CC BY
27
УДК 621.9
МЕТОДИКА ОПТИМИЗАЦИИ РЕЖИМОВ РЕЗАНИЯ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЕ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ Рычков Даниил Александрович1, к.т.н., доцент (e-mail: dielektrik84@mail.ru) Лобанов Дмитрий Владимирович2, д.т.н., профессор (e-mail: lobanovdv@list.ru) Смирнова Дарья Алексеевна1, студент (e-mail: rikkigud@mail.ru) 1 Братский государственный университет, г. Братск, Россия Чувашский государственный университет имени И.Н. Ульянова,
г. Чебоксары, Россия
Проектирование технологической операции с оптимальными параметрами осложняется тем, что номенклатура инструментальных и обрабатываемых материалов непрерывно расширяется, совершенствуются технологии и оборудование. Для разработки технологических процессов существуют различные программные средства, направленные на обеспечение эффективности производства. Однако в них слабо реализованы функции определения оптимальных параметров для отдельных операций формообразования поверхностей. Целью исследования является разработка системы автоматизированного проектирования оптимальных параметров технологической операции. В задачи исследования входит разработка методики сравнительного анализа вариантов реализации технологической операции и создание программного модуля для автоматизации расчетов по этой методике. В основе методики сравнительного анализа вариантов реализации технологической операции лежит поиск весового коэффициента для совокупности критериев при варьировании режимов резания, конструктивных особенностей режущего инструмента и задаваемых условий производства. Причем условия производства определяются совокупностью коэффициентов значимости каждого критерия. В качестве примера проведен анализ операции фрезерования стеклотекстолита, где переменными являются режимы резания и марки инструментальных материалов. Для оптимизации технологической операции по представленной методике разработана интеллектуальная автоматизированная система, обладающая способностью самообучения на основе задаваемых правил и условий. Эти правила задаются пользователем и зависят от применяемого оборудования, технологической оснастки, производственных условий и т.д. Интерфейс программы позволяет увидеть варианты реализации технологической операции с разными режимами резания и инструментальными материалами, включая значения расчетных критериев и параметры режущего инструмента. Результаты исследований могут применяться в производственном процессе для оптимизации сущест-
вующих технологических операций или для проектирования эффективных технологических процессов обработки изделий из новых материалов.
Ключевые слова: оптимизация, технологический процесс, САПР, режимы резания
Введение. Проектирование операций механической обработки предполагает выбор оборудования, конструкции режущих инструментов, оснастки и назначение режимов резания. Совокупность этих параметров определяет оптимальную организацию технологического процесса. Для многих конструкционных материалов существуют рекомендации по их обработке резанием, разрабатываются новые технологии формообразования [1 - 5], однако они не всегда могут быть применимы для конкретного производства. К тому же с развитием современных технологий существенно расширяется номенклатура конструкционных и инструментальных материалов, создаются новые конструкции режущих инструментов, растут возможности технологического оборудования и т.п. [4 - 6].
Это вызывает трудности при проектировании технологической операции с оптимальными параметрами. Их нарушение приводит к неудовлетворительному качеству обработанной поверхности, быстрому износу режущего инструмента и неоправданным затратам времени и средств [7 - 10].
В настоящее время существует множество САПР для разработки технологических процессов [11 - 20]. Они направлены на автоматизацию научно-исследовательской деятельности на производстве [14, 19, 20], интеллектуальное проектирование производственных ситуаций [15 - 17], структуризацию производственного процесса и т.п. Однако в них слабо реализованы функции определения оптимальных параметров для отдельных операций формообразования поверхностей в переменных условиях производства.
В связи с этим целью исследования является разработка системы автоматизированного проектирования оптимальных параметров технологической операции. В задачи исследования входит разработка методики сравнительного анализа вариантов реализации технологической операции и создание программного модуля для автоматизации расчетов по этой методике.
Методика сравнительного анализа вариантов реализации технологической операции. Определение вариантов технологической операции основано на выявлении критериев, которые тем или иным образом оказывают влияние на производство деталей в каждом конкретном случае. Обозначим эти критерии через К, а оцениваемые варианты технологической операции - через X.
Выделим множество критериев через К = [К], К2, К3 ... К} где у - индекс критерия эффективности.
Множество сравниваемых вариантов реализации технологической операции представим в виде: X = [Х], Х2, Х3 ... Х}, где / - индекс технологической операции. Причем каждому Хприсущи все критерии К, т.е. К е Х.
