МАТЕРИАЛОЕМКОСТЬ, КАК ПОКАЗАТЕЛЬ ТЕХНОЛОГИЧНОСТИ, ПРИ ИЗГОТОВЛЕНИИ ИЗДЕЛИЙ МЕТОДАМИ АДДИТИВНОЙ ТЕХНОЛОГИИ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В данной статье рассмотрены способы оценки материалоёмкости изделий при изготовлении методами аддитивных технологий (АТ). Рассмотрены исследования, проведённые по данной теме разными авторами, применительно к аддитивному производству. Проанализированы способы расчётов материалоёмкости, сделаны выводы об изученности вопроса. Проведены расчёты материалоёмкости комплекта деталей, изготовленного двумя разными способами – механической обработкой и методом АТ. Рассчитаны коэффициенты использования материала, рассчитана стоимость материалов, затраченных на изготовление деталей, механической обработкой и методом АТ. Проведён сравнительный анализ стоимости заготовок. Сделаны выводы о невозможности однозначного предпочтения выбора изготовления деталей по такому критерию, как коэффициент использования материала. Сделаны выводы о необходимости дальнейшего исследования технологичности изделий при изготовлении изделий с помощью АТ.

Об авторах

Евгения Андреевна Курсевич

РФЯЦ-ВНИИТФ; ФГУП "РФЯЦ-ВНИИТФ им. академика Е.И. Забабахина"

Email: ingenua@yandex.ru
аспирант технических наук 2020-2024

Юрий Сергеевич Абраменко

РФЯЦ-ВНИИТФ ( , ) ФГУП "РФЯЦ-ВНИИТФ им. академика Е.И. Забабахина"

Список литературы

  1. ГОСТ 14.205–83. Технологичность конструкции изделий. Введ. 1983–04–01. М.: Издательство стандартов, 1983. 11 с.
  2. Аддитивные технологии в машиностроении: учебное пособие / М.А. Зленко, А.А. Попович, И.Н. Мутылина. Санкт–Петербург, 2013. 222 с.
  3. Meng Y., Zhang Y. Design for additive manufacturing: A review of case studies // Assembly Automation. 2014. Vol. 34, no. 4. P. 274–283. doi: 10.1108/AA–04–2014–047.
  4. Guvendiren M., Molde J., Soares R.M.D., Kunkel E., Smith B., Padilla P. Impact of design and process parameters on mechanical properties of 3D printed parts // Additive Manufacturing. 2021. Vol. 38. 101804
  5. Kheifetz M.L. From Information and Additive Technologies to Self-Reproduction of Machines and Organisms // Advanced Materials and Technologies. 2018. No. 1. P. 22–35. doi: 10.17277/amt.2018.01. pp. 022–035. EDN XWDLAD
  6. Гибсон Я., Розен Д., Стакер Б. Технологии аддитивного производства. Трехмерная печать, быстрое прототипирование и прямое цифровое производство. М.: ТЕХНОСФЕРА, 2016. 656 с. ISBN 978–5–94836–447–6
  7. Tomlin M., Meyer J. Topology optimization of an additive layer manufactured (ALM) aerospace part.In Proceedings of the Proceeding of the 7th Altair CAE technology conference; 2011; pp. 1–9.
  8. Аддитивные технологии [Электронный ресурс]: практикум / Л.В. Беляев, А.В. Жданов; Владим. гос. ун–т им. А.Г. и Н.Г. Столетовых. Владимир: Изд–во ВлГУ, 2022. 88 с. ISBN 978–5–9984–1348–3.
  9. Остапенко Т.П., Молодоженова В.Н. Формирование показателей материалоемкости продукции машиностроения // Известия высших учебных заведений. Машиностроение. 2005. № 10. С. 77–80. EDN HSFOLT.
  10. Базров Б.М., Троицкий А.А. Анализ метода оценки технологичности конструкции изделия как предмета производства // Справочник. Инженерный журнал с приложением. 2017. № 4 (241). С. 39–43.
  11. Жадик Н.П., Цыблиенко Н.В., Посевин И.Ю. Материалоемкость и энергоемкость объектов труда в технологической подготовке // Технолого–экономическое образование: достижения, инновации, перспективы: Межвузовский сборник статей XII междунар. науч.–практ. конф.: в 2 т., Тула, 15–18 февраля 2011 г. С. 82–86. EDN UDSOLD.
  12. Агафонцев А.С., Вовк Н.Н., Клевнов Ю.В. и др. Эффективность использования аддитивных технологий как альтернативы традиционным субтрактивным технологиям при изготовлении сложных деталей из металла // Труды РФЯЦ–ВНИИЭФ. 2017. № 22-2. С. 228–231. EDN LVQBCC.
  13. Абрамов И.В. Проблемы и перспективы цифровизации промышленных предприятий с использованием аддитивных технологий // Вестник евразийской науки. 2023. Т. 15, № 2. EDN CEXVOS.
  14. Алабугин А.А., Топузов Н.К. Как построить инновационно–ориентированную систему ресурсосберегающего развития предприятия? // Управление персоналом. 2009. № 14. С. 33–40. EDN KZIAHJ.
  15. Витязь П.А., Хейфец М.Л., Чижик С.А. «Индустрия 4.0»: от информационно–коммуникационных и аддитивных технологий к самовоспроизведению машин и организмов // Известия Национальной академии наук Беларуси. Серия физико–технических наук. 2017. № 2. С. 54–72. EDN YUGXFV.
  16. Технологичность конструкции изделий машиностроения: учебное пособие / А.П. Бабичев, В.И. Безжон, М.Е. Попов, А.М. Попов, А.Г. Хведелидзе, Н.О. Шевченко. Ростов–на–Дону, 2014. 124 с.
  17. Государственная программа «Развитие промышленности и повышение её конкурентоспособности» [Электронный ресурс] / Правительство РФ: офиц. сайт. URL: http://government.ru/rugovclassifier/862/events/ (дата обращения: 14.09.2023).
  18. Материалы и процессы аддитивных технологий (быстрое прототипирование) / В.А. Дьяченко, И.Б. Челпанов, С.О. Никифоров, Д.Д. Хозонхонова. Улан–Удэ: Изд–во БНЦ СО РАН, 2015. 198 с.
  19. Оценка количественных показателей производственной технологичности деталей / П.Ю. Бочкарев, Л.Г. Бокова. Саратов: Саратовский гос. техн. ун-т, 2015. 110 с.
  20. Скворцова Д.А. Разработка дополнительных коэффициентов для оценки технологичности серийной сборки наукоемких многокомпонентных изделий // Сборка в машиностроении, приборостроении. 2015. № 6. С. 3–7.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

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».