Исследование термонагруженности процесса точения металл-композитной системы в зависимости от скорости, подачи и глубины резания при обработке тонкостенной металлической оболочки толщиной 2 мм

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Статья посвящена исследованию термонагруженности процесса точения металл-композитных систем (МКС), состоящих из тонкостенной аддитивно полученной металлической оболочки и металлополимерного заполнителя. Цель работы: исследовать влияние технологических параметров точения на температуру в зоне резания МКС с металлической оболочкой толщиной 2 мм и определить допустимые режимы механической обработки, исключающие термодеструкцию металлополимерного заполнителя. Метод и методология. Для экспериментального моделирования МКС разработан программно-аппаратный комплекс, включающий в себя сменную металлическую втулку из стали 12Х18Н10Т, металлополимер «Феррохром» (ТУ 2257-002-48460567-00), три термопары с аналого-цифровым преобразователем MAX6675 и модуль беспроводной передачи данных на базе ESP32. Температура на межфазной границе «металл – металлополимер» регистрировалась в реальном времени. Верификация результатов проводилась бесконтактным методом с использованием тепловизора FLUKE Ti400 (погрешность 3…5 °C). Эксперимент выполнен по плану полного факторного эксперимента 23 + n0 с варьированием скорости резания V (м/мин), подачи S (мм/об) и глубины резания t (мм), включая центральные точки для оценки кривизны поверхности отклика. Результаты и обсуждение. На основе полученных экспериментальных данных для оболочки толщиной 2 мм построена регрессионная модель второго порядка («2Т3»), демонстрирующая высокую адекватность. Анализ коэффициентов модели показал, что наибольшее влияние на рост температуры оказывает глубина резания t, за ней следует подача S, тогда как скорость резания V в исследованных диапазонах оказывает наименьшее воздействие. С использованием модели построены поверхности отклика и контурные карты, позволяющие визуализировать «безопасные» области режимов обработки, удовлетворяющие ограничению T ≤ 170 °C – порогу термостойкости металлополимера. Полученные зависимости обеспечивают основу для нормирования финишных режимов точения изделий инструментального назначения с аддитивно сформированной оболочкой и металлополимерным заполнителем.

Об авторах

Николай Сергеевич Любимый

Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова

Email: nslubim@bk.ru
ORCID iD: 0000-0002-6131-3217
SPIN-код: 9782-6737
Scopus Author ID: 57220289616
ResearcherId: AAF-5358-2020
https://sciprofiles.com/profile/NickolayLubimyi

канд. техн. наук, доцент

Россия, 308012, Россия, г. Белгород, ул. Костюкова, 46

Борис Сергеевич Четвериков

Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова

Email: await_rescue@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1801-6767
SPIN-код: 8046-2647
Scopus Author ID: 56105163000
ResearcherId: E-5233-2014

канд. техн. наук, доцент

Россия, 308012, Россия, г. Белгород, ул. Костюкова, 46

Сергей Васильевич Клюев

Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова

Email: klyuyev@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-1995-6139
SPIN-код: 5944-3648
Scopus Author ID: 57212454175
ResearcherId: W-4457-2017

доктор техн. наук, профессор

Россия, 308012, Россия, г. Белгород, ул. Костюкова, 46

Николай Александрович Загородний

Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова

Email: n.zagorodnij@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-2997-3282
SPIN-код: 5230-3519
Scopus Author ID: 57201774823

канд. техн. наук, доцент

Россия, 308012, Россия, г. Белгород, ул. Костюкова, 46

Андрей Александрович Польшин

Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова

Email: info@polshin.ru
ORCID iD: 0000-0001-5809-4458
SPIN-код: 3387-5740
Scopus Author ID: 57415919700
ResearcherId: JXM-8999-2024

лаборант-исследователь

Россия, 308012, Россия, г. Белгород, ул. Костюкова, 46

Ардалион Константинович Мальцев

Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова

Email: ardalion_bgtu@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-0878-3658
SPIN-код: 4174-6234
Scopus Author ID: 59005514300

