Научная статья на тему 'Обеспечение требуемого параметра шероховатости детали при работе сборными торцовыми фрезами на станках с ЧПУ'

Обеспечение требуемого параметра шероховатости детали при работе сборными торцовыми фрезами на станках с ЧПУ Текст научной статьи по специальности «Механика и машиностроение»

CC BY
426
49
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ / MATHEMATICAL MODEL / ТЕРМОЭДС / ФРЕЗЕРНАЯ ОБРАБОТКА / MILLING / АЛГОРИТМ / ПАРАМЕТР ШЕРОХОВАТОСТИ / ROUGHNESS PARAMETER ALGORITHM CNC MACHINE / СТАНОК С ЧПУ / РЕЖУЩАЯ КРОМКА / CUTTING EDGE / THERMOPOWER

Аннотация научной статьи по механике и машиностроению, автор научной работы — Плотников Александр Леонтьевич, Сергеев Александр Сергеевич, Тихонова Жанна Сергеевна

На базе методики регрессионного анализа разработана и предложена математическая модель расчета параметра шероховатости Ra на основе сигнала термоЭДС E естественной термопары «инструмент -заготовка», отражающего механические и теплофизические свойства всего диапазона сочетаний инструментального и обрабатываемого материалов. Разработаны алгоритм функционирования модуля расчета параметра шероховатости Ra при фрезерной обработке и программное решение, которое может быть использовано для автоматизации расчета параметров шероховатости Ra на станках, оборудованных новым поколением систем ЧПУ класса PC-NC.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по механике и машиностроению , автор научной работы — Плотников Александр Леонтьевич, Сергеев Александр Сергеевич, Тихонова Жанна Сергеевна

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Рrovide the required parameters of rough details in work assembled multiblade mills on CNC machines

On the basis of regression analysis methods deve-loped and proposed mathematical model for calculating the roughness Ra parameter based on the signal of the thermocouple thermoelectric power E natural “tool workpiece”, reflecting the mechanical and thermal properties of the whole range of processed materials and instrumental combinations. The algorithm of functioning roughness Ra parameter calculation module for milling and software solution that can be used to automate the calculation of roughness parameters Ra on machines equipped with a new generation of PC-NC-class CNC systems are developed.

Текст научной работы на тему «Обеспечение требуемого параметра шероховатости детали при работе сборными торцовыми фрезами на станках с ЧПУ»

ОБРАБОТКА МАТЕРИАЛОВ РЕЗАНИЕМ

УДК 621.9.015

Обеспечение требуемого параметра шероховатости детали при работе сборными торцовыми фрезами на станках с ЧПУ

А. Л. Плотников, А. С. Сергеев, Ж. С. Тихонова

На базе методики регрессионного анализа разработана и предложена математическая модель расчета параметра шероховатости Яа на основе сигнала термоЭДС Е естественной термопары «инструмент — заготовка», отражающего механические и теплофизические свойства всего диапазона сочетаний инструментального и обрабатываемого материалов.

Разработаны алгоритм функционирования модуля расчета параметра шероховатости Яа при фрезерной обработке и программное решение, которое может быть использовано для автоматизации расчета параметров шероховатости Яа на станках, оборудованных новым поколением систем ЧПУ класса РС-ИС.

Ключевые слова: математическая модель, термоЭДС, фрезерная обработка, параметр шероховатости, алгоритм, станок с ЧПУ, режущая кромка.

Введение

В настоящее время общий подход к определению показателей качества обрабатываемой поверхности заключается в комплексной оценке характеристик поверхностного слоя с учетом геометрических, структурных и физико-механических параметров изготавливаемой детали. Согласно классификации, предложенной в работе [1], авторы выделяют две группы характеристик поверхностного слоя детали.

К первой группе относятся неровности поверхностного слоя детали — это шероховатость (высота неровностей по десяти точкам Яг, среднее арифметическое отклонение профиля Яа, наибольшая высота неровностей профиля Ятах и др.), направление неровностей и волнистость поверхности.

