Выводы
На основании выполненных результатов теоретических и экспериментальных исследований можно рекомендовать применение метода конечных элементов в форме метода суперэлементов для расчета сварных базовых конструкций металлорежущих станков. Использование данного метода позволяет создавать специальные элементы, учитывающие особенности сварных швов, но не содержащие внутренней сложной структуры, что является мощным средством обеспечения максимальной точности решения сложных задач при минимальных затратах ресурсов ЭВМ.
Литература
1. Кирилин Ю. В. и др. Сварная стойка для тяжелого вертикально-фрезерного станка. // Станки и инструмент. - 1980, № 2. - с. 23-26.
2. Михайлов В.А., Порхунов С.Г. Применение метода суперэлементов для расчета сварных базовых конструкций // Труды всероссийская научно-техническая конференция "Новые материалы и технологии" - НМТ-2008. 11-12 ноября, 2008 г., Москва, МАТИ, Россия. Том 1. - с. 38-39.
3. Образцов И.Ф., Савельев Л.М., Хазанов Х.С. Метод конечных элементов в задачах строительной механики летательных аппаратов. М.: Высшая школа, 1985. - 392 с.
4. Черкасская Л.П., Финкель Л.М. Сварные базовые детали станков и машин.
Статистический анализ точности операции электрохимической обработки
пера лопаток компрессора
Моргунов Ю.А., Беников В.С., Саушкин С.Б., Саушкин Г.Б.
МГТУ «МАМИ»
Несмотря на то, что методики и рекомендации по оценке точности операции электрохимической обработки пера лопаток компрессора изложены во многих литературных источниках [1-3], применение расчетно-аналитического метода для такой оценки вызывает затруднения, особенно при обработке неточных заготовок. Поэтому в настоящей работе использован статистический метод оценки точности, достигаемой на данной операции. Научные публикации по этому вопросу немногочисленны и не обобщены [4].
В качестве объекта исследования выбрана направляющая тонкостенная лопатка с длиной пера 90 мм и средней хордой 40 мм, изготавливаемая на базовом предприятии из штамповок, полученных горячей объемной штамповкой в открытых штампах. Лопатка, общий вид которой представлен на рис.1, поступает на операцию электрохимической обработки пера с подготовленными базами: цилиндрическими цапфами, буртиком и флажком на одной из цапф.
Базы:
1. цапфы
2.торец бурта
3. флажок
Флажок
Спинка
Ксюыто
Перо /Передняя цапфа
Рис. 1. Общий вид лопатки с указанием технологических баз и расположение контрольных точек на спинке и корыте.
Партия заготовок в количестве 30 штук обмерялась по спинке и корыту пера на контрольно-измерительной машине фирмы ZEISS (Германия) модификации UPMC CAP AT с погрешностью измерения 0,8 мкм. Измерялась величина припуска на обработку спинки и корыта в пяти поперечных сечениях. Припуск h измеряли как разность координат электронной модели и заготовки по нормали к поверхности электронной модели в соответствующей
точке.
После обмера заготовок производили операцию электрохимической обработки пера на электрохимическом станке ЭХВИС-5000Ф2 в соответствии с технологией, представленной на рис. 2. Заготовку устанавливали в специальное приспособление, базировали и закрепляли в нем. Использовали схему импульсно-циклической обработки с периодическим «ощупыванием» заготовки электродом-инструментом. По завершении работы деталь извлекалась из приспособления, тщательно промывалась горячей и холодной водой и пассивировалась в 2% растворе №а№02. После сушки детали процедура измерения координат соответствующих точек повторялась по изложенной выше методике.
1. Установить шзояювку, турешпь, снять.
2. Кошроваш форму инструмента со стороны спички и корыта, ссш?ив яршуск 08 ли; на строну.
3. Ко/шрот^ форму инструмента со сяюроны спички и корыта, оспшие яршуск 4 2 мм на сторону.
4. Кояироват форму инструмента со стороны спички и каоршщ, выдерзкш докуск -0,08мм ко профилю г&ра.
5. Промят» детали и протереть.
А -А
п
1. Обесяечиж тон несть профиля во есех
заданиях чертежом сеченшх локотки е пределах -0,03 мм о?тоси:тельне эталона
2. Ва=16 мшяо профилю пера.
3. Радиусы перехода к полном
4. Параштрырежшм оораёоткп согласно гтбяице.
5. Справочные данные.
6. г -припуск под последующую сбработу.
Период и<* и ■ № а- и ТН % £
В кА А/Ы нм с НС НС мм МТй
2 12 30 0,3 6 15 12 0,% 0,4 6
п 20 0,2 Э 5 10 0,3 0,4 5
4 6 М-0,5 12 и, 15 2 1 3 - 0,4 7
Рис. 2. Карта эскизов с описанием содержания операции.