аспирант

Россия, 308012, Россия, г. Белгород, ул. Костюкова, 46

Михаил Витальевич Быценко

Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова

Автор, ответственный за переписку.
Email: b.michutka2005@gmail.com
ORCID iD: 0009-0004-2133-885X
SPIN-код: 1598-9839
ResearcherId: OKT-0643-2025

студент

Россия, 308012, Россия, г. Белгород, ул. Костюкова, 46

Список литературы

  1. Justification of the use of composite metal-metal-polymer parts for functional structures / N.S. Lubimyi, A.A. Polshin, M.D. Gerasimov, A.A. Tikhonov, S.I. Antsiferov, B.S. Chetverikov, V.G. Ryazantsev, J. Brazhnik, I. Ridvanov // Polymers. – 2022. – Vol. 14 (2). – P. 352. – doi: 10.3390/polym14020352.
  2. Zhang K., Cheng G. Three-dimensional high resolution topology optimization considering additive manufacturing constraints // Additive Manufacturing. – 2020. – Vol. 35. – P. 101224. – doi: 10.1016/j.addma.2020.101224.
  3. Reducing the cost of 3D metal printing using selective laser melting (SLM) technology in the manufacture of a drill body by reinforcing thin-walled shell forms with metal-polymers / N.S. Lubimyi, M. Chepchurov, A.A. Polshin, M.D. Gerasimov, B.S. Chetverikov, A. Chetverikova, A.A. Tikhonov, A. Maltsev // Journal of Manufacturing and Materials Processing. – 2024. – Vol. 8 (2). – P. 44. – doi: 10.3390/jmmp8020044.
  4. Adaptive variable design algorithm for improving topology optimization in additive manufacturing guided design / A.V. Morillas, J.M. Alonso, A.B. Caballero, C.C. Sisamón, A. Ceruti // Inventions. – 2024. – Vol. 9 (70). – P. 9040070. – doi: 10.3390/inventions9040070.
  5. Sambo A.M., Younas M., Njuguna J. Insights into machining techniques for additively manufactured Ti6Al4V alloy: A comprehensive review // Applied Sciences. – 2024. – Vol. 14 (22). – P. 10340. – doi: 10.3390/app142210340.
  6. A review of topology optimization for additive manufacturing: Status and challenges / J. Zhu, H. Zhou, C. Wang, L. Zhou, S. Yuan, W. Zhang // Chinese Journal of Aeronautics. – 2021. – Vol. 65. – P. 91–110. – doi: 10.1016/j.cja.2020.09.020.
  7. What is the economic feasibility of manufacturing a metal-metal- polymer composite part compared to other technologies? / N. Lubimyi, V. Voronenko, A. Polshin, M. Gerasimov, S. Antsiferov, O.K. Öztürk, B. Chetverikov, A. Tikhonov, V. Ryazantsev, V. Shumyacher, N. Melentiev // Australian Journal of Mechanical Engineering. – 2022. – Vol. 22 (2). – P. 314–325. – doi: 10.1080/14484846.2022.2094533.
  8. Малышев В.Ф., Дьяченко С.В. Резание труднообрабатываемых сталей. – М.: Машиностроение, 2010. – 248 с.
  9. Трент Э.М., Райт П.К. Резание металлов. – М.: Машиностроение, 2001. – 385 с.
  10. Effect of the cutting condition and the reinforcement phase on the thermal load of the workpiece when dry turning aluminum metal matrix composites / J.C. Aurich, M. Zimmermann, S. Schindler, P. Steinmann // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2016. – Vol. 82. – P. 1317–1334. – doi: 10.1007/s00170-015-7444-0.
  11. Fixturing technology and system for thin-walled parts machining: a review / H. Liu, C. Wang, T. Li, Q. Bo, K. Liu, Y. Wang // Frontiers of Mechanical Engineering. – 2023. – Vol. 17 (4). – P. 55. – doi: 10.1007/s11465-022-0711-5.
  12. Park J.-K., Lee C.-M., Kim D.-H. Investigation on the thermal effects of WC-Co turning inserts deposited by additive manufacturing of titanium alloy powder // Metals. – 2021. – Vol. 11 (11). – P. 1705. – doi: 10.3390/met11111705.
  13. Sultana M.N., Dhar N.R., Zaman P.B. A review on different cooling/lubrication techniques in metal cutting // American Journal of Mechanics and Applications. – 2019. – Vol. 7. – P. 71–87. – doi: 10.11648/j.ajma.20190704.11.