Критерии, присущие каждой технологической операции выразим в виде матрицы смежности:
М(а,)=
К1 К2 Кз . .. Кк
Хх а11 а12 а13 . .. а1к
Х 2 а21 а22 а23 . .. а2к
Х 3 а31 а32 а33 . .. а3к
Х „
(1),
где п - количество сравниваемых технологических операций одного типа; к - количество критериев, присущих исследуемой технологической операции.
Соответствующий критерий оценивается по количественным значениям, которые принимают элементы матрицы.
Матрицу смежности необходимо строить с учетом того, большее или меньшее значение критерия является оптимальным. Если наибольшее значение критерия предпочтительно, то элемент а, принимается равным величине критерия: а, = [К,]. В противном случае необходимо принимать а,,
равное обратному результату расчета величины критерия: а, = —^. Таким
[К,]
образом реализуется правильный порядок определения оптимального варианта реализации технологической операции при задаваемых производственных условиях. Матрица смежности имеет количество столбцов равное числу критериев, по которым производится сравнительная оценка и количество строк равное числу сравниваемых технологических операций одного типа.
Каждый из критериев имеет ряд параметров t = 12, ... tm}, влияющих на его значение. Влияние этих параметров на величину соответствующего критерия выражается в виде некоторой функции:
К = / ([ tm }) . (2).
Причем количество и состав параметров определяется отдельно для каждого конкретного случая оптимизации производства.
Для нахождения оптимального варианта необходимо определить весовой критериальный коэффициент для каждой сравниваемой операции по формуле:
Ъ =Ъ,, (3),
]=1
где Ъг - весовой критериальный коэффициент для /-той технологической операции; к, - коэффициент, зависящий от значений элементов а, и производственных условий.
а
а
ап3
апк
kj - ~jL~ 2, (4),
a
ij max
где atj max - максимальное значение atj; 2j - коэффициент значимости j-того критерия.
Коэффициент значимости критерия 2 назначается для усиления важности одного или нескольких параметров эффективности производства.
Совокупность значений коэффициентов значимости для каждого критерия является задаваемыми условиями производства. При этом значение коэффициента значимости критерия 2 рационально принимать в диапазоне от 1 до 10, но он может быть увеличен в зависимости от особенностей исследуемого производства.
Сравнительный анализ вариантов технологической операции.
В качестве примера проведем сравнительный анализ вариантов технологической операции для свободного фрезерования стеклотекстолита марки СТЭФ-1, где переменными являются режимы резания и марки инструментальных материалов. В данном процессе выделим критерии эффективности производства: работоспособность режущего инструмента Т, качество обработанной поверхности Rzp, производительность обработки П и экономичность ПЗ.
Каждый из критериев рассчитывается по разработанным ранее методикам [9, 10]. В общем виде критерии можно представить функциями:
Т f (Sz, t, V, @инстр, @обр, HRAmcmp, HRAo6p, Еинстр, Еобр, );
Rzp = f (Sz, D);
П = f (Sz, t, V, Т); ПЗ = f (Sz, t, V, Си, z, C4, Р, Т, Сэ, П), где Т - период технологической стойкости режущего инструмента, мин; Sz = подача на зуб фрезы, мм/зуб; t - глубина резания, мм; V - скорость резания; аинстр, аобр - прочность инструментального и обрабатываемого материалов, МПа; HRAUHCmp, HRAo6p - твердость инструментального и обрабатываемого материалов; Еинстр, Еобр - модуль упругости инструментального и обрабатываемого материалов, МПа; Rzp - высота микронеровностей после фрезерования, мм; D - диаметр фрезы, мм; П - производительность непрерывной обработки, мм3/мин; ПЗ - приведенные затраты, руб/мм3; Си - стоимость инструмента, руб.; z - число режущих элементов; Сч - часовая ставка станочника, руб/ч; Р - ресурс режущего инструмента, мин; Сэ -стоимость электроэнергии, руб/кВтч.
Таким образом, формула (3) будет выглядеть следующим образом:
- T 2 ^ Rn 2 ^ П . щ
qi - T— 2 + R-2 + П-2П + ПЗ-2ПЗ .
max zp max max max
Для оптимизации технологической операции по представленной методике разработана интеллектуальная автоматизированная система, обладающая способностью самообучения на основе задаваемых правил и усло-
вий. Эти правила задаются пользователем и зависят от применяемого оборудования, технологической оснастки, производственных условий и т.д.
Вначале указываются исходные данные (обрабатываемый материал, значимость критерия и т.п.), а затем производится расчет весового критериального коэффициента при варьировании режимов резания. При этом информация о режущих инструментах и обрабатываемых материалах, необходимая для расчета, хранится в созданных ранее базах данных [21].