Ко второй группе относятся физико-химические показатели поверхностного слоя детали — это структура (размер зерен, плотность дислокаций, концентрация вакансий и др.), фазовый состав (тип кристаллической структуры фаз, параметры решетки фаз), химический состав (концентрация элементов в поверхностном слое), деформация (степень

деформации, глубина и градиент наклепа), остаточные напряжения и экзоэлектронная эмиссия (работа и глубина выхода электронов и др.).

В работе [2] отмечается, что на предел выносливости деталей машин и зарождение в них усталостных трещин в большей степени оказывают влияние шероховатость поверхности и физико-механические характеристики поверхностного слоя. Также в работе [2] приводится взаимосвязь эксплуатационных свойств деталей машин с их показателями качества. Эксплуатационные свойства деталей машин могут определяться такими геометрическими характеристиками поверхности, как среднее арифметическое отклонение профиля Яа, высота неровностей по десяти точкам Яг, средний шаг местных выступов 8 и средний шаг неровностей волн Зи!. В работе [2] приведен анализ параметров шероховатости, используемых в различных странах. Процентное соотношение параметров шероховатости, стандартизированных в 20 зарубежных странах, представлено на рис. 1.

Остальные параметры шероховатости, не представленные на рис. 1, имеют показатели менее 5 %. Параметр шероховатости Яа яв-

ляется наиболее точным параметром, относящимся к первой группе вышеприведенной классификации, поскольку представляет собой среднее арифметическое из абсолютных значений отклонений профиля в пределах базовой длины.

Управление процессом лезвийной обработки в настоящее время осуществляется преимущественно за счет накопленного производственного опыта и научных результатов, представленных в виде справочных материалов, что в целом является положительным фактором на пути повышения производственного потенциала автоматизированных станочных систем. Существующее математическое обеспечение по расчету параметров шероховатости не является в полной мере эффективным и на практике приводит к определенному проценту ошибок расчета (см. работу [3]), что служит барьером на пути автоматизации проектирования технологического процесса при решении задач обеспечения качества изготавливаемой продукции. Таким образом, целью настоящей работы является разработка адекватного математического обеспечения для автоматизированного расчета параметра шероховатости Яа на получистовых и чистовых машинных операциях торцевого фрезерования на базе диагностического параметра, в полной мере отражающего механические и теплофизические свойства контактной пары «инструмент — заготовка».

Основная часть

Основой методики оптимального экспериментирования при изучении процессов формирования микрогеометрии поверхности деталей и разработке математических моделей по расчету параметров шероховатости Яа на фрезерных операциях является регрессионный анализ. Его сущность состоит в определении наилучших параметров регрессионной модели, описывающей процесс формирования микрогеометрии обрабатываемой поверхности. Основным критерием эффективного определения наилучших параметров является максимальная сходимость расчетных результатов (по регрессионной модели) с экспериментальными. Более подробно ознакомиться с мето-

Использование параметра, %

100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0

К

Ят

Яр

к

Б Бт

Рис. 1. Распределение процентного соотношения параметров шероховатости, стандартизированных в 20 зарубежных странах [9]:

Яа — среднее арифметическое отклонение профиля; Я2 — высота неровностей по десяти точкам; Ятах — наибольшая высота неровностей профиля; — опорная длина профиля; Яр — высота сглаживания профиля шероховатости; кр — коэффициент заполнения профиля; Б и Бт — средний шаг местных выступов и средний шаг неровностей профиля

дикой регрессионного анализа можно в работе [2].

Важным вопросом является определение основных факторов, влияющих на параметр шероховатости Яа при фрезеровании. ТермоЭДС Е каждого сочетания контактной пары «инструмент — заготовка» характеризует механические и теплофизические свойства этих контактируемых элементов, предопределяя интенсивность распределения тепловых потоков в зоне резания. Более подробно со спецификой применения и использования сигнала термоЭДС резания можно ознакомиться в работах [3, 4].

Скорость резания V определяет динамику температурных и контактно-деформационных процессов, физических процессов изнашивания инструмента, характер взаимодействия инструментального материала с обрабатываемой заготовкой за счет абразивных, адгезионных, диффузионных процессов и т. д., что во многом также предопределяет шероховатость поверхности.

