СИСТЕМНО-СИНЕРГЕТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И СИНТЕЗ УПРАВЛЯЕМОГО ПРОЦЕССА РЕЗАНИЯ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В настоящее время достигнуты выдающиеся успехи в создании станков с системами ЧПУ ЭВМ. Они обеспечивают с высокой точностью соответствие программы и траекторий исполнительных элементов. Однако обеспечить изготовление деталей с такой же точностью удается лишь в исключительных случаях. Это связано с тем, что при изготовлении деталей необходимо рассматривать всю управляемую динамическую систему резания, в которой качество детали является результатом различных физических взаимодействий в процессе обработки. В отличие от известных исследований и разработок в статье уровень моделирования опирается на системно-синергетическое представление, включающее процедуру расширения – сжатия пространства состояния. Система учитывает упругие деформации ее элементов, эволюционные изменения их свойств, неуправляемые возмущения, раскрывает физические взаимодействия. Это сложная система, отдельные координаты состояния которой, во-первых, зависят от программируемых траекторий, во-вторых, они характеризуются внутренними связями и самоорганизацией, в-третьих, они влияют на выходные свойства резания. Выходные свойства включают параметры качества деталей и приведенные затраты на их изготовление. В статье излагаются основные положения синергетического системного анализа и синтеза управления динамической системой резания, приводится ее математическое моделирование, рассматривается поэтапная процедура анализа и синтеза модели, рассматривается пример практического применения.

Об авторах

Вилор Лаврентьевич Заковоротный

Донской государственный технический университет

Email: vzakovorotny@dstu.edu.ru
ORCID iD: 0000-0003-2187-9897
доктор технических наук 1984

Валерия Енвериевна Гвинджилия

Донской государственный технический университет

ORCID iD: 0000-0003-1066-4604

Список литературы

  1. Колесников А.А. Синергетика и проблемы теории управления. М.: Физматлит, 2004. 504 с.
  2. Заковоротный В.Л., Гвинджилия В.Е. Синергетическая концепция при программном управлении процессами обработки на металлорежущих станках // Известия высших учебных заведений. Машиностроение. 2021. № 5. С. 24–36.
  3. Zakovorotny V., Gvindjiliya V. Process control synergetics for metal-cutting machines // Journal of Vibroengineering. 2022. 24(1). P. 177–189. doi: 10.21595/jve.2021.22087
  4. Рыжкин А.А. Синергетика изнашивания инструментальных материалов при лезвийной обработке. Ростов-на-Дону. ДГТУ, 2019. 289 с.
  5. Кудинов В.А. Динамика станков. М.: Машиностроение, 1967. 359 с.
  6. Tlusty J., Polacek A., Danek C., Spacek J. Selbsterregte SchwingungenanWerkzeugmaschinen.– Berlin: VerlagTechnik, 1962. 320 p.
  7. Altitias Y. Analytical prediction of three dimensional chatter stability in milling // JSME International Journal. Seri C: Mechanical Systems, Machine Elements and Manufacturing. 2001. 44 (3). P. 717–723. doi: 10.1299/jsmec.44.717
  8. Rusinek R., Wiercigroch M., Wahi P. Influence of Tool Flank Forces on Complex Dynamics of Cutting Process // International Journal of Bifurcation and Chaos. 2014. 24(9). P. 189–201. doi: 10.1142/S0218127414501156
  9. Заковоротный В.Л., Гвинджилия В.Е. Влияние флуктуаций на устойчивость формообразующих траекторий при точении // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки. 2017. № 2 (194). С. 52–61.
  10. Zakovorotnyi V.L., Gvindjiliya V.E. Influence of speeds of forming movements on the properties of geometric topology of the part in longitudinal turning // Journal of Manufacturing Processes. 2024. 28. P. 202–213. doi: 10.1016/j.jmapro.2024.01.037
  11. Заковоротный В.Л., Гвинджилия В.Е. Связь самоорганизации динамической системы резания с изнашиванием инструмента // Известия высших учебных заведений. Прикладная нелинейная динамика. 2020. Т. 28. № 1. С. 46–62. doi: 10.18500/0869-6632-2020-28-1-46-61
  12. Заковоротный В.Л. Моделирование эволюционных преобразований при обработке на металлорежущих станках с помощью интегральных операторов // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Серия: Естественные науки. 2004. № S. С. 26–40.
  13. Арнольд В.И. Математические методы классической механики. М.: Наука, 1974. 431с.
  14. Чичинадзе А.В., Буяновский И.А., Гурский Б.Э. Диаграмма переходов и экранирующего действия смазочного слоя // Трение и износ. 2002. № 3 (23). С. 334–340.
  15. Макаров А.Д. Оптимизация процессов резания. М: Машиностроение, 1976. 278 с.
  16. Altintas Y., Kersting P., Biermann D., Budak E., Denkena B. Virtual process systems for part machining operations // CIRP Annals. 2014. 63 (2). P. 585–605. doi: 10.1016/j.cirp.2014.05.007
  17. Altintas Y. Manufacturing Automation: Metal Cutting Mechanics, Machine Tool Vibrations, and CNC Design. UK: Cambridge University Press, 2012. 366 p. doi: 10.1017/CBO9780511843723

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
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».