Use of basic model of process of drilling for rationing of the modes of cutting of the hardly processed materials

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

A method of cutting regimes normalization for hard-to-machine materials using the example of drilling operation is offered. The method is based on application of new models of tool life well consistent with the experiments results as well as on building characteristic lines and surfaces for the cutting process parameters. Applications of the suggested method allows using the mechanism of experimental tools lifetime for different zones of the cutting regimes factor space, which allows to decrease the number of labor-intensive AW experiments, improve accuracy of calculations of optimal processing conditions and graphic display of adopted resolutions. A scheduling algorithm for the experiment to estimate the selected resistibility model parameters is developed on the ground of the suggested method. On the basis of the suggested method a program complex is drawn up to calculate optimal drilling regimes on the criteria of minimal expenses for range diameters of drills (from 3 to 40 mm) and processed materials (with processing ratio of the material, PR, from 0,2 to 1). The basic variables of the cutting process include the dimensions of tools, the applied criteria of tool life, the type of cooling lubricant, the mode of drill fixation, the drill radius, blind or through bore, the material grade, the drill material, the drill type and others. The method allows calculating both local optimal cutting regimes on the criteria of minimal expenses and the table regimes along the characteristic line of maximal life for the current variables for the moment feeds without considering the processing expenses.

About the authors

G. I Smagin

Novosibirsk State Technical University

Email: g.smagin@ngs.ru
20, Prospect K. Marksa, Novosibirsk, 630073, Russian Federation

V. S Karmanov

Novosibirsk State Technical University

Email: vitaly_karmanov@ngs.ru
20, Prospect K. Marksa, Novosibirsk, 630073, Russian Federation

I. V Fedin

Novosibirsk State Technical University

Email: ivan_fedin@outlook.com
20, Prospect K. Marksa, Novosibirsk, 630073, Russian Federation