Таким образом, для каждой лопатки партии получены профилограммы, описывающие распределение припуска по профилю спинки и корыта в выбранных поперечных сечениях пера заготовки и обработанной детали (рис. 3). Статистическая обработка полученных данных проводилась по рекомендациям, изложенным в [5]. Результаты статистического анализа позволяют судить о характере распределения припуска по перу, средних значениях и полях рассеяния припусков в различных точках пера, величине и статистических характеристиках неравномерности припуска.
Для оценки рассеяния величины припуска на заготовках были выбраны по 9 точек на спинке и корыте, представленные на рис. 1 и лежащие вблизи входной, выходной кромок и в продольном сечении. По 30 значениям припуска в каждой из девяти выбранных точек рассчитаны средние значения, дисперсии и значения полей рассеяния (табл. 1) и построены гистограммы практического распределения припусков.
В качестве примера на рис. 3 представлена гистограмма распределения припуска для одной из точек спинки лопатки. Как следует из данных обработки результатов измерений, распределения отклонений точек профиля по спинке и корыту (припуска) описываются, пре-
Раздел 2. Технология машиностроения и материалы. имущественно, кривыми нормального распределения.
Ь,мм
2,4
-0,2
Рис. 3. Профили заготовок (вверху) и обработанных деталей (внизу) по спинке (слева) и по корыту (справа) для одного из поперечных сечений.
Таблица 1.
Статистическая оценка параметров точности спинки заготовки по 9 основным точкам
Номер точки Спинка Корыто
х ■Л'т1н х тах хср А а х ■^тгп х тах хср А а
1 1.747 2.346 2.150 0.56 0.11 1.453 2.329 1.797 0.88 0.17
2 1.347 1.887 1.680 0.54 0.10 1.346 2.444 1.69 1.10 0.08
3 1.058 2.050 1.735 0.99 0.17 1.551 2.780 1.959 1.23 0.20
4 1.680 2.284 2.076 0.60 0.12 1.393 2.122 1.709 0.73 0.16
5 1.420 1.992 1.746 0.57 0.12 0.9 2.179 1.273 1.28 0.22
6 1.094 1.762 1.461 0.67 0.14 1.321 2.482 1.708 1.16 0.20
7 1.569 1.963 1.803 0.39 0.08 1.641 2.218 1.958 0.58 0.13
8 1.241 1.758 1.633 0.50 0.09 1.390 1.946 1.700 0.56 0.13
9 0.973 1.360 1.157 0.39 0.07 1.730 2.230 2.008 0.50 0.12
Линейные единицы в мм.
Гауссовский характер распределения указывает на отсутствие доминирующей погреш-
ности при анализе точности заготовок.
По полученным результатам измерений заготовок можно сделать следующие выводы:
• поле рассеяния припуска в каждой из рассмотренных точек составляет значительную часть среднего припуска: от 26 до 58% по спинке и от 28 до 100% по корыту;
• неравномерность распределения припуска в пределах одного сечения достигает
0,8___1,0 мм, что существенно затрудняет достижение точности, заданной чертежом,
на операции электрохимической обработки [3].
• поле рассеяния размеров по спинке примерно в 1,5 раза больше, чем по корыту.
Для оценки точности обработки профиля пера лопаток на станке ЭХВИС 5000 Ф2 был рассчитан коэффициент уточнения Ку для каждого сечения спинки и корыта лопатки как отношения полей рассеяния размеров до и после операции ЭХО (табл. 2).
Таблица 2.
Коэффициенты уточнения по пяти сечениям лопатки
Корыто____
Номер сечения заготовка деталь К
аФ $Аф аф $Аф 7
1 0.31 ±0.27 0.09 ±0.06 3,44
2 0.45 ±0.56 0.057 ±0.1 7,89
3 0.5 ±0.46 0.08 ±0.08 6.25
4 0.62 ±0.55 0.06 ±0.08 10.33
5 0.54 ±0.51 0.11 ±0.09 4.9
Спинка
Номер сечения заготовка деталь К 7
аф $Аф аф $Аф
1 0.65 ±0.2 0.066 ±0.08 9.84
2 0.79 ±0.23 0.035 ±0.13 22.5
3 0.62 ±0.32 0.04 ±0.1 15.5
4 0.78 ±0.43 0.043 ±0.1 18.1
5 0.65 ±0.28 0.082 ±0.08 7.92
Выводы
1. Показано, что распределение размеров пера заготовки может быть описано законом нормального распределения.
