INNOVATIVE TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE EFFICIENCY AND MACHINING OPERATING QUALITY FOR POLYMER COMPOSITE MATERIALS

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

An urgent problem for improving the efficiency and machining operation quality for new polymer composite materials (PCM) based on carbon fiber in the operation of rocket and space equipment and aircraft engineering parts is solved in the article. One of the breakthroughs of the Russian domestic engineering is the introduction of wing elements of the new MS-21 civil airliner, the production of noise suppression bodies, compressor blades and other parts of gas turbine engines made of carbon fiber, requiring high-quality and productive machining. Machining operation of these products involves difficulties caused by the requirements of the design documentation to ensure the necessary degree of roughness, soundness of the machined surface and high strength of the finish-machined component. This article presents the results of a study of the application of high-performance technology of sequential blade-abrasive processing of carbon fiber-based PCM products. This article presents the results of a study of the application of high-performance technology of sequential blade-abrasive operation of carbon fiber-based PCM products. The rational geometry of the blade cutting tool for primary machining of the PCM is determined. An adequate empirical mathematical model of cutting modes influence on the surface layer roughness in the milling operation has been developed, as well as rational processing modes have been determined. The results of experimental studies of the abrasion of PCM with rigid grinding wheels made of white electrocorundum, green silicon carbide and elborum are presented. The dependences of the surface layer roughness on the grinding modes are given. According to the research results and the developed mathematical model, the rational characteristics of grinding wheels and processing modes are determined. For the first time, the issues of the influence of machining defects on the strength of PCM are viewed. Comparative tensile and tear strength tests of samples made by traditional edge cutting machining and sequential edge-cutting-abrasive operation are presented. The increase in tensile and tear strength of PCM parts manufactured according to the technology of sequential edge-cutting-abrasive operation by 20.30% compared to traditional edge-cutting operation has been proved.

Авторлар туралы

Makarov Vladimir F.

Perm National Research Polytechnic University

Email: makarovv@pstu.ru
ORCID iD: 0000-0002-0383-0208
SPIN-код: 4262-3182
Scopus Author ID: 36870538800
Department of Innovative Engineering Technologies, professor, doctor of technical sciences

Mihail Pesin

Perm National Research Polytechnic University

Email: m.pesin@mail.ru
professor, doctor of technical sciences

Artem Volkovsky

Perm National Research Polytechnic University

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: m.pesin@mail.ru

Әдебиет тізімі

  1. Макаров В.Ф. Исследование проблем механической обработки современных высокопрочных композиционных материалов, используемых для производства деталей авиационной и ракетнокосмической техники // Вестник ПНИПУ. 2015. Т. 17. № 2. С. 30-41.
  2. Ярославцев В.М. Высокоэффективные технологии обработки изделий из композиционных материалов: учеб. пособие. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2012.
  3. Ярославцев В.М. Обработка резанием полимерных композиционных материалов. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2012. 180 с. EDN: VCPVIR
  4. Механическая обработка композиционных материалов при сборке летательных аппаратов. Сумы: Изд-во ИТД. «Университетская книга», 2013. 97 с
  5. Козулько Н.В. Механизация абразивной обработки деталей из полимерных композиционных материалов // Вестник Донского государственного технического университета. 2018. Т. 18. № 2. С. 179-189. doi: 10.23947/1992-5980-2018-18-2-179-189; EDN: USSNDW
  6. Дударев А.С. Конструкции алмазного инструмента для сверления и фрезерования полимерных композиционных материалов. СТИН. 2013. № 6. С. 9-15. EDN: RPDOBJ
  7. Макаров В.Ф., Волковский А.А., Сабирзянов А.И. Повышение производительности и качества обработки композиционных материалов на основе выбора и рационального применения абразивного инструмента // Наукоемкие технологии в машиностроении. 2020. № 9. С. 40-48. doi: 10.30987/2223-4608-2020-9-40-48; EDN: QBUUCK
  8. Волковский А.А., Макаров В.Ф. Оценка качества обработанной поверхности при плоском шлифовании ПКМ // Вестник ПНИПУ. Машиностроение. Материаловедение. - 2023. Т. 25, № 1. С. 73-82.
  9. Волковский А.А., Макаров В.Ф. Сравнительный анализ качества обработанной поверхности при прерывистом и традиционном шлифовании полимерных композиционных материалов на основе углеволокна // Наукоёмкие технологии в машиностроении. 2023. №. 2. С. 15-25. doi: 10.30987/2223-4608-2023-2-15-25; EDN: VMAPFJ
  10. Volkovskiy A.A., Makarov V.F. The study of grinding polymer composite material // Proceedings of the 7th International Conference on Industrial Engineering (ICIE 2021). ICIE: International Conference on Industrial Engineering. Челябинск, 2022. С. 548-555. doi: 10.1007/978-3-030-85230-6_65; EDN: JBUWAY

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
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».