Результаты расчетов приводятся в виде списка вариантов технологической операции в нижней части диалогового окна (рис. 1).
{§} Расчет
Операция
Фрезерование
Материал
СТЭФ-1
Выбрать из БД
Режущий инструмент
Дисковая фреза
Значимость критериев 0 Работоспособность инструмента {3 Качество поверхности И Производительность □ Экономичность
5
1 1
Результат
Расчет
Подача Э Скорость V Глубина резания 1 Инструметальный материал Числи зубьев 2. Цена пз П Р q л
0,11 200 1,6 Р6М5 8 1050 42,2 2300,1 0,5 0,1
0,1 200 1,0 Р6М5 6 525 39,54 2100,2 0,5 0,1
0,1 200 1,0 ВКЗМ 4 4800 2,5 8882,8 189 2,2
0,1 180 1,0 T15K6 6 1800 32,2 4522,6 12,4 0,6
0,12 120 1,5 ВК15 4 1200 6,1 6523,2 48,7 1.1
0,11 200 1,5 ВК8 4 2000 2,8 8804,8 150,1 1,4
0,08 210 1,0 ВК8 6 3000 3,5 6841,6 45,4 1,2
0,07 210 2,0 ВК8 2 4000 35,2 6522,2 30,3 1,2
0,12 120 1,5 ВК60М 6 8000 2,2 9200,1 230,3 2,5
0,1 180 1,0 ВК2 4 3000 2,6 9003,5 178,2 2,4 V
<_ >
Рис. 1. Интерфейс оптимизации параметров технологической операции
Интерфейс программы позволяет увидеть варианты реализации технологической операции с разными режимами резания и инструментальными материалами, включая значения расчетных критериев и параметры режущего инструмента. Пользователю предоставляется возможность самостоятельно выбрать наиболее подходящий вариант для реализации технологического процесса.
Выводы.
На основе проведенных исследований получены следующие результаты:
1. Разработана методика сравнительного анализа вариантов реализации технологической операции, позволяющая оценить эффективность применяемых режимов резания, конструктивных параметров и свойств режущего инструмента в переменных условиях производства.
2. Разработан интерфейс программы для автоматизации расчетов по оптимизации технологии обработки изделия.
Результаты исследований могут применяться в производственном процессе для оптимизации существующих технологических операций или для проектирования эффективных технологических процессов обработки изделий из новых материалов.
Список литературы
1. Мордвин М.А., Якимов С.В., Баклушин С.М. Рекомендации по механической обработке композиционных материалов // Вестник Ижевского государственного технического университета. 2010. № 2. С. 26-29.
2. Skeeba V.Y., Ivancivsky V.V., Parts K.A., Kutyshkin A.V. Hybrid processing: the impact of mechanical and surface thermal treatment integration onto the machine parts quality // IOP conference series: materials science and engineering 2016. P. 012016.
3. Иванцивский В.В., Скиба В.Ю. Эффективность объединения операций поверхностной закалки и шлифования на одном технологическом оборудовании // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). 2010. № 4 (49). С. 15-21.
4. Рогов В.А., Позняк Г.Г. Современные машиностроительные материалы и заготовки: учебное пособие. М.: Академия, 2008. 336 с.
5. Галимов Э.Р., Абдуллин А. Л. Современные конструкционные материалы для машиностроения: учебное пособие. Санкт-Петербург: Лань, 2018. 268 с.
6. Конструкционные материалы: Справочник / Б.Н. Арзамасов, В.А. Брострем, Н.А. Буше и др. Под общ. ред. Б.Н. Арзамасова. М.: Машиностроение, 1990. 688с.
7. Янюшкин А.С., Кузнецов А.М., Якимов С.А., Петров Н.П. Методика расчета величины разрушения режущей кромки твердосплавного инструмента // Системы. Методы. Технологии. 2010. № 4 (8). С. 139-144.
8. Янюшкин А.С., Кузнецов А.М. Износостойкость твердосплавного инструмента при обработке древесностружечных плит // Технология машиностроения. 2008. № 11. С. 29-31.
9. Рычков Д.А., Янюшкин А.С. Способ повышения эффективности производства изделий из полимерных композитов //Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). 2016. №. 3. С. 23-30.
10. Лобанов Д.В., Янюшкин А.С., Рычков Д.А. Оптимизация выбора режущего инструмента на основе методов сравнительного анализа // Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии. 2010. №. 5-2. С. 23-30.
11. Иванов В.В. Программный комплекс T-FLEX Технология 10 // САПР и графика. 2006. №9. С. 44-47.
