Modeling the interrelation of the cutting force with the cutting depth and the volumes of the metal being removed by single grains in flat grinding

Cover Page

Cite item

Abstract

Introduction. The model for calculating the cutting force is the basis of the modules of CAM-systems related both to the predicting processing errors on metal-cutting machines for specified grinding conditions, and to the optimizing all parameters of the technological mode (parameters of cutting modes, cutting tools, etc.). However, due to the lack of an adequate model for calculating the cutting force presented in engineering form, such modules have not yet been developed not only for flat grinding operations, but also for all other types of metalworking. It is challenging to obtain an adequate cutting force model for flat grinding operations because it is necessary to establish the interrelation between the machine parameters of the macrocutting modes (feed, cutting speed) of the grinding wheel with the parameters of the microcutting modes — the sets of cutting grains of the wheel associated with the plastic deformation of the metal in the shear zone, microvolumes of the metal being removed and the geometry of the cutting part of the abrasive grains. The purpose of this work is to develop a force model establishing the interrelation of the cutting force with the cutting depth and the volumes of the metal being removed by single grains and the wheel as a whole on the basis of the integration of microvolumes and microforces when metal being removed by the wheel grains. Research methods. The subject of the research is the mathematical modeling of the interrelation between the cutting force and cutting modes with the parameters of microcutting by a group of single grains, based on the equality of work when metal being removed of the same volume. The methodological basis of the research is the connection between the work (energy) spent on the plastic deformation of metal by a single grain, the intensity of stresses, the intensity of deformation rates and the volume of the metal being removed by the wheel as a whole, established by S.N. Korchak. Results and discussion. The result of the study is an analytical model that reliably and adequately establishes the interrelation between the cutting force and the cutting depth, cutting modes, wheel characteristics, physical and mechanical properties of the processing material, and other main technological parameters. The field of application of the results is the possibility of using the cutting force calculation model, presented in this paper, as a basis for the development of a module for a CAM-system (a digital twin of the machining), which would allow to perform the calculation and design of optimal technological parameters of the flat grinding operation, as well as cutting modes testing according to the criterion of processing accuracy of a parts batch, considering the influence of various variable factors and real processing conditions within the manufacturing process.

About the authors

A. V. Akintseva

Email: akintsevaav@susu.ru
Ph.D. (Engineering), South Ural State University, 76 Lenin Ave., Chelyabinsk, 454080, Russian Federation, akintsevaav@susu.ru

P. P. Pereverzev

Email: pereverzevpp@susu.ru
D.Sc. (Engineering), Associate Professor, South Ural State University, 76 Lenin Ave., Chelyabinsk, 454080, Russian Federation, pereverzevpp@susu.ru

