Обеспечение точности формы отверстий, полученных при чистовой обработке методом растачивания

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. В современном производстве обработка отверстий является одной из трудоемких операций. Существует широкая номенклатура корпусных деталей, в которых присутствуют высокоточные отверстия. К их параметрам точности, таким как размер, форма и расположение оси, предъявляются высокие требования. Это обусловливает трудоемкость обработки отверстий, поскольку достижение данных точностных показателей требует широкой номенклатуры инструментов и многооперационной обработки. На настоящий момент имеется множество методов обработки отверстий, и одним из ключевых в достижении высоких показателей точности является метод растачивания. Несмотря на большое количество преимуществ этого метода, в части достижения показателя точности диаметрального размера отверстия достаточно мало исследовано отклонение формы получаемых отверстий. Предмет. В статье анализируются основные технологические параметры процесса растачивания отверстий, а также устанавливаются их взаимосвязи с показателями формы отверстий, такими как отклонение от круглости и цилиндричности. Настоящее исследование включает в себя разработку подхода к прогнозированию величины погрешности с учетом кинематики и динамики процесса механической обработки. Цель работы: прогнозирование радиального смещения оси инструмента и разработка методов обеспечения точности формы отверстий, полученных при чистовой обработке методом растачивания. Основные решаемые задачи заключаются в установлении зависимостей между технологическими параметрами обработки и значениями отклонений от круглости и цилиндричности, а также в определении величины радиального смещения инструмента для возможности прогнозирования величины погрешности. Метод и методология. Рассматриваются методы измерения параметров отклонений от круглости и цилиндричности, приводятся их достоинства и недостатки. Особое внимание уделено определению влияния основных факторов при механической обработке методом гармонического анализа, что позволяет судить о качестве и правильности проведенных измерений. Приведено используемое аппаратурное обеспечение экспериментальных исследований с выбранными материалами и режимами обработки. Результаты и их обсуждение. В данной работе рассмотрены основные факторы, которые влияют на точность формы отверстий, получаемых методом растачивания. Применение разработанных алгоритмов и моделей дает технологу возможность подбирать технологические параметры обработки отверстия в зависимости от заданной служебным назначением точности, обеспечивая при этом требуемую точность формы.

Об авторах

В. А. Стельмаков

Email: 009062@togudv.ru
канд. техн. наук, Тихоокеанский государственный университет, ул. Тихоокеанская, 136, г. Хабаровск, 680035, Россия, 009062@togudv.ru

М. Р. Гимадеев

Email: 009063@togudv.ru
канд. техн. наук, Тихоокеанский государственный университет, ул. Тихоокеанская, 136, г. Хабаровск, 680035, Россия, 009063@togudv.ru

А. В. Никитенко

Email: 005392@togudv.ru
канд. техн. наук, Тихоокеанский государственный университет, ул. Тихоокеанская, 136, г. Хабаровск, 680035, Россия, 005392@togudv.ru

