительных значений и среднее квадратическое отклонение уменьшились по предлагаемому способу, что говорит о подтверждении его результативности, так как существенно снизился процент вероятностного брака. Причем разработанная модель управления геометрической точностью деталей, основанная на математическом и конечно-элементном моделировании, способствует сокращению основного технологического времени обработки путем исключения дополнительных уточняющих проходов режущего инструмента.

Об авторах

Р. Ю. Некрасов

Email: nekrasovrj@tyuiu.ru
Тюменский индустриальный университет, ул. Володарского, 38, г. Тюмень, 625000, Россия, nekrasovrj@tyuiu.ru

Ю. А. Темпель

Email: tempeljulia@mail.ru
Тюменский индустриальный университет, ул. Володарского, 38, г. Тюмень, 625000, Россия, tempeljulia@mail.ru

Список литературы

  1. Putilova U.S., Nekrasov Y.I., Lasukov A.A. Loading of the manufacturing systems elements in the process of unsteady mode cutting and the models of their arrangement deviations // Applied Mechanics and Materials. – 2014. – Vol. 682. – P. 192–195. – doi: 10.4028/ href='www.scientific.net/AMM.682.192' target='_blank'>www.scientific.net/AMM.682.192.
  2. Improving dimensional accuracy of turning on CNC equipment / R.Y. Nekrasov, I.V. Solovyov, A.I. Starikov, O.V. Bekareva // Key Engineering Materials. – 2017. – Vol. 736. – P. 95–100. – doi: 10.4028/ href='www.scientific.net/KEM.736.95' target='_blank'>www.scientific.net/KEM.736.95.
  3. Numerical studies to determine spatial deviations of a workpiece that occur when machining on CNC machines / R.Y. Nekrasov, I.V. Solovyov, A.I. Starikov, Y.A. Tempel, O.A. Tempel // MATEC Web of Conferences. – 2017. – Vol. 129. – P. 01072. – doi: 10.1051/matecconf/201712901072.
  4. Artamonov E.V., Chernyshov M.O., Pomigalova T.E. Improving the performance of modular drills with interchangeable cutting heads // Russian Engineering Research. – 2017. – Vol. 37, iss. 7. – P. 626–627. – doi: 10.3103/S1068798X17070048.
  5. Mechanics of chip formation in cutting / E.V. Artamonov, D.V. Vasil’;ev, V.V. Kireev, M.Kh. Uteshev // Russian Engineering Research. – 2017. – Vol. 37, iss. 7. – P. 450–454. – doi: 10.3103/S1068798X17050069.
  6. Kudryashov E.A., Smirnov I.M. Tool guarantee of intermittent cutting processes // Manufacturing Technology. – 2017. – Vol. 17, N 6. – P. 887–892.
  7. Kudryashov E.A., Pavlov E.V., Smirnov I.M. Justification of damping cutter design for making parts for high-pressure drilling unit cylinders // Journal of Mining Science. – 2017. – Vol. 53, iss. 3. – P. 484–488. – doi: 10.1134/S1062739117032403.
  8. Kovalev I.A., Nikishechkin P.A., Grigoriev A.S. Approach to programmable controller building by its main modules synthesizing based on requirements specification for industrial automation // Proceedings International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM). – St. Petersburg, 2017. – P. 1–4. – doi: 10.1109/ICIEAM.2017.8076121.
  9. Method of decomposition and synthesis of the custom CNC systems / G.M. Martinov, N.V. Kozak, R.A. Nezhmetdinov, A.I. Obukhov, L.I. Martinova // Automation and Remote Control. – 2017. – Vol. 78, iss. 3. – P. 525–536. – doi: 10.1134/S0005117917030122.
  10. Approach to the diagnosis and configuration of servo drives in heterogeneous machine control systems / G.M. Martinov, S.V. Sokolov, L.I. Martinova, A.S. Grigoryev, P.A. Nikishechkin // Advances in swarm intelligence. ICSI 2017 / ed. by Y. Tan, H. Takagi, Y. Shi, B. Niu. – Cham: Springer, 2017. – P. 586–594. – (Lecture Notes in Computer Science; vol. 10386). – doi: 10.1007/978-3-319-61833-3_62.
  11. Error compensation of complex three-dimensional surfaces machined on computer-numeric-control grinding machine tools / M. Raoufinia, Y.V. Petrakov, A. Ataei, R. Parand, K. Abou-El-Hossein // Journal of Applied Sciences. – 2009. – Vol. 9, iss. 7. – P. 1356–1361. – doi: 10.3923/jas.2009.1356.1361.
  12. Petrakov Y., Danylchenko M., Petryshyn A. Programming spindle speed variation in turning // Eastern European Journal of Enterprise Technologies. – 2017. – Vol. 2, N 1 (86). – P. 4–9. – doi: 10.15587/1729-4061.2017.95204.
  13. Lasukov A.A., Mokhovikov A.A. Influence of modified layer of tool on stress – Strain state of cutting wedge // Proceedings – 2012 7th International Forum on Strategic Technology, IFOST 2012 [6357720]. – Tomsk, 2012. – doi: 10.1109/IFOST.2012.6357720.
  14. Лысенко А.Ф., Изюмов А.И., Гончаров О.В. К оценке погрешности обработки деталей при интеллектуальном управлении станком // Вестник Донского государственного технического университета. – 2014. – Т. 14, № 3 (78). – С. 96–102. – doi: 10.12737/5712.
  15. Структура и принципы работы интеллектуальной системы управления обработкой на станках с ЧПУ / Р.Ю. Некрасов, А.И. Стариков, И.В. Соловьев, О.В. Бекарева // Технология и материалы. – 2015. – № 4. – C. 41–48.
  16. Щуров И.А., Болдырев И.С. Моделирование процесса резания заготовок из композитных материалов с применением метода конечных элементов // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Машиностроение. – 2012. – № 12. – С. 143–149.
  17. Кузнецов А.С., Дроздов А.А. Технологическое обеспечение точности при обработке на станках с ЧПУ // Современные проблемы науки и образования. – 2015. – № 2. – C. 165–170.
  18. Никишечкин П.А., Григорьев А.С. Практические аспекты разработки модуля диагностики и контроля режущего инструмента в системе ЧПУ // Вестник МГТУ СТАНКИН. – 2013. – № 4 (27). – C. 65–70.
  19. Иващенко А.П. Методы и средства контроля состояния режущего инструмента // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2015. – № 12-3. – C. 393–396.
  20. Неизвестных А.Г., Крылов Е.Г. Анализ точности обработки деталей на станках с ЧПУ // Известия Волгоградского государственного технического университета. – 2008. – № 9 (47). – C. 89–91.
  21. Муселемов Х.М., Устарханов О.М., Ферзалиев И.А. Применение метода конечных элементов при расчете трехслойных балок // Наука в цифрах. – 2016. – № 1. – C. 14–16. – doi: 10.21661/r-114933.
  22. Шаламов В.Г. Математическое моделирование при резании металлов. – Челябинск: Изд-во ЮжУрГУ, 2007. – 100 c.
  23. Иванов В.И. Технологическое обеспечение точности и математическое моделирование процессов механообработки в машиностроении. – Тюмень: Изд-во ТюмГНГУ, 2001. – 194 с.
  24. Справочник технолога-машиностроителя. В 2 т. Т. 2 / под ред. А.Г. Косиловой, Р.К. Мещерякова. – М.: Машиностроение, 1986. – 418 с. – ISBN 5-217-03085-2.

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».