WORKABILITY OF INDUSTRIAL PRODUCTS OBTAINED BY FULLY ADDITIVE TECHNOLOGIES

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Methods for evaluating workability of industrial products obtained by fully additive technologies are viewed. The study of the concept of workability and applicability of existing developments for additive manufacturing is being analyzed.
Qualitative approach and quantitative aspect are used simultaneously for evaluating the workability. The qualitative aspect is based on experience and recommendations, but requires adaptation to the specifics of additive technologies. A quantitative approach through the determination of workability coefficients is preferable, as it allows managing of the production process and is quickly adaptable to changes. Various quantitative evaluation techniques of workability, developed by domestic and foreign authors, have been analyzed. It is concluded that flexible ways require additional adaptation to the specific characteristics and capabilities of additive manufacturing, such as the creation of complex geometric structures, optimization in terms of weight and material consumption. The need for a comprehensive multidisciplinary approach to the development of a workability evaluation concept, taking into account the economic, environmental and technical factors of additive technologies, is emphasized. This will increase production efficiency, reduce costs and risks when launching new products.

About the authors

Evgeniya Andreevna Kursevich

Email: ingenua@yandex.ru
graduate student of technical sciences 2020-2024

Yuri Sergeevich Abramenko

FSUE «RFNC-All-Russian Research Institute of applied physics named after Academician E.I. Zababakhin»

References

  1. ГОСТ 14.205-83. Технологичность конструкции изделий [Текст]. Введ. 1983-04-01. М.: Издательство стандартов, 1983. 11 с.
  2. Аддитивные технологии в машиностроении: учебное пособие / М.А. Зленко, А.А. Попович, И.Н. Мутылина. Санкт-Петербург, 2013. 222 с.
  3. Базров Б.М., Троицкий А.А. Анализ метода оценки технологичности конструкции изделия как предмета производства // Справочник. Инженерный журнал с приложением. 2017. № 4 (241). С. 39–43.
  4. Meng, Y., Zhang Y. Design for additive manufacturing: A review of case studies // Assembly Automation. 2014. Vol. 34, no. 4. P. 274–283. doi: 10.1108/AA-04-2014-047.
  5. Guvendiren M., Molde J., Soares R.M.D., Kunkel E., Smith B., Padilla P. Impact of design and process parameters on mechanical properties of 3D printed parts // Additive Manufacturing. 2021. Vol. 38. 101804.
  6. Технологичность конструкции изделий машиностроения: учебное пособие / А.П. Бабичев, В.И. Безжон, М.Е. Попов, А.М. Попов, А.Г. Хведелидзе, Н.О. Шевченко. Ростов-на-Дону, 2014. 124 с.
  7. Государственная программа «Развитие промышленности и повышение её конкурентоспособности» [Электронный ресурс] / Правительство РФ: офиц. сайт. - URL: http://government.ru/rugovclassifier/862/events/ (дата обращения: 14.09.2023).
  8. Материалы и процессы аддитивных технологий (быстрое прототипирование) / В.А. Дьяченко, И.Б. Челпанов, С.О. Никифоров, Д.Д. Хозонхонова. Улан-Удэ: Изд-во БНЦ СО РАН, 2015. 198 с.
  9. Оценка количественных показателей производственной технологичности деталей / П.Ю. Бочкарев, Л.Г. Бокова. Саратов: Саратовский гос. технический ун-т, 2015. 110 с.
  10. Скворцова Д.А. Разработка дополнительных коэффициентов для оценки технологичности серийной сборки наукоемких многокомпонентных изделий // Сборка в машиностроении, приборостроении. 2015. № 6. С. 3–7.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

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».