STUDY OF THE TECHNIQUE PERFORMANCE FOR THE CORRECTION OF THE MODE OF THE MACHINING PROCESS WITH TIME-VARYING PARAMETERS IN THE CONDITIONS OF TECHNOLOGICAL INFORMATION UNCERTAINTY

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

A technique for correcting a machining mode with time-varying parameters has been developed. The technique allows minimizing the impact of the uncertainty of technological information caused by the incorrectness of mathematical dependencies and models used for calculating the parameters of the process or due to the lack of initial data for the selection of parameters of mathematical models. It provides for the corrective dependencies and models according to the current information with respect to the output parameters. The correction of the mode elements is performed according to the results of comparing the calculated and actual values of the output and current process parameters. The calculated functions of changing the output parameters over time are determined. The routine for determining the interrelated current and output parameters of the processing process allows calculating their values depending on the operating time of the tool. According to the results of comparing the calculated values of the process parameters with the values that should be obtained at a time equal to the efficient tool life, the correction of the mode elements is performed. If the calculated values of the output parameters do not exceed their limit values, then the operation mode should be intensified for the sake of increasing productivity. The intervals of variation by controlled factors are determined, which allow changing the output parameters at a time equal to the efficient tool life by the desired value. When calculating the intervals of variation by controlled factors at the first stages of mode adjustment, they are guided by the initial models and dependencies describing the process. The necessary result may not be achieved due to the uncertainty of the information, including the incorrectness of the models. Therefore, if necessary, the subsequent stages of mode adjustment are put into operation. Based on the actual values of the output parameters, the process models are adjusted, and the variation intervals by controlled parameters are calculated using adjusted models. The application of the developed method of mode correction makes it possible to increase the turning performance by 30…35 % while ensuring the required quality of the machined parts within a given period of tool durability.

Авторлар туралы

Aleksandr Unyanin

Ulyanovsk State Technical University

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: a_un@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5557-4197
Department of «Innovative Technologies in Mechanical Engineering», docent 1993, adjunct of architecture, adjunct of architecture, adjunct of architecture

Pavel Finageev

Email: pavel_finageev@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5143-7929
graduate student of technical sciences 2017-2022

Әдебиет тізімі

  1. Инженерия поверхности деталей / Колл. авт.; под ред. А.Г. Суслова. М.: Машиностроение. 2008. 320 с.
  2. Суслов А. Г. Самообучающиеся автоматизированные технологические системы / А.Г. Суслов, Д.И. Петрешин, Д.Н. Финатов. Справочник. Инженерный журнал. № 1. 2004. С. 14-17.
  3. Зориктуев В.Ц., Шангареев Р.Р. Система автоматического управления режимами резания на основе нечеткой логики // Вестник УГАТУ. 2010. Т.14, № 2 (37). С. 163-169.
  4. Alaskari A. Adaptive control simulation to optimize metal removal for rough turning / A. Alaskari, S.E. Oraby // Journal of Engineering Research. 2018, Vol. 6. № (2). pp. 20 -231.
  5. Теоретико-вероятностный анализ производительности станочных систем / С.А. Васин, А.Н. Иноземцев, Н.И. Пасько. Тульский гос. ун-т. Тула: ТулГУ, 2002. 276 с.
  6. Анцев А.В. Учет разброса периода стойкости при оптимизации режимов резания и профилактической замены инструмента / А.В. Анцев, Н.И. Пасько // Вестник машиностроения. № 9. 2019. С. 72-77.
  7. Ulsoy A.G., Koren Y. Control of machining processes. ASMEJ. Dyn. Sys. Meas. Control. 1993, 115, 301-308. doi: 10.1115/1.2899070.
  8. Unyanin A.N. Development of methodology for the purpose of the machining process mode with time-varying parameters in the face of uncertainty of technological information / A.N. Unyanin, P.R. Finageev// IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering. 709 (2020). 022034. doi: 10.1088/1757-899X/709/2/022034.
  9. Унянин А.Н. Статистический анализ параметров процесса механической обработки / А.Н. Унянин, П.Р. Финагеев // Горное оборудование и электромеханика. № 6. 2019. С. 48-54. doi: 10.26730/1816-4528-2019-6-48-54.
  10. Прогрессивные режущие инструменты и режимы резания металлов: Справочник / В.И. Баранчикова и др.; под общ. ред. В.И. Баранчикова. М.: Машиностроение, 1990. 399 с.

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».