References

  1. Общемашиностроительные нормативы режимов резания: справочник. В 2 т. Т. 1 / А.Д. Локтев и др. - М.: Машиностроение, 1991. - 640 с: ил. - ISBN 5-217-01190-4.
  2. Режимы резания труднообрабатываемых материалов: справочник / Я.Л. Гуревич и др. - М.: Машиностроение, 1976. - 176 с.
  3. Островский В.И. Теория резания металлов. Расчет оптимальных режимов резания: учебное пособие. - Л.: СЗПИ, 1986. - 68 с.
  4. Colding B., Konig W. Validity of the Taylor equation in metal cutting // CIRP Annals. - 1971. - Vol. 19, N 4. - P. 793-812.
  5. Силин С.С., Баранов А.В., Рыкунов А.Н. Научно-обоснованное нормирование операций механообработки // Тракторы и сельскохозяйственные машины. - 1996. - № 4. - С. 29-32.
  6. Макаров А.Д., Износ и стойкость режущих инструментов. - М.: Машиностроение, 1966. - 264 с.
  7. Грановский Г.И. О стойкости инструмента как исходном параметре для расчетов режима резания // Вестник машиностроения. - 1965. - № 8. - С. 59-60.
  8. Varatharajulu M., Loganathan C., Baskar N. Influence of cutting parameters on burr height and burr thickness in drilling of Duplex 2205 using Solid Carbide // International Journal of ChemTech Research. - 2015. - N 8 (2). - P. 768-777.
  9. Shunmugesh K., Panneerselvam K., Jospaul T. A nova based optimization of machining parameters in drilling of glass fiber reinforced polymer (GFRP) composites // International Journal of Emerging Engineering Research and Technology. - 2014. - Vol. 2, iss. 3. - P. 53-60.
  10. Иванцивский В.В., Скиба В.Ю. Совмещение операций поверхностной закалки и финишного шлифования на одном технологическом оборудовании // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). - 2006. - № 1 (30). -С. 16-18.
  11. Gaitonde V.N., Karnik S.R. Selection of optimal process parameters for minimizing burr size in drilling using taguchi’s quality loss function approach // Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering. - 2012. - Vol. 34, N 3. - P. 238-245. - doi: 10.1590/S1678-58782012000300003.
  12. Bădan I., Oancea Gh., Vasiloni M. Mathematical model for drilling cutting forces of 40CrMnMoS8-6 steel // Bulletin of the Transilvania University of Braşov. Series I: Engineering Sciences. - 2012. - Vol. 5 (54), N 1. - P. 31-38.
  13. Kilickap E. Determination of optimum parameters on delamination in drilling of GFRP composites by Taguchi method // Indian Journal of Engineering & Materials Sciences. - 2010. - Vol. 17. - P. 265-274.
  14. Shunmugesh K., Panneerselvam K., Jospaul T. Optimising drilling parameters of gfrp by using grey relational analysis // International Journal of Research in Engineering and Technology. - 2014. - Vol. 3, iss. 6. - P. 302-305.
  15. Ficici F., Koksal S., Karacadag M.C. Optimization of cutting parameters for surface roughness of stainless steel in drilling process // International Journal of Science and Advanced Technology. - 2012. - Vol. 2, N 3. - P. 114-121.
  16. Контактные процессы при алмазной обработке инструментальных материалов / В.Ю. Попов, А.С. Янюшкин, О.И. Медведева, В.Ю. Скиба // Системы. Методы. Технологии. - 2014. - № 3 (23). - С. 68-74.
  17. Selection of optimum drilling parameter in drilling of commercial acrylic sheet to achieve minimum hole expansion by using Taguchi approach / I. Khan, D. Luthra, M. Verma, S. Singh // International Journal of Engineering Science and Technology. - 2012. - Vol. 4, iss. 4. - P. 1256-1261.
  18. Integration of production steps on a single equipment / V. Skeeba, V. Pushnin, I. Erohin, D. Kornev // Materials and Manufacturing Processes. - 2015. - Vol. 30, iss. 12. - P. 1408-1411. - doi: 10.1080/10426914.2014.973595.
  19. Manikandan C., Rajeswari B. Study of cutting parameters on drilling EN24 using Taguchi method // International Journal of Engineering Research & Technology. - 2013. - Vol. 2, iss. 7. - P. 146-149.
  20. Карманов В.С. Исследование математических моделей стойкости режущего инструмента // Научный вестник НГТУ. - 2006. - № 2 (23). - С. 55-64.
  21. Смагин Г.И. Оптимизация режимов сверления по критерию минимума затрат: монография. - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2000. - 68 с.
  22. Смагин Г.И., Карманов В.С. Алгоритм нормирования режимов резания труднообрабатываемых материалов по методу характеристических линий и поверхностей при использовании специальных планов эксперимента // Научный вестник НГТУ. - 2011. - № 3 (44). - С. 149-158.
  23. Zuperl U., Cus F. Optimization of cutting conditions during machining by using neural networks // Proceedings of the 12th International Conference on Flexible Automation and Intelligent Manufacturing, Dresden, Germany, 15-17 July 2002. - Dresden, 2002. - P. 502-511.
  24. Dereli T., Filiz I.H., Baykasoglu A. Optimizing cutting parameters in process planning of prismatic parts by using genetic algorithms // International Journal of Production Research. - 2001. - Vol. 39, iss. 15. - P. 3303-3328. - doi: 10.1080/00207540110057891.
  25. Deepak S.S.K. Cutting speed and feed rate optimization for minimizing production time of turning process // International Journal of Modern Engineering Research, 2012. - Vol. 2, iss. 5. - P. 3398-3401.
  26. Ab Rashid M.F.F., Izwandi S. Optimization of turning parameters to minimize production cost using genetic algorithm [Electronic resource] // Proceedings of the 2nd CUTSE International Conference, Miri, Sarawak, Malaysia, 24-25 November 2009. - Sarawak, 2009. - Available at: http://umpir.ump.edu.my/5277/1/CUTSE_MOC_02_Optimization_of_Turning_Parameters_to_Minimize_Production_Cost.PDF (accessed: 30.10.2015).
  27. Kronenberg M. Machining science and application. Theory and practice for operation and development of machining processes. - 1st ed. - Oxford: Pergamon Press, 1966. - 410 p.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


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».