Problem of Technological Deformations of Thin-Walled Workpieces During Milling

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. Technologists often face the problem of thin-walled workpiece milling. Due to cutting forces the non-rigid workpiece deforms which leads to uneven material removal and surface deflection with respect to specified form. There are several technological tricks that allow to provide given quality parameters but commonly it imply additional material usage or require dedicated facility, so the existing means dramatically affect the total cost of the product. The purpose of the paper is to extend а new approach to thin-walled workpiece processing applying to milling process. The approach is called “soft” cutting modes and consists in using numerical modeling for specific technological conditions to select rational parameters of the cutting process. The modelling results are used to pick rational cutting modes that provide the specified quality on the one hand and are economically reasonable on the other hand. Early the software system was developed to simplify such cutting modes calculation for turning. This system can also be used to calculate modes for milling, but a milling model that takes into consideration the technological deformations is required. The paper considers the case of climb milling of thin rib with a cylindrical mill. Research methods: in the Abaqus system, a numerical FEM model for processing the workpiece is developed taking into account its compliance. Results and Discussion. The results are presented as 3D displacement fields, cutting force chart and result wall thickness colorful heatmap. Modelling results analysis allows to conclude that the workpiece flexibility immensely affects the wall final geometry. The obtained deflections are quite sophisticated and irregular that confirms the relevance of numerical modelling approach to predict milling accuracy.

About the authors

P. A. Eremeykin

Email: eremeykin@gmail.com
Ph.D. (Engineering) student, Mechanical Engineering Research Institute of the Russian Academy of Sciences, 4 Maly Kharitonievskiy Pereulok, Moscow, 101990, Russian Federation, eremeykin@gmail.com

A. D. Zhargalova

Email: azhargalova@bmstu.ru
Bauman Moscow State Technical University, 5 Baumanskaya 2-ya, Moscow, 105005, Russian Federation, azhargalova@bmstu.ru

S. S. Gavriushin

Email: gss@bmstu.ru
D.Sc. (Engineering), Professor; 1. Mechanical Engineering Research Institute of the Russian Academy of Sciences, 4 Maly Kharitonievskiy Pereulok, Moscow, 101990, Russian Federation; 2. Bauman Moscow State Technical University, 5 Baumanskaya 2-ya, Moscow, 105005, Russian Federation; gss@bmstu.ru