Подача Б2 на зуб фрезы и глубина резания £ способствуют изменению тепловых потоков в зоне резания, определяют параметры формообразования детали при обработке заготовки, что характеризует геометрическую составляющую микрорельефа поверхности.

Экспериментальные исследования качества процессов металлообработки плоских поверх-

Таблица 1

Экспериментальные значения параметра шероховатости Яа при торцевом фрезеровании сталей 45 и 40Х

Скорость резания V, м/мин Подача на зуб фрезы 8г, мм/зуб Глубина фрезерования t, мм Количество режущих кромок фрезы г, шт. Параметр шероховатости Яа, мкм, при обработке стали

45 40Х

140 0,15 2 1 3,1 3,6

2 4,1 4,4

4 5,6 6,2

8 8,8 9,5

270 0,05 1 1 0,9 1,1

2 1,1 1,3

4 1,5 1,6

8 2,2 2,5

Рис. 2. Схема обработки заготовки восьмизубой торцевой фрезой

ностей сборным многолезвийным инструментом (торцевой фрезой) выявили следующую закономерность: увеличение количества режущих кромок г' торцевой фрезы, приходящихся на ширину фрезерования поверхности, приводит к увеличению параметра шероховатости и наоборот. В табл. 1 приведены экспериментальные значения параметра шероховатости Яа при торцевом фрезеровании сталей 45 и 40Х торцевой фрезой диаметром ^ф = 100 мм при ширине фрезерования В = = 90 мм, твердосплавными пластинами Т15К6 на постоянных режимах резания при изменении количества режущих кромок. Режущие пластины в комплекте фрезы располагались симметрично, диаметрально противоположно (рис. 2).

Как видно из табл. 1, увеличение количества режущих кромок г фрезы при обработке заготовки на постоянных режимах резания способствует увеличению параметра шероховатости Яа. В поисках причины такого

влияния, вероятно, следует вновь обратиться к дислокационному представлению о разрушении металла [5]. Однолезвийная обработка заготовки характеризуется стационарностью процесса резания. В результате внедрения режущего клина возникают сдвиговые напряжения (напряжения Пайерлса) и движения дислокаций по мере зарождения новых дислокаций. Множество текущих дислокаций формируются в определенную их совокупность — плоскость скольжения.

При многолезвийной обработке (торцевой фрезой) движение дислокаций от второго режущего клина встречает упругие напряжения других дислокаций после врезании первого режущего клина и т. д. (см. рис. 2). Возникает движение множеств дислокаций, при этом скорость распространения дислокационных полос скольжения снижается из-за различной ориентации полос скольжения, формируемых при врезании различных режущих кромок. В результате снижения скорости движения дислокаций снижается скорость пластического течения металла. В процессе внедрения третьего режущего клина дислокационные полосы скольжения испытывают упругие напряжения разноориентированных полос скольжения, сформированных при врезании первого и второго режущих клиньев, при этом зачастую в зависимости от геометрического соотношения размеров заготовки и диаметра фрезы в зоне резания могут находиться и более трех режущих кромок. Как отмечает В. К. Старков [5], значительное влияние на упрочнение металла при пластической деформации ока-

ШШШМБОТКА

зывает упругое взаимодеиствие дислокации между соседними дислокациями. Плотность дислокаций увеличивается, и в какой-то момент дислокации, пересекаясь в плоскостях скольжения, могут выходить на поверхностный слой заготовки, образуя сдвиговые ступеньки и пороги различной конфигурации.