12. Каменев Е.М. Система автоматизации конструкторско-технологической подготовки производства ADEM-VX // САПР и графика. 2007. №12. С. 14-19.
13. Чилингаров К. А. Учет использования номерного инструмента в производстве с применением системы Technologies // САПР и графика. 2007. №11. С. 26-31.
14. Солер Я.И., Казимиров Д.Ю., Прокопьева А.В. Автоматизация поиска моделей микрорельефа при шлифовании плоских поверхностей быстрорежущего инструмента // Вестник Иркутского регионального отделения академии наук высшей школы РФ. 2006. № 2. С. 133-142.
15. Давыдова М.В., Михалёв А.М., Канаев А.С., Осипов А.А. Адаптация САПР ТП к условиям производства - важнейшее свойство его существования и развития // Вестник Курганского государственного университета. серия: технические науки. 2006. № 5-2. С. 85-87.
16. Палюх Б.В., Бурдо Г.Б., Бурдо В.Г., Исаев А.А. Интеллектуализация процедур синтеза технологий в САПР ТП и АСУТП // Механика и физика процессов на поверхности и в контакте твердых тел, деталей технологического и энергетического оборудования. 2011. № 4. С. 108-114.
17. Бурдо Г.Б., Исаев А.А., Испирян Н.В., Испирян С.Р. Проектирование в САПР ТП на основе распознавания производственной ситуации // Механика и физика процессов на поверхности и в контакте твердых тел, деталей технологического и энергетического оборудования. 2014. № 7. С. 227-231.
18. Рязанов В.М. Проектирование технологических процессов изготовления деталей с использованием САПР ТД, САПР ТП И CAD/CAM систем // Вестник Димитровград-ского инженерно-технологического института. 2013. № 1 (1). С. 69-72.
19. Сергеев А.С., Плотников А.Л., Зайцева Н.Г. Разработка математического обеспечения для расчёта параметра шероховатости в САПР ТП многолезвийной обработки // Автоматизация и современные технологии. 2013. № 9. С. 28-32.
20. Солер Я.И., Казимиров Д.Ю., Гайсин С.Н. САПР оптимизации чистового шлифования плоских деталей 13Х15Н4АМ3 переменной жесткости по критерию шероховатости // Новые материалы и технологии в машиностроении. 2005. № 4. С. 127-134.
21. Yanyushkin A.S., Lobanov D.V., Rychkov D.A. Automation tool preparation in the conditions of production // Applied Mechanics and Materials. 2015. № 770. P. 739-743.
Rychkov Daniil Aleksandrovich1, Ph.D. (Engineering), Associate Professor (e-mail: dielektrik84@mail.ru)
Lobanov Dmitriy Vladimirovich2, D.Sc. (Engineering), Professor Smirnova Daria Alekseevna1, Student
1 Bratsk State University, Bratsk, Russia
2 Ulianov Chuvash State University, Cheboksary, Russia METHODOLOGY OF OPTIMIZATION OF CUTTING REGIMES IN INTELLIGENT SYSTEM OF DESIGNING TECHNOLOGICAL PROCESSES Designing a technological operation with optimal parameters is complicated by the fact that the range of instrumental and processing materials is continuously expanding, technologies and equipment are being improved. For the development of technological processes, there are various software tools aimed at ensuring the efficiency of production. However, in them the functions of determining the optimal parameters for individual surface shaping operations are poorly realized. The aim of the research is the development of a computer-aided design system for optimal parameters of a technological operation. The research tasks include the development of a methodology for comparative analysis of options for the implementation of a technological operation and the creation of a software module for the automation of calculations using this technique. The basis of the method of comparative analysis of options for the implementation of a technological operation is the search for a weight coefficient for a set of criteria for varying the cutting conditions, the design features of the cutting tool and the set production conditions. Moreover, the conditions of production are determined by the combination of the coefficients of significance of each criterion. As an example, the analysis of the operation of milling of glass-text-lith, where the cutting modes and marks of instrumental materials are variable are analyzed. To optimize the technological operation by the presented method, an intelligent automated system has been developed that has the ability to self-learn on the basis of the rules and conditions that are set. These rules are set by the user and depend on the equipment used, technological equipment, production conditions, etc. The program interface allows you to see the options for implementing a technological operation with different cutting modes and tool materials, including the values of the calculation criteria and the parameters of the cutting tool. The results of the research can be applied in the production process to optimize existing technological operations or to design efficient technological processes for processing products from new materials.
Keywords: optimization, technological process, CAD, cutting modes