References

  1. Корчак С.Н. Производительность процесса шлифования. – М.: Машиностроение, 1974. – 280 с.
  2. Зубарев Ю.М., Приемышев А.В. Теория и практика повышения эффективности шлифования материалов. – СПб.: Лань, 2010. – 304 с. – ISBN 978-5-8114-0973-0.
  3. Филимонов Л.Н. Высокоскоростное шлифование. – Л.: Машиностроение, 1979. – 248 с.
  4. Николаенко А.А. Моделирование обеспечения точности обработки при плоском глубинном шлифовании периферией круга // Технология машиностроения. – 2011. – № 5. – С. 57–59.
  5. Кошин А.А., Шипулин Л.В. Стохастические модели температурных и силовых явлений, происходящих при шлифовании, и их реализация средствами параллельных вычислений // Вестник ЮУрГУ. Серия: Математическое моделирование и программирование. – 2012. – № 18 (277). – С. 20–31.
  6. Королев А.В., Новоселов Ю.К. Теоретико-вероятностные основы абразивной обработки. Ч. 2. Взаимодействие инструмента и заготовки при абразивной обработке. – Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 1989. – 160 с.
  7. Новоселов Ю.К. Динамика формообразования поверхностей при абразивной обработке. – Севастополь: Изд-во СевНТУ, 2012. – 304 с. – ISBN 978-617-612-051-3.
  8. Лоладзе Т.Н. Силы резания при шлифовании металлов // Металлообработка. – 2002. – № 1. – С. 3–8.
  9. Мишин В.Н., Балашов В.Н. Силы, возникающие при шлифовании // Автомобильная промышленность. – 2010. – № 10. – С. 26–29.
  10. Garitaonandia I., Fernandes M.H., Albizuri J. Dynamic model of a centerless grinding machine based on an updated FE model // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 2008. – Vol. 48 (7–8). – P. 832–840. – doi: 10.1016/j.ijmachtools.2007.12.001.
  11. Tawakolia T., Reinecke H., Vesali A. An experimental study on the dynamic behavior of grinding wheels in high efficiency deep grinding // Procedia CIRP. – 2012. – Vol. 1. – P. 382–387. – doi: 10.1016/j.procir.2012.04.068.
  12. Dynamic modeling and simulation of a nonlinear, non-autonomous grinding system considering spatially periodic waviness on workpiece surface / J. Jung, P. Kim, H. Kim, J. Seok // Simulation Modeling Practice and Theory. – 2015. – Vol. 57. – P. 88–99. – doi: 10.1016/j.simpat.2015.06.005.
  13. Yu H., Wang J., Lu Y. Modeling and analysis of dynamic cutting points density of the grinding wheel with an abrasive phyllotactic pattern // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2016. – Vol. 86. – P. 1933–1943. – doi: 10.1007/s00170-015-8262-0.
  14. Guo J. Surface roughness prediction by combining static and dynamic features in cylindrical traverse grinding // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2014. – Vol. 75. – P. 1245–1252. – doi: 10.1007/s00170-014-6189-5.
  15. A time-domain surface grinding model for dynamic simulation / M. Leonesio, P. Parenti, A. Cassinari, G. Bianchi, M. Monno // Procedia CIRP. – 2012. – Vol. 4. – P. 166–171. – doi: 10.1016/j.procir.2012.10.030.
  16. Li H., Shin Y.C. A time-domain dynamic model for chatter prediction of cylindrical plunge grinding // Journal of Manufacturing Science and Engineering. – 2006. – Vol. 128 (2). – P. 404–415. – doi: 10.1115/1.2118748.
  17. Patnaik D., Vijayender S., Paruchur V.R. A new model for grinding force prediction and analysis // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 2010. – Vol. 50. – P. 231–240. – doi: 10.1016/j.ijmachtools.2009.12.004.
  18. Zhang N., Kirpitchenko I., Liu D.K. Dynamic model of the grinding process // Journal of Sound and Vibration. – 2005. – Vol. 280. – P. 425–432. – doi: 10.1016/j.jsv.2003.12.006.
  19. Lajmert P., Sikora V., Ostrowski D. A dynamic model of cylindrical plunge grinding process for chatter phenomena investigation // MATEC Web of Conferences. – 2018. – Vol. 148. – P. 09004. – doi: 10.1051/matecconf/201814809004.
  20. Estimation of dynamic grinding wheel wear in plunge grinding / M. Ahrens, J. Damm, M. Dagen, B. Denkena, T. Ortmaier // Procedia CIRP. – 2017. – Vol. 58. – P. 422–427. – doi: 10.1016/j.procir.2017.03.247.
  21. Influence of cutting parameters on surface hardening of 52100 steel in flat grinding process / M.O. Gomes, L.M. Neto, R.B. Pereira, L.C. Brandão // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2018. – Vol. 96. – P. 1–3. – doi: 10.1007/s00170-018-1656-z.
  22. Impact of cutting speed on grinding wheel wear and cutting force when grinding / T. Bakša, J. Farsky, O. Hronek, M. Zetek // Manufacturing Technology. – 2018. – Vol. 18 (5). – P. 699–703. – doi: 10.21062/ujep/163.2018/a/1213-2489/MT/18/5/699.
  23. Nadolny K., Plichta J., Balasz B. Application of computer modeling and simulation for designing of grinding wheels with zone-diversified structure // Management and Production Engineering Review. – 2010. – Vol. 1 (4). – P. 38–45.
  24. Воронов С.А., Вэйдун М.А. Математическое моделирование процесса плоского шлифования // Проблемы машиностроения и надежности машин. – 2017. – № 4. – С. 85–94.
  25. Составляющие силы резания плоского врезного шлифования титанового сплава высокоструктурными кругами / С.В. Носенко, В.А. Носенко, Н.Д. Сердюков, А.С. Кузнецова // Известия Волгоградского государственного технического университета. – 2017. – № 5. – С. 36–40.
  26. Даниленко М.В. Разработка динамической математической модели силы резания с учетом влияния износа шлифовального круга: дис. … канд. техн. наук: 05.02.08. – Волгоград, 2018. – 175 с.
  27. Li J., Yang R. // Zuhe juchuang yu zidonghua jiagong jishu = Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique. – 2012. – Vol. 6. – P. 92–95. – In Chinese.
  28. Liu Y., Zhao H., Jing J., Wei S. // Jinganshi yu moliaomoju gongcheng = Diamond and Abrasives Engineering. – 2012. – Vol. 32 (4). – P. 55–59. – In Chinese.
  29. Курдюков В.И. Основы абразивной обработки. – Курган: Изд-во Курган. гос. ун-та, 2014. – 195 с. – ISBN 978-5-4217-0254-2.
  30. Переверзев П.П., Пименов Д.Ю. Модель силы резания при круглом врезном шлифовании с учетом затупления режущих зерен абразивного круга // Трение и износ. – 2016. – № 1 (37). – С. 76–82.
  31. Акинцева А.В., Переверзев П.П. Аналитическая модель силы резания, возникающая в процессе плоского шлифования // Машиностроительные технологические системы: сборник трудов Международной научно-технической конференции (METS 22). – Ростов н/Д., 2022. – С. 232–238.

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».