Многолезвийная обработка способствует зарождению множеств разориентированных дислокаций и полос скольжения из различных источников (источники зарождения дислокаций Франка—Рида), что приводит к их разнонаправленному распространению и препятствию движения друг другу. Кинетическая энергия распространения дислокаций становится нелокализованной и рассеивается на большие объемы металлических структур, что приводит к снижению скорости движения дислокаций, повышению их плотности и, как следствие, к преобладанию доли хрупкого разрушения металла, о механизме которого было описано выше. Это обстоятельство в своей работе [5] отмечает и В. К. Старков, относя металлы к полухрупким телам, и если при определенной скорости деформации и температурных условиях плотность дислокаций успевает достигнуть критического значения, то происходит вязкое разрушение металла, если нет — хрупкое. Торцевое фрезерование относится к дискретно-детерминированному способу резания, и в отличие от квазинепрерывного резания (точения) процессы зарождения и распространения дислокаций во многом зависят от количества упрочняющих и контактно-деформационных ударных циклов нагружения элементарного объема металла в различных его точках, что способствует еще большей разнородности распределения дислокационных структур. Таким образом, количество режущих кромок г торцевой фрезы, приходящиееся в зоне резания на ширину фрезерования поверхности В, может влиять на параметр шероховатости поверхности.

Наблюдается значительное влияние количества режущих кромок г' сборного многолезвийного твердосплавного инструмента, приходящегося на ширину фрезерования В при заданном диаметре фрезы Б, на параметр шероховатости Яа. Определим количество режущих кромок фрезы г', приходящееся в единицу времени на длину дуги

фрезерования. Ширина фрезерования В' и радиус фрезы Я образуют треугольник. Угол а между первым и третьим зубом (см. рис. 1) будет определяться выражением

/ 2 R2 - B '2 а = arceos |--- = arceos

2 R2

1 - 2

-) D

, (1)

где Б — диаметр торцевой фрезы; Я — радиус фрезы.

С учетом выражения (1) количество режущих кромок г' сборного многолезвийного твердосплавного инструмента, приходящееся на ширину фрезерования В, при заданном диаметре фрезы Б будет определяться выражением

z arceos

z =

1 - 2

360

+1.

В качестве регрессионных моделей были выбраны полиномиальная, степенная и показательная математические модели. Точность моделирования процесса по трем математическим моделям оценивали по критерию минимального показателя средней относительной ошибки расчета параметра шероховатости Яа. Также оценивали достоверность модели [6].

При составлении плана эксперимента и в процессе экспериментирования каждому фактору задавали три уровня: нижний (-1), средний (0) и верхний (+1). Технологические режимы получистовой и чистовой фрезерной обработки выбирали из литературы (например, см. работу [7]).

В табл. 2 приведены так называемые матрицы планирования экспериментов для операций фрезерной обработки, в табл. 3 — значения коэффициентов корреляции между статистическими выборками функции отклика и каждого отдельно взятого фактора, а также коэффициенты корреляции (парной) между статистическими выборками каждого возможного сочетания факторов друг с другом. По данным табл. 3 видно, что каждый из выбранных факторов регрессионной модели оказывает влияние на функцию отклика (параметр шероховатости Яа), а взаимное влияние и парная взаимосвязь факторов отсутствует, что является необходимым усло-

Таблица 2

Матрица планирования экспериментов (сокращенная) при получистовом фрезеровании

№ опыта Реальные значения экспериментальных данных Уровни факторов

Е г' t «г V Яа Х1 Х2 Х3 Х4 Х5

1 9,30 1,25 1,5 0,08 97,0 1,8 -1 -1 -1 -1 -1

2 9,30 1,25 1,5 0,08 128,0 1,7 -1 -1 -1 -1 0

3 9,30 1,25 1,5 0,08 159,0 1,2 -1 -1 -1 -1 +1

121 13,30 2,35 2,0 0,12 97,0 5,5 0 0 0 0 -1

122 13,30 2,35 2,0 0,12 128,0 5,1 0 0 0 0 0

123 13,30 2,35 2,0 0,12 159,0 4,9 0 0 0 0 +1

241 17,30 3,45 2,5 0,16 97,0 11,3 +1 +1 +1 +1 -1

242 17,30 3,45 2,5 0,16 128,0 10,1 +1 +1 +1 +1 0

243 17,30 3,45 2,5 0,16 159,0 9,7 +1 +1 +1 +1 +1

Таблица 3

Значение коэффициентов корреляции статистических выборок при торцевом фрезеровании

Сравниваемые Значение коэффициента Существование линейной зависимости Значение коэффициента Существование линейной зависимости

