INCREASING THE EFFICIENCY OF SLOTTING DEEP FIR TREES IN GAS TURBINE DISCS MADE OF HEAT-RESISTANT ALLOYS BY APPLYING A COMBINED METHOD OF HYDROABRASIVE TREATMENT AND BROACHING

封面

如何引用文章

全文:

详细

The efficiency of the application of a new technology for fir-tree slots treatment in turbine discs based on a combination of pre-slotting operations of the «house» by hydro-abrasive treatment (HAT) and final broaching of the herringbone on a CNC machine in comparison with milling, deep grinding and EDM-ing methods is viewed. Problems arising within manufacturing and operating of broaches often cause down-time of both types: main and tool production. At the same time, the set high growth rates of production of gas turbine engines are inevitably restrained, the costs of manufacturing sets of multi-section fir-tree broaches are significantly increasing. To solve the problem, various combined processing techniques are proposed for the application, i.e., the pre-slotting of the «house» of broaches is carried out by various productive cutting methods such as deep grinding, milling, EDM-ing and HAT, while finishing is carried out using finishing profile broaching tech-nique. The pre-liminary calculations of labor intensity and production costs carried out during comparative tests of various combined variants of pre-slotting have proved the advantages of HAT cutting. As a result of the experimental studies, conducted on slotting, using HAT technique with subsequent broaching under final form broach, it was found that channel profile of the preliminary slot with allowances, made for measured profile devi-ation, is in the tolerable limit before final shape of the final broaching, which bears evidence of the slot appropriateness made by HAT method and its readiness for final broaching. After herringbone final broaching an electronic control was conducted and it was found that all the main dimensions in the herringbones are within tolerance limits and are suitable according to technic specifications. It is proposed to carry out further experimental work on particular stock-produced tur-bine disks for making a decision on the introduction of a new technology into mass production.

作者简介

Makarov Vladimir F.

Perm National Research Polytechnic University

Email: makarovv@pstu.ru
ORCID iD: 0000-0002-0383-0208
SPIN 代码: 4262-3182
Scopus 作者 ID: 36870538800
Department of Innovative Engineering Technologies, professor, doctor of technical sciences

Mihail Pesin

Perm National Research Polytechnic University

Email: m.pesin@mail.ru
professor, doctor of technical sciences

Makism Volkov

Perm National Research Polytechnic University

编辑信件的主要联系方式.
Email: m.pesin@mail.ru

参考

  1. Иноземцев А.А. Авиационный двигатель ПС-90А: А.А. Иноземцев и др., М.: Либра-К, 2007. 320 с.
  2. Макаров В.Ф. Оптимизация протягивания труднообрабатываемых материалов: монография. Старый Оскол: ТНТ, 2014. 437 с.
  3. Макаров В.Ф. Резание материалов: учебник. Старый Оскол: ТНТ, 2022. 468 с. EDN: GFUTLK
  4. Макаров В.Ф. Современные методы высоко-эффективной абразивной обработки жаропрочных ста-лей и сплавов: Учебное пособие. СПб.: Издательство «Лань», 2013. 320 с.
  5. Шманев В. А. и др. Струйная гидроабразивная обработка деталей ГТД / В. А. Шманев, А. П. Шулепов, А. В. Мцветков. М.: Машиностроение, 1995. 144 с.
  6. Балюра П.Г. Протягивание пазов. Машино-строение, 1964. 171 с.
  7. Пронкин Н.Ф. Протягивание труднообраба-тываемых материалов. М.: Машиностроение, 1978. 119 с.
  8. Полетаев В.А., Цветков Е.В., Волков Д.И. Ав-томатизированное производство лопаток ГТД: Биб-лиотека технолога. М.: Инновационное машинострое-ние, 2016. 262 с.
  9. Глубинное шлифование деталей из труднооб-рабатываемых материалов / С.С. Силин [и др.]. М.: Машиностроение, 1984. 64с.
  10. Макаров В.Ф., Никитин С.П. Повышение эф-фективности профильного глубинного шлифования лопаток турбин на многокоординатных станках с ЧПУ // Наукоемкие технологии машиностроения. 2018. № 4 (82). С. 21-28. EDN: UQAQBG

补充文件

附件文件
动作
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».