TECHNOLOGY AND RESULTS OF STUDYING THE DIVERSIFICATION OF THE OPERATIVE CONDITIONS OF METAL CUTTING TOOLS

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The technology and the results of its investigation contributing to studying the diversification of the operative conditions of metal cutting tools, are presented as exemplified in a tool equipped with a hard alloy plate. It is shown that the rate of diversification can be judged by the appearance of a two-dimensional histogram constructed from time series of signals indicating fluctuations in the technological system in mutually perpendicular planes. The occurrence of a "comet tail" pattern on the histogram indicates a high rate of diversification of operative conditions, in particular, during the running-in of the tool. To show the dynamics of the diversification, a cross-correlation curve is used, the form of which characterizes the strength of the relationship between the directions of oscillation. This networking proves regulation of operative conditions and the transition to a starting operation in a stationary mode. Diversification dynamics is identified using a procedure based on statistical test of the hypothesis for the significance of changes in the transformation coefficients of the spectra of diverse oscillation signals using the Student's t-test. The identification results showed that state diversification dynamics is a change in connections and constraint in the industrial process system, which leads to the formation of new dynamic properties that reduce cutting forces due to the redistribution of friction forces between the front and rear surfaces of the tool and, as a result, increase stability for disturbance resulted from the operating procedure. The approach used in the development of the process desigh is compared with approaches based on the construction of a mathematical (analytical or stochastic) model of a real system. The direction of practical implementation of the technology in the software of CNC systems is justified for more efficient solution of traditional control tasks, in particular, process tasks, which will ensure an increase in the reliability of the tool.

About the authors

Marina Borisovna Brovkova3

Institute of Machine Science named after A.A. Blagonravov

ORCID iD: 0009-0009-1863-0709

Anna Viktorovna Kuptsova

Saratov State Technical University named after Yuri Gagarin

ORCID iD: 0000-0003-1991-7620

Pavel Vladimirovich Kuptsov

Saratov State Technical University named after Yuri Gagarin

ORCID iD: 0000-0003-2685-9828

Vladimir Vasil'evich Martynov

A.A. Blagonravov Institute of Machine Science of the Russian Academy of Sciences (IMASH RAS)

ORCID iD: 0000-0002-4177-0963
doctor of technical sciences

References

  1. Повышение качества режущего инструмента / В.Г. Солоненко, Л.А. Солоненко, И.В. Дваденко и др. // СТИН. 2007. №7. С. 12‒16.
  2. Зориктуев В.Ц., Никитин Ю.А., Сидоров А.С. Мониторинг и прогнозирование износа режущего инструмента // СТИН. 2007. №10. С. 31−34.
  3. Повышение стойкости быстрорежущего инструмента ионно-лазерным поверхностным упрочнением / В.Н. Латышев, А.Г. Наумов, В.В. Новиков и др. // Станки и инструмент. 2005. №6. С. 17−20.
  4. Верещака А.С., Третьяков И.П. Режущие инструменты с износостойкими покрытиями. М: Машиностроение, 1986. 192 с.
  5. Безъязычный В.Ф., Басков М.В. Расчетное определение степени влияния покрытий режущего инструмента на параметры качества поверхностного слоя обрабатываемых изделий // Наукоемкие технологии в машиностроении. 2017. №7. С. 20−24.
  6. Комбинированные плазменные способы химико-термической обработки для создания модифицированных покрытий на инструменте / В.А. Александров, Л.Г. Петрова, А.С. Сергеева и др. // СТИН. 2019. №33. С. 13−19.
  7. Кудинов В.А. Динамика станков. М.: Машиностроение, 1967. 359 с.
  8. Заковоротный В.Л., Флек М.Б. Динамика процесса резания. Синергетический подход. Ростов н/Д: Терра, 2006. 876 с.
  9. Жарков И.Г. Вибрации при обработке лезвийным инструментом. Л.: Машиностроение, 1986. 184 с.
  10. Кабалдин Ю.Г., Биленко С.В., Серый С.В. Управление динамическим качеством металлорежущих станков на основе искусственного интеллекта. Комсомольск-на-Амуре: ГОУ ВПО «Комсомольский-на-Амуре гос. техн. ун-т», 2004. 240 с.
  11. Миркин Б.Г. Базовые методы анализа данных: учебник и практикум для вузов. М.: Юрайт, 2025. 297 с.
  12. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере. М.: ИНФРА–М, 2002. 528 с.
  13. Бржозовский Б.М., Мартынов В.В., Янкин И.Н., Бровкова М.Б. Динамический мониторинг технологического оборудования. Саратов: СГТУ, 2008. 312 с.
  14. Большаков А.А., Каримов Р.Н. Методы обработки многомерных данных и временных рядов: Учебное пособие для вузов. М: Горячая линия-Телеком, 2007. 522 с.
  15. Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование. М.: Финансы и статистика, 2001. 228 с.
  16. Адаптивное управление технологическими процессам / Ю.М. Соломенцев, В.Г. Митрофанов, С.П. Протопопов и др. М.: Машиностроение, 1980. 536 с.
  17. Сосонкин В.Л. Задачи числового программного управления и их архитектурная реализация // Станки и инструмент. 1988. № 10. С. 39−40.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).