корреляции корреляции

величины Вид обработки

Получистовая Чистовая

X и Яа 0,330 Маловероятно (возрастающая) 0,326 Маловероятно (возрастающая)

Х2 и Яа 0,859 Вероятно (возрастающая) 0,608 Вероятно (возрастающая)

Х3 и Яа 0,185 Маловероятно (возрастающая) 0,215 Маловероятно (возрастающая)

Х4 И Яа 0,237 Маловероятно (возрастающая) 0,363 Маловероятно (возрастающая)

Х5 и Яа -0,139 Маловероятно (убывающая) -0,363 Маловероятно (убывающая)

Х1 и Х2

Х1 и Х3

Х1 и Х4

Х1 и Х5

Х2 и Х3 0,000 Не существует 0,000 Не существует

Х2 и Х4

Х2 и Х5

Х3 и Х4

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Х3 и Х5

Х4 и Х5

вием для проведения полнофакторного эксперимента и получения достоверной математической модели.

Проанализировав данные табл. 4, можно прийти к выводу, что наиболее эффективной для двух видов обработки стоит считать сте-

пенную модель, поскольку средняя относительная ошибка расчета параметра шероховатости Яа по степенной модели минимальна в отличие от средней относительной ошибки расчета по другим спецификациям (полиномиальная и показательная модели).

Е ТАЛ Л О ОБ РАБО Т Kj

Таблица 4

Сравнение регрессионных моделей при получистовом и чистовом фрезеровании

Оцениваемый параметр Спецификация модели

Линейная Степенная Показательная

Получи Достоверность модели, % истовая обработк 99,7 а 99,7 99,7

Табличное значение ^-критерия 1,426 1,426 1,426

Расчетное значение /-критерия (/' = /") 2,514 2,639 2,678

Адекватность модели Адекватна Адекватна Адекватна

Максимальная относительная погрешность, % 195,52 32,27 40,46

Средняя относительная погрешность, % 21,75 11,27 13,56

Чист Достоверность модели, % повая обработка 99,7 99,7 99,7

Табличное значение ^-критерия 1,426 1,426 1,426

Расчетное значение /-критерия (/' = /") 1,165 2,853 2,976

Адекватность модели Не адекватна Адекватна Адекватна

Максимальная относительная погрешность, % 686,23 39,16 33,41

Средняя относительная погрешность, % 72,51 13,85 14,12

Результатом экспериментальных исследований по разработке математического обеспечения модулей САПР ТП [6] является математическая модель расчета параметра шероховатости поверхности Яа при торцевом фрезеровании, полученная по степенной модели

Да=С

Д,

г arceos

-2(fí

360

+ 1

Я,

ек2 tK3 szK4

VKb

(2)

где Сд — коэффициент, учитывающий вид обработки (при получистовой обработке Сда = = 2,75, при чистовой обработке Сда = 73,5); Ес — среднеарифметическое значение термо-ЭДС всех г пластин, мВ; V — скорость фрезерования, м/мин; Бг — подача на зуб сборного многолезвийного твердосплавного инструмента, мм/зуб; £ — глубина фрезерования, мм; г — количество режущих кромок сборного многолезвийного твердосплавного инструмента (торцевой фрезы); В — ширина фрезерования, мм; Б — диаметр торцевой фрезы, мм; Е\ — коэффициент, определяющий степень влияния количества режущих кромок г сборного многолезвийного твердосплавного инструмента, приходящегося на ширину фрезерования В при заданном диаметре фрезы

Б, на параметр шероховатости Яа (при получистовой обработке Е\ = 1, при чистовой обработке К1 = 0,833); К2 — коэффициент, определяющий степень влияния среднеарифметического значения термоЭДС Е на параметр шероховатости Яа (при получистовой обработке К2 = 0,732, при чистовой обработке К2 = 0,727); К3 — коэффициент, определяющий степень влияния глубины резания £ на параметр шероховатости Яа (при получистовой обработке К3 = 0,51, при чистовой обработке К3 = 0,264); К4 — коэффициент, определяющий степень влияния подачи на зуб сборного многолезвийного твердосплавного инструмента 8 на параметр шероховатости Яа (при получистовой обработке К4 = 0,5, при чистовой обработке К4 = 0,313); К5 — коэффициент, определяющий степень влияния скорости резания V на параметр шероховатости Яа (при получистовой обработке К5 = 0,284, при чистовой обработке К5 = 0,997).

