MODELING CHARACTERISTICS FOR SURFACE FINISH WHEN MILLING STAINLESS STEELS USING VARIOUS MEDIA

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Modeling characteristics for surface finish when milling stainless steels using various media (grade steel 12X18H10T) using IOL-20A (industrial oil lubricant), CM-99 (cooling mixture), rapeseed and castor oils and on dry treatment, using the algorithms of the group method of data handling are viewed. The use of various lubricating and cooling technological mixtures (LCTM) is thought of as the theory of metal cutting factor reducing surface undulation. However, the degree of influence of various LCTM, including vegetable oils, when milling steel 12X18H10T has not been determined. The study case of various effects interaction on the milling process has shown that these studies were conducted on the basis of single-phase experiments that do not allow specifying mutual influence of the studied factors on the value of the parameters of the cutting process for various types of treatment. The research methodology provides for modeling surface finish under milling of 12X18H10T steel according to experimental data using various process liquids in the accepted range of cutting modes. At the same time, modern modeling methods allow us to determine these mutual effects. To obtain models, it is urgent, first of all, to be aware of break-in process criterion and dulling tool criterion as well. As a result of processing experimental data for each of processing media, surface finish models in the form of dependencies Ra = f (v, sz, t) were constructed, adequately describing the milling process with various media. It is indicated that the influence of regime parameters on the formation of micro-dimensions take the form of their close interrelation. Their interplay has various effects, depending on the LCTM used for the specified work stock and tool material.

About the authors

Eldar Rustemovich Vaniev

State Budget Education Institution of Higher Education of the Republic of Crimea Crimean Engineering and Pedagogical University the name of Fevzi Yakubov

Email: e.vaniev@kipu-rc.ru
ORCID iD: 0000-0001-6583-2455
mechanical engineering technologies, candidate of technical sciences 2014-2024

Ruslan Marlenovich Dzhemalyadinov

Crimean Engineering and Pedagogical University

Email: rus.dzhemalyadinov@mail.ru
mechanical engineering technologies, graduate student of technical sciences 2016-2020

Ilyas El'virovich Temindarov

Crimean Engineering and Pedagogical University

Email: temindarov23@gmail.com
ORCID iD: 0009-0008-9938-3297
mechanical engineering technologies, graduate student of technical sciences 2020-2024

Eskender Lyatifovich Bekirov

Crimean Engineering and Pedagogical University

Email: eska1691@mail.ru
mechanical engineering technologies, graduate student of technical sciences 2014-2018

References

  1. Ящерицын П.И., Фельдштейн Е.Э., Корниевич М.А. Теория резания: Учебник. Минск: ООО «Новое знание», 2006. 512 с.
  2. Бобров В.Ф. Основы теории резания металлов. М.: Машиностроение, 1975. 344 с.
  3. Голубков Ю.В., Ермолаева Н.В., Могусева М.С. Альтернативные смазочно-охлаждающие материалы на основе растительных масел // Оборудование и технологии для нефтегазового комплекса. 2014. № 1. С. 32–35.
  4. Виноградов Д.В. Применение смазочно-охлаждающих технологических средств при резании металлов: Учеб. пособие. Ч. 1: Функциональные действия. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2013. 92 с.
  5. Петруха П.Г., Чубаров А.Д., Стерлин Г.А. и др. Обработка резанием высокопрочных коррозионностойких и жаропрочных сталей / Под ред. П.Г. Петрухи. М.: Машиностроение, 1980. 167 с.
  6. Родин П.Р., Равская Н.С., Касьянов А.И. Монолитные твердосплавные концевые фрезы. Киев: Вища школа, 1985. 64 с.
  7. Ивахненко А.Г. Системы эвристический самоорганизации в технической кибернетике. Киев: Техника, 1971. 268 с.
  8. Ивкович Б. Трибология резания: смазочно-охлаждающие жидкости / Под ред. П.И. Ящерицына. Минск: Наука и техника, 1982. 144 с.
  9. Худобин Л.В., Бабичев А.П., Булыжев Е.М. Смазочно-охлаждающие технологические средства и их применение при обработке резанием: Справочник. М.: Машиностроение, 2006. 544 с.
  10. Якубов Ч.Ф. Упрочняющее действие СОТС при обработке металлов резанием. Симферополь: ОАО «Симферопольская городская типография» (СГТ), 2008. 156 с.
  11. Гуревич Я.Л., Горохов М.В., Захаров В.И. Режимы резания труднообрабатываемых материалов: Справочник. М.: Машиностроение, 1986. 240 с.
  12. Локтев А.Д., Гущин И.Ф., Батуев В.А. Общемашиностроительные нормативы режимов резания: Справочник: Том 1. М.: Машиностроение, 1991. 640 с.
  13. Гузеев В.И. Режимы резания для токарных и сверлильно-фрезерно-расточных станков с ЧПУ: Справочник. М.: Машиностроение, 2005. 368 с.
  14. Ваниев Э.Р., Скакун В.В., Джемалядинов Р.М. Повышение стойкости лезвийных инструментов с износостойким покрытием путем направленного действия СОЖ в начальный период обработки // Ученые записки Крымского инженерно педагогического университета. 2019. № 1. С. 245–251.
  15. Ким В.А., Якубов Ф.Я., Схиртладзе А.Г. Мезомеханика процессов контактного взаимодействия при трении и резании металлов: Учебное пособие для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению «Конструкторско-технологическое обеспечение машиностроительных производств». Старый Оскол: ООО «Тонкие наукоемкие технологии», 2017. 244 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

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».