Модальный анализ шлифовальных кругов различных характеристик для определения их интегральных упругих показателей

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. В рамках решения глобальной задачи по разработке математической модели звукового давления, генерируемого процессом шлифования, возникла необходимость определения фактических значений интегральных показателей упругости шлифовальных кругов для использования в качестве параметров модели. Это позволит расширить область применения модели и максимизировать полезный прикладной эффект от ее применения. В статье описывается подход определения коэффициентов Пуассона и модулей Юнга для шлифовальных кругов разных характеристик. Параметры упругости инструмента выступают предметом исследования. Целью работы является установление зависимости фактических значений интегральных упругих показателей от характеристики шлифовального круга с помощью модального анализа. Метод исследования состоит в комбинации экспериментального исследования спектров частот собственных колебаний и модального анализа, реализованного с помощью метода конечных элементов в специализированном программном обеспечении. Кроме того, используются элементы регрессионного анализа для получения эмпирических зависимостей интегральных упругих параметров шлифовальных кругов от размера фракции абразивного зерна и твердости. Результаты и обсуждение. Основным полезным результатом работы является установление фактических значений коэффициентов Пуассона и модулей Юнга для шлифовальных кругов рассматриваемых характеристик. Выбор характеристик шлифовальных кругов позволил исследовать влияние размера фракции абразивного зерна и твердости на его интегральные упругие свойства. Создание математической модели звукового давления, генерируемого процессом шлифования, и методики прогнозирования периода стойкости шлифовального круга на его основе позволит повысить эффективность операций шлифования за счет снижения доли подготовительно-заключительного времени и увеличения доли машинного времени, снижения расхода производственных ресурсов и более полного использования периода стойкости инструмента.

Об авторах

Александр Сергеевич Жуков

Южно-Уральский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: zhukovas@susu.ru
ORCID iD: 0000-0002-9328-7148
SPIN-код: 3741-5340
Scopus Author ID: 55990450100
ResearcherId: ABA-9196-2021

аспирант

Россия, пр. Ленина, 76, г. Челябинск, 454080, Россия

Дмитрий Валерьевич Ардашев

Южно-Уральский государственный университет

Email: ardashevdv@susu.ru
ORCID iD: 0000-0002-8134-2525
SPIN-код: 1231-7206
Scopus Author ID: 36464934000
ResearcherId: ABG-2889-2020

доктор техн. наук, доцент

Россия, пр. Ленина, 76, г. Челябинск, 454080, Россия

Виктор Викторович Батуев

Южно-Уральский государственный университет

Email: batuevvv@susu.ru
ORCID iD: 0000-0001-9969-4310
SPIN-код: 2350-0118
Scopus Author ID: 57197835418
ResearcherId: GON-9794-2022

канд. техн. наук, доцент

Россия, пр. Ленина, 76, г. Челябинск, 454080, Россия

Виктор Леонидович Кулыгин

Южно-Уральский государственный университет

Email: kulyginvl@susu.ru
ORCID iD: 0009-0000-8509-1420
SPIN-код: 3638-3340
Scopus Author ID: 57204526932

канд. техн. наук, доцент

Россия, пр. Ленина, 76, г. Челябинск, 454080, Россия

Егор Игоревич Шулежко

Южно-Уральский государственный университет

Email: schuleshko21@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5709-4285
SPIN-код: 3836-5833
Scopus Author ID: 58785255800
ResearcherId: LGY-7531-2024