Авторским коллективом получено авторское свидетельство на программное обеспечение [6], которое позволяет производить автоматизированный расчет параметра шероховатости Яа при получистовом и чистовом торцевом фрезеровании при заданных технологических параметрах. В справке программы указаны технологические ограничения по применению указанной математической

МЕШПООБМБОТК|»

i = 0

Ввод данных о параметрах обработки:

В, Вф, v, vд, t, г, Яатр, 5тр, Как, Kр.о

Да

i = 1

Нет

Обработка заготовки в режиме пробного прохода: vпр = 100 м/мин; 8гпр = 0,1 мм/зуб; tпр = 1 мм

3

Измерение и фиксирование значений термоЭДС каждой режущей кромки фрезы Е¿, мВ

Расчет среднего арифметического значения термоЭДС Ес, мВ

Да

сп ка = 73,7;

К = 0,833;

К = 0,727;

К = 0,264;

К 4 = 0,313;

К = 0,997

9

Нет

Ср Ва =2,75;

К = 1;

К 2 = 0,732;

Кя = 0,51;

К 4 = 0,5;

К5 = 0,284

10

2 "1

И

1 - 2

V "в ;

& К SK4

Расчет относительной ошибки определения параметра шероховатости 5 =

16

Расчетные значения отклоняются от требуемых

Расчетные значения удовлетворяют требуемым

Вывод окончательных значений параметров: V, Яа, 5

22 Обработка заготовки на выбранных технологических параметрах

Рис. 3. Блок-схема алгоритма модуля САПР ТП фрезерной обработки

24

К

1

гarccos

К- = С

+ 1

К

а

»К1

а

360

13

R - К

а а тр

К

Т Расчет параметра шероховатости 1*а при торцовом фрезеровании

Справка

Расчет величины среднего арифметического отклонения профиля обработанной 1

поверхности при получистовом и чистовом торцовом фрезеровании

конструкционных углеродистых и низкрлегированных сталей

Ввод исходных данных

Введите скорость резания V |юо м/мин

Введите подач/ Э |0.12 мм/зуб

Введите количество режущих кромок фрезы г |4 ШТ

Введите ширину фрезерования В |Э0 мм

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Введите диаметр фрезы 0 |100 мм

Введите глубину резания t |2 ММ

Введите среднеарифметическое значение термоЭДС Е |13.3 мВ

Выберите тип обработки

получистовая обработка

чистовая обработка

II Произвести расчет параметра Ва 5,916716913 нкм

1 1

Рис. 4. Окно с результатами расчета параметра шероховатости

зависимости при получистовой и чистовой обработке. Средняя относительная ошибка определения параметра шероховатости Яа при торцевом фрезеровании по разработанной математической модели при получистовой и чистовой токарной обработке не превышает 14 %, а максимальная относительная погрешность составляет порядка 40 %. Использование математической модели (2) может служить основой для построения алгоритма автоматизированного определения параметра шероховатости Яа при обработке заготовок на токарных и фрезерных станках с ЧПУ автоматизированным путем.

На рис. 3 представлен алгоритм функционирования модуля автоматизированного (программного) расчета параметра шероховатости Яа поверхностности детали при получистовом и чистовом торцевом фрезеровании. В основу алгоритма функционирования модуля положена формула (2).

На рис. 4 приведена экранная форма программного продукта. При проведении экспериментальных исследований с применением СОТС наблюдалось незначительное снижение параметра шероховатости поверхности Яа.

