INFLUENCE OF REVERSIBLE SURFACE PLASTIC DEFORMATION PARAMETERS ON THE PARAMETERS OF THE SURFACE WAVINESS OF CYLINDRICAL PARTS

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The results of experimental studies to determine the influence of the parameters of reversible surface plastic deformation on the parameters of the surface waviness of cylindrical parts made of steel 45, are presented. The proposed method implemen-tation for finishing and hardening treatment requires the development of a device for the formation of a reversing circular motion of the working tool. On completion of experimental studies using the PyCharm computer program and Python pro-gramming language, optimal modes of simplification were determined, providing the lowest waviness height.

About the authors

Semen Azikovich Zaides

Irkutsk State Technical University

Author for correspondence.
Email: zsa@istu.edu
doctor of technical sciences

Huu Khay Nguyen

Irkutsk National Research Technical University

Email: nquan6799@gmail.com

References

  1. Прилуцкий В.А. Технологические ме-тоды снижения волнистости поверхностей. М: Машиностроение, 1978. 136 с.
  2. Суслов А.Г. Качество поверхностного слоя деталей машин. М.: Машиностроение, 2000. 320 с. EDN: PRXAQD
  3. Одинцов Л.Г. Упрочнение и отделка деталей поверхностным пластическим дефор-мированием. М.: Машиностроение, 1987. 328 c.
  4. Смелянский В.М. Механика упрочне-ния деталей поверхностным пластическим де-формированием. М.: Машиностроение, 2002. 300 с.
  5. Гуров Р.В. Формирование качества по-верхностного слоя при отделочных и отделоч-но-упрочняющих режимах отделочно-упрочняющей обработки поверхностным пла-стическим деформированием // Вестник Брян-ского государственного технического универ-ситета. 2011. № 3 (31). С. 67-73.
  6. Шнейдер Ю.Г. Регуляризация микро-геометрии поверхностей деталей // Вестник машиностроения. 1991. № 5. С. 12-15.
  7. Вирт, А.Э. Влияние усилия деформиро-вания при ППД на шероховатость обработан-ной поверхности // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2014. № 12-1. С. 12-14. EDN: TAGZMR
  8. Бутаков Б.И., Шебанин В.С., Мар-ченко Д.Д., Артюх А.В. Поверхностное пла-стическое деформирование как метод повыше-ния качества деталей машин // Труды Госнити. 2011. Т. 107. № 2. С. 85-87. EDN: SZTUWF
  9. Демкин Н.Б., Рыжов Э.В. Качество поверхности и контакт деталей машин. М.: Ма-шиностроение, 1981. 244 с. EDN: YJGCBR
  10. Зайдес С.А., Нгуен Хыу Хай. Влия-ние начальной ориентации рабочего инстру-мента на напряженно-деформированное состо-яние при реверсивном поверхностном пласти-ческом деформировании // Технология метал-лов. 2022. № 12. С. 11-20. doi: 10.31044/1684-2499-2022-0-12-11-20; EDN: MVIGHW
  11. Зайдес С.А., Хо Минь Куан. Маятни-ковое поверхностное пластическое деформиро-вание цилиндрических заготовок // Известия высших учебных заведений. Черная металлур-гия. 2022. № 5. С. 344-353. doi: 10.17073/0368-0797-2022-5-344-353; EDN: IDWCZN
  12. Зайдес С. А., Нгуен Ван Хинь. Влия-ние направления и геометрии рабочего инстру-мента на напряженно-деформированное состо-яние при осциллирующем выглаживании ци-линдрических деталей // Известия высших учебных заведений. Машиностроение. 2018. № 8 (701). С. 28-36. doi: 10.18698/0536-1044-2018-8-28-36; EDN: UYHXQN
  13. Пат. 2758713 РФ. Способ поверх-ностного пластического деформирования наружных поверхностей тел вращения / Зайдес С.А., Нгуен Хыу Хай, заявл.14.01.2021; опубл. 01.11.2021.
  14. Зайдес С.А., Нгуен Хыу Хай. Влия-ние кинематики тороидального ролика на напряженно-деформированное состояние при поверхностном пластическом деформировании // Металлообработка. 2022. № 2 (128). С. 40-48. doi: 10.25960/mo.2022.2.40; EDN: TJOEDL
  15. Зайдес С.А., Нгуен Хыу Хай. Вли-яние основных параметров реверсивного по-верхностного пластического деформирования на напряженно- деформированное состояние цилиндрических деталей // Системы. Методы. Технологии. 2022. № 3 (55). С. 7-15.
  16. Francesco Farina, Andrea Camisa, Andrea Testa, Ivano Notarnicola, Giuseppe Notarstefano. DISROPT: a Python Framework for Distributed Optimization // IFAC-PapersOnLine. 2020. Vol. 53. P. 2666-2671. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2020.12.382
  17. Ali Ahrari, Saber Elsayed, Ruhul Sarker, Daryl Essam, Carlos A. Coello Coello. PyDDRBG: A Python framework for benchmarking and evaluating static and dynamic multimodal optimization methods // SoftwareX. 2022. Vol. 17. P.100961.https://doi.org/10.1016/j.softx.2021.100961 EDN: GFLCKY
  18. Antonio Benítez-Hidalgo Antonio, J. Nebro, José García-Nieto, Izaskun Oregi, Javier Del Ser. jMetalPy: A Python framework for multi-objective optimization with metaheuristics // Swarm and Evolutionary Computation. 2019. Vol. 51. P.100598. https://doi.org/10.1016/j.swevo.2019.100598
  19. Patent 2758713 RF: Method for surface plastic deformation of the outer surfaces of bodies of revolution / Zaides S.A., Nguyen Huu Khai, ap-plication 14.01.2021; publ. 01.11.2021.
  20. Zaides S.A., Nguyen Huu Hai. Influence of the kinematics of a toroidal roller on the stress-strain state under surface plastic de-formation / Metalloobrabotka, 2022, no. 2, pp. 40-48, doi: https://doi.org/10.25960/mo.2022.2.40. EDN: TJOEDL
  21. Zaides S.A., Nguyen Huu Hai. Influence of the main parameters of reversible surface plastic deformation on the stress-deformed state of cylin-drical parts / Systems. Methods. Technologies, 2022, no. 3 (55), pp. 7-15.
  22. Francesco Farina, Andrea Camisa, An-drea Testa, Ivano Notarnicola, Giuseppe Notar-stefano. DISROPT: a Python Framework for Dis-tributed Optimization // IFAC-PapersOnLine. 2020. Vol. 53. P. 2666-2671. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2020.12.382
  23. Ali Ahrari, Saber Elsayed, Ruhul Sarker, Daryl Essam, Carlos A. Coello Coello. PyDDRBG: A Python framework for benchmarking and evalu-ating static and dynamic multimodal optimization methods // SoftwareX. 2022. Vol. 17. P.100961. https://doi.org/10.1016/j.softx.2021.100961 EDN: GFLCKY
  24. Antonio Benítez-Hidalgo Antonio, J. Nebro, José García-Nieto, Izaskun Oregi, Javier Del Ser. jMetalPy: A Python framework for multi-objective optimization with metaheuristics // Swarm and Evolutionary Computation, 2019, vol. 51. P. 100598. https://doi.org/10.1016/j.swevo.2019.100598

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

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).