2. Установлено, что при получении заготовок методом горячей объемной штамповки в открытых штампах величина среднего припуска имеет величину:
• по спинке - 1,72 мм
• по корыту - 1,77 мм
3. Установлено, что неравномерность припуска для штампованной заготовки равна:
• по спинке - 0,99 мм
• по корыту - 0,74 мм
4. При допуске на отклонения точек профиля, равном 0,12 мм, требуемый коэффициент уточнения на операции электрохимического формообразования должен быть не менее:
• по спинке - 6,6
• по корыту - 5,2
Экспериментально полученный средний коэффициент уточнения составляет:
• по спинке - 14,77
• по корыту - 6,27
5. Таким образом, при обработке спинки лопатки требования по точности изготовления лопатки выполняются, а при обработке корыта - необходимы дополнительные мероприятия по обеспечению заданной точности.
6. Для обеспечения заданной точности операции электрохимической обработки лопаток предлагаются следующие технические мероприятия:
• улучшить гидродинамические условия на входе потока электролита в межэлектродный промежуток (МЭП) за счет конструктивных изменений приспособления.
• обеспечить регулируемый подпор на выходе электролита из МЭП за счет конструктивных изменений оснастки.
• ввести в состав операции ЭХО финишный (отделочный) переход с обработкой поверхности импульсами тока амплитудой не выше 100А/см2, длительностью не выше 1мс, скважностью не менее 3 мс.
Эти мероприятия обеспечат гарантированную обработку партии лопаток по требовани-
Раздел 2. Технология машиностроения и материалы. ям чертежа.
Таким образом, в результате проведённых работ обоснованы технические мероприятия, направленные на повышение эффективности операции электрохимической обработки пера лопаток компрессора.
Литература
1. Петров Ю.Н., Зайдман Г.Н. и др. Основы повышения точности электрохимического формообразования. - Кишинев: Штиинца, 1978. - 170 с.
2. Шманев В.А., Филимошин В.Г., Каримов А.Х. и др. Технология электрохимической обработки деталей в авиадвигателестроении / - М.: Машиностроение. 1986. - 168 с.
3. Саушкин Б.П. Проектирование технологий электрохимической обработки деталей авиационной техники. - М.: Машиностроение, 2008. - 400 с.
4. Косенко П.Я. Статистический анализ точности операции электрохимического удаления дефектного слоя с заготовок лопаток компрессора ГТД. Сб. тр. «Электрофизические и электрохимические методы обработки материалов».- Тула: ТГУ. 1991. с. 39-43.
5. Полетаев В.А. Технология автоматизированного производства лопаток газотурбинных двигателей.- М.: Машиностроение. 2006. - 256 с.
6. Автоматизация проектирования лопаток авиационных турбомашин / Б.М. Аронов, В.П. Балтер, В.Я. Камынин и др.: Под ред. Б.М. Аронова. -М.: Машиностроение. 1994. - 240 с.
7. Физико-химические методы обработки в производстве газотурбинных двигателей: Учеб. пособие / Под ред. Б.П. Саушкина. - М.: Дрофа, 2002. - 656 с.
Организация оперативного анализа информации в системе поддержки принятия решений по результатам производственных испытаний
машиностроительных изделий
д.т.н., проф. Первухина Е.Л., Голикова В.В., Степанченко Т.Л. Севастопольский национальный технический университет Решения о годности готовых машиностроительных изделий к эксплуатации принимают операторы производственных (приемосдаточных, контрольных) испытаний, проводимых в испытательных цехах заводов-изготовителей на специальных стендах. Операторы управляют работой стендов и изделий на требуемых режимах испытаний, обеспечивая условия, необходимые для принятия решений. Для оценки этих условий, выбора и задания режимов испытаний, контроля технического состояния испытуемых изделий они используют средства оперативного управления и контроля. Однако анализ и выбор параметров испытаний операторы проводят на основе собственного опыта путем рассуждения, представления ситуаций и испытуемых изделий на естественном языке в условиях неопределенности или отсутствия количественных зависимостей между показателями качества и проектными характеристиками изделий [1,2]. В связи с этим достоверность принимаемых решений во многом зависит от опыта и уровня квалификации, эмоционального состояния операторов, а также от объема анализируемых математических моделей и экспериментальных данных.
Имеющиеся во всех современных системах управления данными и базами данных средства построения запросов и различные механизмы поиска облегчают извлечение нужной информации, однако, как правило, не способны обеспечить ее оценку (обобщить, сгруппировать данные, удалить избыточную информацию, исключить ошибки). Актуальность проблемы увеличивается в связи с появлением большого числа новых измерительных приборов, что ведет к росту объема информации, а также в связи с ужесточением требований к результатам испытаний при сохраняемой необходимости снижения их сроков и стоимости.
В настоящее время существует целый ряд систем поддержки принятия решений, представляющих дополнительные модули для управления данными. Их интеграция с системами оперативного анализа информации позволит во много раз увеличить эффективность производственных испытаний. Но для систем оперативного анализа информации необходимы со-