  14. Machining technology and PVD coatings for milling thin structural parts of Inconel 718 / M. Schiffler, T. Maul, F. Welzel, H. Frank, T. Cselle, A. Lümkemann // SSRN Electronic Journal. – 2020. – Vol. 7. – P. 55–63. – doi: 10.2139/ssrn.3724144.
  15. Taufik M., Jain P.K. A study of build edge profile for prediction of surface rough-ness in fused deposition modeling // Journal of Manufacturing Science and Engineering. – 2016. – Vol. 138 (6). – P. 061002. – doi: 10.1115/1.4032193.
  16. Research on the fabricating quality optimization of the overhanging surface in SLM process / D. Wang, Y. Yang, Z. Yi, X. Su // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2013. – Vol. 65. – P. 1471–1484. – doi: 10.1007/s00170-012-4271-4.
  17. Хоанг В.Ч. Практические вопросы исследования температуры резания при точении // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. – 2015. – № 7-1. – С. 78–84.
  18. ЗАО «Металлополимерные материалы ЛЕО». Технические условия ТУ 2257-002-48460567-00. Металлополимер «Ферро-хром». – М., 2009. – URL: http://www.leopolimer.ru/ (дата обращения: 10.11.2025).
  19. Целиков П.В., Кисель А.Г. Исследование изнашивания режущего инструмента при точении сплава ТН1 // Системы. Методы. Технологии. – 2025. – № 2 (66). – С. 43–49. – doi: 10.18324/2077-5415-2025-2-43-49.
  20. Бордачев Е.В., Лапшин В.П. Математическое моделирование температуры в зоне контакта инструмента и изделия при токарной обработке металлов // Вестник Донского государственного технического университета. – 2019. – № 2. – С. 130–137. – doi: 10.23947/1992-5980-2019-19-2-130-137.
  21. Jones T., Cao Y. Tool wear prediction based on multisensor data fusion and machine learning // International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2025. – Vol. 137. – P. 5213–5225. – doi: 10.1007/s00170-025-15472-4.
  22. Digital twin-driven tool wear monitoring and predicting method for the turning process / K. Zhuang, Z. Shi, Y. Sun, Z. Gao, L. Wang // Symmetry. – 2021. – Vol. 13. – P. 1438. – doi: 10.3390/sym13081438.
  23. Topology optimization methods for additive manufacturing: a review / I.E. Khadiri, M. Zemzami, N. Hmina, M. Lagache, S. Belhouideg // International Journal for Simulation and Multidisciplinary Design Optimization. – 2023. – Vol. 14. – P. 12. – doi: 10.1051/smdo/2023015.
  24. Analysis of the effect of porosity on thermal conductivity with consideration of the internal structure of arbolite / N. Zhangabay, D. Chepela, T. Tursunkululy, A. Zhang-abay, A. Kolesnikov // Construction Materials and Products. – 2024. – Vol. 7 (3). – P. 1–12. – doi: 10.58224/2618-7183-2024-7-3-4.
  25. D-printed metals: Process parameters effects on mechanical properties of 17-4 PH stainless steel / F.R. Andreacola, I. Capasso, A. Langella, G. Brando // Heliyon. – 2023. – Vol. 9 (7). – P. 17698. – doi: 10.1016/j.heliyon.2023.e17698.
  26. Mechanical characteristics of polymer composites based on epoxy resins with silicon carbide / M.S. Lisyatnikov, D.A. Chibrikin, E.S. Prusov, S.I. Roshchina // Construction Materials and Products. – 2024. – Vol. 7 (5). – doi: 10.58224/2618-7183-2024-7-5-3.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Примечание

Финансирование:

Исследование выполнено при поддержке гранта Российского научного фонда № 23-79-10022, https://rscf.ru/project/23-79-10022/

 

Благодарности:

Исследование выполнено с использованием оборудования на базе Центра высоких технологий БГТУ им. В. Г. Шухова.



Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».