References

  1.    Budak E. Analytical models for high performance milling. Pt. 1. Cutting forces, structural deformations and tolerance integrity // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 2005. – Vol. 46, N 12–13. – P.1478–1488. – doi: 10.1016/j.ijmachtools.2005.09.009.
  2.    Masmali M., Mathew P. Application of a variable flow stress machining theory to helical end milling // Machining Science and Technology. – 2018. – Vol. 22, N 1. – P. 1–29. – doi: 10.1080/10910344.2017.1336182.
  3.    Huang Y., Zhang X., Xiong Y. Finite element analysis of machining thin-wall parts: error prediction and stability analysis // Finite element analysis: applications in mechanical engineering /ed. by F. Ebrahimi. -Rijeka, Croatia: InTech, 2012. – P. 327–354. – doi: 10.5772/50374.
  4.    Milling error prediction and compensation in machining of low-rigidity parts / S. Liu, S. Ratchev, W. Huang, A. Becker // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 2004. – Vol. 44, N 15. – P. 1629–1641. – doi: 10.1016/j.ijmachtools.2004.06.001.
  5.    Shrikrishna N.J., Gururaj B. Three-dimensional finite element based numerical simulation of machining of thin-wall components with varying wall constraints // Journal of the Institution of Engineers (India): Series C. – 2017. – Vol. 98, N 3. – P. 343–352. – doi: 10.1007/s40032-016-0246-9.
  6.    Izamshah R., Ding S., Mo J.P.T. Finite element analysis of machining thin-wall parts // Key Engineering Materials. – 2010. – Vol. 458. – P. 283–288. – doi: 10.4028/ href='www.scientific.net/KEM.458.283' target='_blank'>www.scientific.net/KEM.458.283.
  7.    Loehea J., Zaeha M.F., Roescha O. In-process deformation measurement of thin-walled workpieces // 5th CIRP Conference on High Performance Cutting 2012. – 2012. – Vol. 1. – P. 546–551. – doi: 10.1016/j.procir.2012.04.097.
  8.    Machining of thin-walled parts produced by additive manufacturing technologies / A. Isaev, V. Grechishnikov, P. Pivkin, M. Kozochkin, Y. Ilyuhin, A. Vorotnikov // Procedia CIRP. – 2016. – Vol. 41. – P. 1023–1026. – doi: 10.1016/j.procir.2015.08.088.
  9.    Scippa A., Grossi N., Campatelli G. FEM based cutting velocity selection for thin walled part machining // 6th CIRP International Conference on High Performance Cutting, HPC 2014. – 2014. – Vol. 14. – P. 287–292. – doi: 10.1016/j.procir.2014.03.023.
  10. Zelinski P. 10 tips for titanium // Modern Machine Shop. – 2013. – URL: https://www.mmsonline.com/articles/10-tips-for-titanium (accessed: 12.08.2019).
  11. Grabowski R., Denkena B., Köhler J. Prediction of process forces and stability of end mills with complex geometries // Procedia CIRP. – 2014. – Vol. 14. – P. 119–124. – doi: 10.1016/j.procir.2014.03.101.
  12. Investigation of moving fixture on deformation suppression during milling process of thin-walled structures / F. Jixiong, L. Bin, X. Juliang, D. Mei, Y. Shuai, Z. Xiaofeng, Z. Jin // Journal of Manufacturing Processes. – 2018. – Vol. 32. – P. 403–411. – doi: 10.1016/j.jmapro.2018.03.011.
  13. Метод определения условий механической обработки тонкостенных деталей / А.Д. Жаргалова, С.С. Гаврюшин, Г.П. Лазаренко, В.И. Семисалов // Известия высших учебных заведений. Машиностроение. – 2015. – № 1. – С. 53–60. – doi: 10.18698/0536-1044-2015-11-53-61.
  14. Eremeykin P., Zhargalova A., Gavriushin S. A software system for thin-walled parts deformation analysis // AIMEE 2017: Advances in Artificial Systems for Medicine and Education. – Cham: Springer, 2017. – P. 259–265. – doi: 10.1007/978-3-319-67349-3_24.
  15. Eremeykin P., Zhargalova A., Gavriushin S. Experimental substantiation of soft cutting modes method // AIMEE 2018: Advances in Artificial Systems for Medicine and Education II. – Cham: Springer, 2019. – P. 539–547. – doi: 10.1007/978-3-030-12082-5_49.
  16. Bilstein R.E. Stages to Saturn: a technological history of the Apollo/Saturn launch vehicle. – Washington, DC: NASA History Office, 1996. – 511 p.
  17. Johnson G.R., Cook W.H. A constitutive model and data for metals subjected to large strains, high strain rates and high temperatures // Proceedings of the 7th International Symposium on Ballistics. – The Hague, The Netherlands, 1983. – P. 541–547.
  18. Murugesan M., Dong W.J. Johnson Cook material and failure model parameters estimation of AISI-1045 medium carbon steel for metal forming applications // Materials. – 2019. – Vol. 609, N 12. – P. 02.
  19. Numerical and experimental investigation of Johnson–Cook material models for aluminum (Al 6061-T6) alloy using orthogonal machining approach / A. Sohail, K. Mushtaq, J.H.I. Syed, F. Muhammad // Advances in Mechanical Engineering. – 2018. – Vol. 10, N 9. – P. 1–14. – doi: 10.1177/1687814018797794.
  20.            Campatelli G., Scippa A. Prediction of milling cutting force coefficients for aluminum 6082-T4 // 5th CIRP Conference on High Performance Cutting 2012. – 2012. – Vol. 1. – P. 563–568. – doi: 10.1016/j.procir.2012.04.100.

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».