Список литературы

  1. Real-time compensation of tool deflection using a sensor embedded boring bar with wireless signal feedback to the machine tool controller / D. Östling, P.K. Brede, T. Jensen, R. Bjønnum, O. Standal, P.I. Sæthertrø, L.O. Björling, T. Holmströmb // 9th CIRP Conference on High Performance Cutting (HPC 2020). – 2021. – Vol. 101. – P. 102–105. – doi: 10.1016/j.procir.2020.09.191.
  2. Черноиванова А.Г., Тарасенко Б.Ф., Оськин С.В. Ресурсосберегающее устройство для расточки корпусных отверстий // Чрезвычайные ситуации: промышленная и экологическая безопасность. – 2015. – № 2–3. – С. 81–88.
  3. Маслов А.Р., Молодцов В.В. Моделирование колебаний инструментальной системы для растачивания отверстий // Вестник МГТУ "Станкин". – 2014. – № 4. – С. 196–199.
  4. Повышение точности растачивания отверстий в сварных корпусах / А.Л. Бахно, А.С. Ямников, А.С. Васильев, А.О. Чуприков // СТИН. – 2019. – № 6. – С. 38–40.
  5. Du W., Wang L., Shao Y. A semi-analytical dynamics method for spindle radial throw in boring process // Journal of Manufacturing Processes. – 2023. – Vol. 96. – P. 110–124. – doi: 10.1016/j.jmapro.2023.04.047.
  6. Stelmakov V.A., Gimadeev M.R., Iakuba D.D. Research on the process of forming cylindrical surfaces of holes during milling finish with end mills using a circular interpolation strategy // Proceedings of the 6th International Conference on Industrial Engineering (ICIE 2020). Vol. 2. – Cham: Springer, 2021. – P. 917–925. – doi: 10.1007/978-3-030-54817-9_106.
  7. Model-based error motion prediction and fit clearance optimization for machine tool spindles / H. Cao, B. Li, Y. Li, T. Kang, X. Chen // Mechanical Systems and Signal Processing. – 2019. – Vol. 133. – P. 106252. – doi: 10.1016/j.ymssp.2019.106252.
  8. A novel multi-probe method for separating spindle radial error from artifact roundness error / Y. Chen, X. Zhao, W. Gao, G. Hu, S. Zhang, D. Zhang // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2017. – Vol. 93. – P. 623–634. – doi: 10.1007/s00170-017-0533-5.
  9. Gokulu T., Defant F., Albertelli P. Stability analysis of multi-insert rotating boring bar with stiffness variation // Journal of Sound and Vibration. – 2024. – Vol. 586. – P. 118497. – doi: 10.1016/j.jsv.2024.118497.
  10. On-line monitoring of boring tools for control of boring operations / T.I. Liu, A. Kumagai, Y.C. Wang, S.D. Song, Z. Fu, J. Lee // Robotics and Computer-Integrated Manufacturing. – 2010. – Vol. 26. – P. 230–239. – doi: 10.1016/j.rcim.2009.11.002.
  11. Digital twin-based anomaly detection for real-time tool condition monitoring in machining / Z. Liu, Z.Q. Lang, Y. Gui, Y.P. Zhu, H. Laalej // Journal of Manufacturing Systems. – 2024. – Vol. 75. – P. 163–173. – doi: 10.1016/j.jmsy.2024.06.004.
  12. A novel design for double-bending elliptical vibration boring device and its performance evaluation / Y. Zheng, C. Hu, M. Wang, Z. Wu, J. Zhang, J. Xu // Ultrasonics. – 2025. – Vol. 149. – P. 107584. – doi: 10.1016/j.ultras.2025.107584.
  13. Nonlinear system optimization of cutting tools with dynamic vibration absorbers in deep hole boring: a stability analysis / L. Li, Y. Ren, Z. Shen, J. Lu, L. Tong // Alexandria Engineering Journal. – 2025. – Vol. 112. – P. 246–253. – doi: 10.1016/j.aej.2024.10.113.
  14. A novel approach to machining condition monitoring of deep hole boring / W. Xiao, Y. Zi, B. Chen, B. Li, Z. He // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 2014. – Vol. 77. – P. 27–33. – doi: 10.1016/j.ijmachtools.2013.10.009.
  15. Elerian F.A., Helal W.M.K., AbouEleaz M.A. Methods of roundness measurement: an experimental comparative study // Journal of Mechanical Engineering Research and Developments. – 2021. – Vol. 44 (9). – P. 173–183. – doi: 10.13140/RG.2.2.18930.43206.
  16. Precision manufacturing process monitoring with acoustic emission / D.E. Lee, I. Hwang, C.M.O. Valente, J.F.G. Oliveira, D.A. Dornfeld // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 2006. – Vol. 46 (2). – P. 176–188. – doi: 10.1016/j.ijmachtools.2005.04.001.
  17. Dimla D.E. Sensor signals for tool-wear monitoring in metal cutting operations – a review of methods // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 2000. – Vol. 40 (8). – P. 1073–1098. – doi: 10.1016/S0890-6955(99)00122-4.
  18. Sui W., Zhang D. Four methods for roundness evaluation // Physics Procedia. – 2012. – Vol. 24. – P. 2159–2164. – doi: 10.1016/j.phpro.2012.02.317.
  19. A new method for evaluating roundness error based on improved bat algorithm / Q. He, P. Zheng, X. Lv, J. Li, Y. Li // Measurement. – 2024. – Vol. 238. – doi: 10.1016/j.measurement.2024.115314.
  20. Shan L., Xiangqian J., Scott P.J. Morphological filters for functional assessment of roundness profiles // Measurement Science and Technology. – 2014. – Vol. 25 (6). – P. 065005. – doi: 10.1088/0957-0233/25/6/065005.
  21. Можин Н.А., Аврелькин В.А., Федулов Е.А. Основы теории резания материалов: учебное пособие. – Иваново: ИВГПУ, 2018. – 84 с.
  22. Атапин В.Г. Сопротивление материалов: учебник и практикум для вузов. – М.: Юрайт, 2020. – 342 с. – ISBN 978-5-534-09059-8.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


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».