Investigating the impact of chucks on the stability of a milling process

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The impact of a tool chuck on the dynamic stability of a milling process with an end mill was investigated using a workpiece made of aluminium wrought alloy V95pchT2. To assess the dynamic stability, we analysed a Fourier transformed signal recorded during milling using a Shure PGA81 -XLR tool directional microphone. The milling was performed on an HSC75 linear high-production machining centre with an H10F solid carbide end mill. Cutting conditions were calculated based on a stability diagram derived from an operational modal analysis of a manufacturing system. The surface roughness was measured with a Taylor Hobson Form Talysurf i200 contact profilometer. Performance defined by the rate of material removal and the roughness of a treated surface was used to evaluate the cutting process. A correlation was found between the type of tool chuck fixating the end mill, the rate of material removal and the roughness of the machined surface. It was found that, for milling using a power chuck, the areas of stable cutting correspond to the max imum cutting depth equal to 5.6 mm at a cutting width of 16 mm and a cutting feed of 0.1 mm/rev. However, for the other studied chucks, this indicator was 20 to 30% lower. End milling conducted using a power chuck with a solid carbide cutter with a diameter of 16 mm and three cutting teeth resulted in dynamically stable cutting with the highest material removal rate (575.6 cm3/min) and minimum surface roughnes s (0.56 μm). Based on the conducted analysis, for the operation of end milling on a machine with computerised numerical control (CNC), a power tool chuck is recommended that improves milling performance by over 25% relative to the considered tool setups. Furthermore, this preserves the quality of a treated surface and increases the tool cutting life owing to dynamically stable cutting.

About the authors

A. S. Pyatykh

Irkutsk National Research Technical University

Email: pyatykhas@istu.edu
ORCID iD: 0000-0002-4116-9190

P. P. Shaparev

Irkutsk National Research Technical University

Email: shaparev.petr@mail.ru

References

  1. Абдурахманов А. У., Джемилов Э. Ш. Анализ причин возникновения автоколебаний при механической обработке резанием // Таврический научный обозреватель. 2016. № 5-1. С. 252–257.
  2. Siddhpura M., Paurobally R. A review of chatter vibration research in turning // Manufacture. 2012. Vol. 61. P. 27–47. https://doi.org/10.1016/j.ijmachtools.2012.05.007.
  3. Quintana G., Ciurana J. Chatter in machining processes: a review // Elsevier International Journal of Machine Tools and Manufacture. 2011. Vol. 51. Iss. 5. P. 363–376. https://doi.org/10.1016/j.ijmachtools.2011.01.001.
  4. Altintas Yu. Manufacturing automation metal cutting mechanics, machine tool vibrations, and CNC design: 2nd edition. Vancouver: Cambridge University Press, 2012. 381 p. https://doi.org/10.1017/CBO9780511843723.
  5. Copenhaver R., Schmitz T. Modeling and simulation of modulated tool path (MTP) turning stability // Manufacturing Letters. 2020. Vol. 24. P. 67–71. https://doi.org/10.1016/j.mfglet.2020.03.013.
  6. Yang Kai, Wang Guofeng, Dong Yi, Zhang Quanbiao, Sang Lingling. Early chatter identification based on an optimized variational mode decompositi on // Mechanical Systems and Signal Processing. 2019. Vol. 115. Р. 238–254. https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2018.05.052.
  7. Budak E., Tunç L. T., Alan S., Özgüven H. N. Prediction of workpiece dynamics and its effects on chatter stability in milling // CIRP Annals. 2012. Vol. 61. Iss. 1. P. 339–342. https://doi.org/10.1016/j.cirp.2012.03.144.
  8. Lu Kaibo, Gu Fengshou, Longstaff A., Li Guoyan. An investigation into tool dynamics adaptation for chatter st ability enhancement in the turning of flexible workpieces // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology volume. 2020. Vol. 111. No. 11-12. P. 3259-3271. https://doi.org/10.1007/s00170-020-06339-x.
  9. Соколов Г. В., Гузев Д. А., Жидяев А. Н. Усовершенствованный полнодискретный метод анализа виброустойчивости процесса обработки концевыми фрезами с переходным радиусом // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2019. Т. 21. № 3. С. 34–40.
  10. Свинин В. М. Выбор параметров модуляции скорости резания для гашения реге-неративных автоколебаний // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия: Технические науки. 2006. № 41. С. 135–142.
  11. Свинин В. М. Исследование условий возбуждения и гашения регенеративных автоколебаний в процессе резания // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). 2005. № 1. С. 29–31.
  12. Лановой Д. А., Свинин В. М., Савилов А. В. Подавление автоколебаний при концевом фрезеровании на станке с ЧПУ методом программной модуляции скорости резания // Ученые записки Комсомольского-наАмуре государственного технического университета. 2018. № IV-I. С. 79–90.
  13. Внуков Ю. Н., Натальчишин В. В., Гермашев А. И., Кучугуров М. В., Дядя С. И. Применение модуляции скорости главного движения фрезерного станка для гашения регенеративных автоколебаний при фрезеровании тонкостенных деталей // Вісник національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут». Сер iя: Машинобудування. 2014. № 3(72). С. 12 –17. https://doi.org/10.20535/23059001.2014.72.32912.
  14. Liu Changfu, Zhu Lida, Ni Chenbing. The chatter identification in end milling based on combining EMD and WPD // The International Journal of Advanced Manufa cturing Technology. 2017. Vol. 91. No. 3 -11. Р. 3339-3348. https://doi.org/10.1007/s00170-017-0024-8.
  15. Bediaga I., Egaña I., Munoa J., Zatarain M., López De Lacalle L.N. Chatter avoidance method for milling process based on sinusoidal spindle speed variation method: simulation and experimental results // 10th CIRP International Workshop on Modeling of Machining Operations (Reggio Calabria, August 2007). Reggio Calabria , 2007.
  16. Bediaga I., Hernandez J., Munoa J., Uribe-Etxeberria R. Comparative analysis of spindle speed variation techniques in milling // Intelligent Manufacturing & Automation: Focus on Reconstruction and Development: 15th International DAAAM Symposium (Vienna, November 2004). Vienna, 2004. P. 1–2.
  17. Yuan Heng, Wan Min, Yang Yun, Zhang Wei -Hong. A tunable passive damper for suppressing chatters in thin wall milling by considering the varying modal parameters of the workpi ece // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2019. Vol. 104. P. 4605-4616. https://doi.org/10.1007/s00170-019-04316-7.
  18. Altintaş Y., Budak E. Analytical prediction of stability lobes in milling // CIRP Annals. 1995. Vol. 44. Iss. 1. P. 357–362. https://doi.org/10.1016/S0007-8506(07)62342-7.
  19. Yan Rong, Gong Yanhong, Peng Fangyu, Tang Xiaowei, Li Hua, Li Bin. Three degrees of freedom stability analysis in the milling with bull-nosed end mills // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2016. Vol. 86. P. 71–85. https://doi.org/10.1007/s00170-015-8144-5.
  20. Воронов С. А., Непочатов А. В., Киселев И. А. Критерии оценки устойчивости процесса фрезерования нежестких деталей // Известия высших учебных заведений. Машиностроение. 2011. № 1. С. 50–62. https://doi.org/10.18698/0536-1044-2011-1-50-62.
  21. Свинин В. М., Савилов А. В., Шутенков А. В., Панин М. А. Подавление автоколебаний при токарной обработке программной модуляцией скорости резания системы числового программного управления станка // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2018. Т. 22. № 12. С. 115–124. https://doi.org/10.21285/1814-3520-2018-12-115-124.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).