Аспирант

Россия, пр. Ленина, 76, г. Челябинск, 454080, Россия

Список литературы

  1. Ардашев Д.В., Жуков А.С. Исследование спектрального состава свободных акустических колебаний шлифовальных кругов на керамической связке // Металлообработка. – 2023. – № 1 (133). – С.  3–20. – doi: 10.25960/mo.2023.1.3.
  2. Ардашев Д.В., Жуков А.С. Исследование взаимосвязи режущей способности инструмента с параметрами акустического сигнала в процессе профильного шлифования // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2022. – Т. 24, № 4. – С. 64–83. – doi: 10.17212/1994-6309-2022-24.4-64-83.
  3. Analysis of dynamic characteristics for machine tools based on dynamic stiffness sensitivity / C. Li, Z. Song, X. Huang, H. Zhao, X. Jiang, X. Mao // Processes. – 2021. – Vol. 9 (12). – Art. 2260. – P. 1–16. – doi: 10.3390/pr9122260.
  4. Developing and testing the proto type structure for micro tool fabrication / H. Xiao, X. Hu, S. Luo, W. Li // Machines. – 2022. – Vol. 10 (10). – Art. 938. – P. 1–21. – doi: 10.3390/machines10100938.
  5. Modeling the static and dynamic behaviors of a large heavy-duty lathe machine under rated loads / C.-Y. Lin, Y.-P. Luh, W.-Z. Lin, B.-C. Lin, J.-P. Hung // Computation. – 2022. – Vol. 10 (12). – Art. 207. – P. 1–18. – doi: 10.3390/computation10120207.
  6. Study on kinematic structure performance and machining characteristics of 3-axis machining center / T.-C. Chan, C.-C. Chang, A. Ullah, H.-H. Lin // Applied Sciences. – 2023. – Vol. 13 (8). – Art. 4742. – P. 1–29. – doi: 10.3390/app13084742.
  7. Behera R., Chan T.-C., Yang J.-S. Innovative structural optimization and dynamic performance enhancement of high-precision five-axis machine tools // Journal of Manufacturing and Materials Processing. – 2024. – Vol. 8 (4). – Art. 181. – P. 1–25. – doi: 10.3390/jmmp8040181.
  8. Vázquez C.R., Guajardo-Cuéllar A. Prediction of vertical vibrations of a CNC router type geometry // Applied Sciences. – 2024. – Vol. 14 (2). – Art. 621. – P. 1–23. – doi: 10.3390/app14020621.
  9. Real-time estimation for cutting tool wear based on modal analysis of monitored signals / Y. Chi, W. Dai, Z. Lu, M. Wang, Y. Zhao // Applied Sciences. – 2018. – Vol. 8 (5). – Art. 708. – P. 1–13. – doi: 10.3390/app8050708.
  10. Stability analysis and structure optimization of unequal-pitch end mills / W. Nie, M. Zheng, S. Xu, Y. Liu, H. Yu // Materials. – 2021. – Vol. 14 (22). – Art. 7003. – P. 1–13. – doi: 10.3390/ma14227003.
  11. Chatter and surface waviness analysis in Oerlikon face hobbing of spiral bevel gears / J. Wang, J. Qian, K. Huang, Z. Shang, J. Yu // Aerospace. – 2024. – Vol. 11 (7). – Art. 535. – P. 1–25. – doi: 10.3390/aerospace11070535.
  12. Experimental identification of milling process damping and its application in stability lobe diagrams / C. Mladjenovic, K. Monkova, A. Zivkovic, M. Knezev, D. Marinkovic, V. Ilic // Machines. – 2025. – Vol. 13 (2). – Art. 96. – P. 1–24. – doi: 10.3390/machines13020096.
  13. Experimental-analytical method for determining the dynamic coefficients of turning tools / L. Nowakowski, S. Blasiak, M. Skrzyniarz, J. Rolek // Materials. – 2025. – Vol. 18 (3). – Art. 563. – P. 1–15. – doi: 10.3390/ma18030563.
  14. Овчинников А.И. Материалы для абразивного инструмента. Обзор // Наука и образование. – 2013. – № 7. – С. 41–68. – doi: 10.7463/0713.0577449.
  15. Абызов А.М. Оксид алюминия и алюмооксидная керамика (Обзор). Ч. 1. Свойства Al2O3 и промышленное производство дисперсного Al2O3 // Новые огнеупоры. – 2019. – № 1. – С. 16–23. doi: 10.17073/1683-4518-2019-1-16-23.
  16. Design and experimental study of longitudinal-torsional composite ultrasonic internal grinding horn / H. Zhang, F. Jiao, Y. Niu, C. Li, Z. Zhang, J. Tong // Micromachines. – 2023. – Vol. 14 (11). – Art. 2056. – P. 1–17. – doi: 10.3390/mi14112056.
  17. Li F., Chen Y., Zhu D. Revealing the sound transmission loss capacities of sandwich metamaterials with re-entrant negative Poisson’;s ratio configuration / F. Li, Y. Chen, D. Zhu // Materials. – 2023. – Vol. 16 (17). – Art. 5928. – P. 2–21. – doi: 10.3390/ma16175928.
  18. A normal mode model based on the spectral element method for simulating horizontally layered acoustic waveguides / Y. Zhang, H. Tu, Y. Wang, G. Xu, D. Gao // Journal of Marine Science and Engineering. – 2024. – Vol. 12 (9). – Art. 1499. – P. 1–16. – doi: 10.3390/jmse12091499.
  19. Acoustic sensors for monitoring and localizing partial discharge signals in oil-immersed transformers under array configuration / Y. Wang, D. Zhao, Y. Jia, S. Wang, Y. Du, H. Li, B. Zhang // Sensors. – 2024. – Vol. 24 (14). – Art. 4704. – P. 1–24. – doi: 10.3390/s24144704.
  20. Fundamental study of phased array ultrasonic cavitation abrasive flow polishing titanium alloy tubes / Y. Dai, S. Li, M. Feng, B. Chen, J. Qiao // Materials. – 2024. – Vol. 17 (21). – Art. 5185. – P. 1–19. – doi: 10.3390/ma17215185.
  21. Юганов В.С. Использование низкочастотных акустических колебаний для текущего контроля процесса шлифования: дис. … канд. техн. наук: 05.02.08. – Ульяновск, 1999. – 198 с.
  22. Глаговский Б.А., Московенко И.Б. Низкочастотные акустические методы контроля в машиностроении. – Л.: Машиностроение, 1977. – 203 с.
  23. Смирнов В.А., Нанасов М.П. Расчет частот и форм колебаний круглой пластинки // Перспективы развития строительных конструкций: материалы научно-практической конференции. – Л.: ЛДНТП, 1987. – С. 68–72.
  24. Иванов В.П. Колебания рабочих колес турбомашин. – М.: Машиностроение, 1983. – 224 с.
  25. Макаева Р.Х., Каримов А.Х., Царева А.М. Исследование резонансных колебаний дисков с применением голографической интерферометрии // Вестник двигателестроения. – 2012. – № 2. – С. 161–165.
  26. Царева А.М. Экспериментально-расчетный метод определения резонансных частот и форм колебаний деталей типа дисков с применением голографической интерферометрии: автореф. дис. … канд. техн. наук: 01.02.04, 05.02.02. – Казань, 2007. – 20 с.
  27. Structural and modal analysis of a small wind turbine blade considering composite material and the IEC 61400-2 standard / M. Vázquez, V. López, R. Campos, E. Cadenas, P. Marin // Energies. – 2025. – Vol. 18 (3). – Art. 566. – P. 1–26. – doi: 10.3390/en18030566.

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».