MULTIPLE-CRITERIA OPTIMIZATION OF OPERATIONAL MODES OF TECHNOLOGICAL PROCESSES

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

The issues that are rarely combined in one small study are viewed. First of all, this is a well-known problem of engineering support of a specified quality of hardened steels surface layer using a blade tool made of superhard materials and the state of microclimate of operating areas of metal-cutting machines. It had a shot at creating a mathematical model that combines these two objective functions. As a mathematical tool that allows optimizing the modes of finishing and fine turning, the linear- programming technique was applied, which visualises through its graphic image, a picture of the influence of the engineering constraints included in the model on the optimal values of the cutting speed and feed. On the basis of analytical studies, the dependences of the formation of hydrogen sulfide vapors in the operating areas of metal-cutting machines using sulfofresols of various brands as lubricating and cooling fluids were obtained. Theoretically, it has been established that the maximal influence on the intensity of hydrogen sulfide vapor formation is exerted by the temperature in the cutting zone, which is more effected by the lathe turning speed. The paper presents empirical dependencies ratios that allows finding an average temperature in the cutting zone in the process of various steels treatment, as well as high-strength alloys and non-ferrous alloys. The roughness and the degree of cold work coefficient were taken as parameters of the surface layer condition for cylindrical surfaces, which decisively determine the durability of the products under conditions of friction and cyclic loads. Testing of the obtained mathematical models made it possible to obtain optimal values of feed and cutting speed for finishing and fine turning of hardened steels 45 and 65G.

Sobre autores

Anatoliy Totay

Bryansk State Technical University

Autor responsável pela correspondência
Email: totai_av@mail.ru
ORCID ID: 0000-0003-4794-9881

Department of Technosphere Safety, professor, doctor of technical sciences

Maksim Nagorkin

Bryansk State Technical University

Email: nagorkin@tu-bryansk.ru
ORCID ID: 0000-0002-4536-7522
Department of Technosphere Safety, docent, doctor of technical sciences

Vitaliy Selifonov

Bryansk State Technical University

Email: vitalserg82@mail.ru
ORCID ID: 0000-0001-8660-2915
Department of Metal Cutting Machines and Tools, docent, candidate of technical sciences

Bibliografia

  1. Качество машин: справочник: в 2 т. Т. 1. / А.Г. Суслов, Э.Д. Браун, Н.А. Виткевич [и др.]; под общ. ред. А.Г. Суслова. М.: Машиностроение, 1995. 256 с. ISBN 5-217-02707-Х.
  2. Старков В.К. Обработка резанием. Управление стабильностью и качеством в автоматизированном производстве: монография / В.К. Старков. М.: Машиностроение, 1989. 296 с. ISBN 5-217-00833-1. EDN: PJARFN
  3. Суслов А.Г. Дальский А.М. Научные основы технологии машиностроения. М.: Машиностроение. 2002. 684 с. ISBN 5-217-03108-5.
  4. Бонди Б. Основы линейного программирования / Б. Бонди: пер. с англ. М.: Радио и связь, 1989. 176 с. ISBN 5-256-00186-8.
  5. Лунгу К. Н. Линейное программирование. Руководство к решению задач. М.: Физматлит, 2005. 128 с. ISBN 5-9221-0631-7. EDN: MVSVJX
  6. Боршова Л.В. Оптимизация процесса механической обработки деталей сложного профиля: монография / Л.В. Борисова, В.Ф. Пегашник, М.В. Миронова. Нижний Тагил: НТИ УрФУ, 2019. 150 с. ISBN 978-5-9544-0099-1. EDN: HRRHXF
  7. Тотай А.В., Зяблова Е.С., Кареев Р.Р., Лексина Я.И. Оптимизация микроклимата рабочих зон металлорежущих станков // Научный аспект. Самара, 2020. Т.6. С. 817-827 EDN: DWNCWQ
  8. Muller-Hummel., Lahres M. Temperature measurement on diamond-coated tools during machining // Ind. Diam. Rev. 1995. 55, №2.
  9. Тотай А.В. Технологическое обеспечение физико-химических свойств поверхностного слоя деталей машин / Наукоёмкие технологии в машиностроении. 2012. № 9. С. 8-11. EDN: NSDOXG
  10. Инженерия поверхности деталей / Колл. авт.; под. ред. А.Г. Суслова. М: Машиностроение. 2008. 320 с. ISBN 978-5-217-03427-7.
  11. Алехин В.П., Алехин О.В. Физические закономерности деформации поверхностных слоёв материалов монография / В.П. Алехин, О.В. Алехин; М-во здравоохранения и науки Российской Федерации, Московский гос. индустриальный ун-т. М.: Изд-во МГИУ, 2011. 455 с. ISBN 978-5-2760-1914-7. EDN: QJYAJB
  12. Технологическое обеспечение и повышение эксплуатационных свойств деталей и их соединений / А.Г. Суслов, В.П. Федоров, О.А. Горленко [и др.]; под общ. ред. А.Г. Суслова. М.: Машиностроение. 2006. 447 с. ISBN 5-217-03308-8.
  13. Totay A.V. Integral criterion of the state of physical parameters of the surface layer of machine parts / A.V. Totay, M.N. Nagorkin // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering 2021. Vol. 1061. 012040. doi: 10.188/1757 899Х/1061/1/01204.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
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».