При этом увеличение процентного содержания эмульсола в растворе эмульсии, а также расхода СОТС способствовало снижению параметров шероховатости (максимальное снижение параметра Яа на 10 %). Разработанный алгоритм расчета параметра шероховатости при торцевом фрезеровании (см. рис. 4) предусматривает корректную работу модуля при диаме тра льно -противоположном расположе -нии режущих пластин. Отказ любой режущей пластины в наборе фрезы предусматривает дополнительные меры по идентификации взаимного расположения и комбинаторики режущих пластин в наборе фрезы и корректировке режимов резания специальным алгоритмом, построенным по результатам дополнительных исследований влияния порядка выхода из строя твердосплавных пластин в наборе фрезы ([8]).

Выводы

1. Применение аппарата регрессионного анализа [9] позволило получить адекватную математическую модель для расчета параме-

тра шероховатости В,а при торцевом фрезеровании, обеспечивающую совпадение расчетного и измеренного значений в пределах 12-15 %. Использование в математических моделях параметра термоЭДС естественной термопары «инструмент — заготовка» позволяет оценивать весь диапазон разброса физико-механических свойств инструмента и заготовки.

2. На базе полученной математической модели разработан алгоритм автоматизированного расчета параметра шероховатости Яа для торцевого фрезерования.

3. Разработано программное обеспечение для автоматизированного расчета параметра шероховатости на получистовых и чистовых операциях торцевого фрезерования.

Литература

1. Сулима А. М., Евстигнеев М. И. Качество поверхностного слоя и усталостная прочность деталей из жаропрочных и титановых сплавов: учеб. М.: Машиностроение, 1974. 253 с.

2. Справочник технолога-машиностроителя. В 2 т. Т. 1: справ. / А. М. Дальский [и др.]. 5-е изд. перераб. и доп. М.: Машиностроение-1, 2001. 912 с.

3. Плотников А. Л., Сергеев А. С., Зайцева Н. Г.

Повышение надежности управления шероховатостью обработанной поверхности деталей в САПР ТП токарных и фрезерных операций / Науч. ред. А. П. Бабичев. Волгоград; Ирбит; Тольятти: ЗАО «Оникс», 2015. 162 с.

4. Сергеев А. С., Зайцева Н. Г., Плотников А. Л. Математическая модель формирования шероховатости поверхности при точении сталей на основе оперативного сигнала термоЭДС // Обработка металлов. 2012. № 3. C. 20-23.

5. Старков В. К. Физика и оптимизация резания материалов: учеб. М.: Машиностроение, 2009. 640 с.

6. Свид. о гос. регистрации программы для ЭВМ № 2012617650 от 24 августа 2012 г. РФ, МПК (нет). Расчет величины среднего арифметического отклонения профиля обработанной поверхности при получистовом и чистовом торцовом фрезеровании конструкционных углеродистых и низколегированных сталей / А. Л. Плотников, А. С. Сергеев, Н. Г. Зайцева. ВолгГТУ, 2012.

7. Patricia A. S., Ralston T. L. Mathematical models used for adaptive control of machine tools // Mathematical and computer modelling. 1988. Vol. 11. P. 11511155.

8. Пат. 2496629 РФ, МПК B23Q17/09. Способ контроля состояния режущих кромок сборных многолезвийных инструментов / Е. Г. Крылов, А. Ю. Горелова, А. С. Сергеев. ВолгГТУ, 2013.

9. Чигиринский Ю. Л., Чигиринская Н. В., Быков Ю. М. Стохастическое моделирование в машиностроении: учеб. пособие. Волгоград: Политехник, 2002. 68 с.

Уважаемые авторы!

Для полноценной работы ссылок в Научной Электронной Библиотеке (НЭБ) просим вас предоставлять в статьях точные библиографические сведения об источниках цитирования.

Ссылки должны быть составлены согласно ГОСТ 7.0.5.-2008. Особое внимание просим уделять написанию названий издательств и журналов. Предпочтение отдается полной форме. В случае сокращенного написания, пожалуйста, сверяйтесь с принятой формой сокращения наименования данного журнала или издательства в НЭБ (в случае, если они зарегистрированы). В противном случае НЭБ не сможет идентифицировать ссылку. Ответственность за предоставляемую информацию несет автор.

С уважением, редакция журнала «Металлообработка»

Но

№ 2(92)/2016

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.