ИССЛЕДОВАНИЕ ОТКЛОНЕНИЙ ФОРМЫ ИЗДЕЛИЙ ИЗ БЫСТРОРЕЖУЩЕЙ СТАЛИ ПРИ ТОЧЕНИИ ФРЕЗЕРОВАНИЕМ НА СТАНКАХ С ЧПУ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Представлено исследование процесса формирования отклонений формы цилиндрических образцов из быстрорежущей стали, обработанных методом точения фрезерованием на токарном обрабатывающем центре с числовым программным управлением (ЧПУ) с дополнительной приводной осью. Технологическое обеспечение качества изделий из быстрорежущей стали, обработанных методом точения фрезерованием на токарном обрабатывающем центре с ЧПУ с дополнительной приводной осью путем снижения отклонения формы. Планирование эксперимента выполнено по методу Тагучи с четырьмя факторами и тремя уровнями. Эксперимент проводился на токарном обрабатывающем центре DMG NEF400 с дополнительной приводной осью, позволяющей выполнять обработку вращающимся инструментом. Были использованы образцы из быстрорежущей стали Р6М5К5-МП. Обработка проводилась по схеме ортогонального точения фрезерованием. В качестве режущего инструмента была использована концевая твердосплавная фреза ФКЦ 4321. Отклонения от круглости (огранки) оценивалось оптическим методом. Измерение проводилось на оптическом профилометре Bruker Contour GT-K1. Измерения микронеровностей поверхности выполнялось оптическим сканированием поверхности. В результате оптического сканирования поверхности получено облако точек, повторяющее микронеровности цилиндрического профиля измеренного участка заготовки. Полученные данные позволили измерить огранку, возникающую при обработке методом ортогонального точения фрезерования. Установлено влияние режимов резания на форму и размер максимальных пиков огранки. Наименьшая величина огранки наблюдается при ширине фрезерования a_e в диапазоне 3,5…5,5 мм при высоких значениях подачи на зуб f_z и низкой скорости резания v_с. Образование наибольшей высоты огранки наблюдается при средних значениях величин a_e, a_p, v_с. Показано, что оптический профилометр является эффективным средством измерения огранки. Полученные в работе результаты позволяют спрогнозировать отклонения формы обработанной заготовки из быстрорежущей стали методом точения фрезерованием на станках с ЧПУ. Результаты исследования могут быть использованы для повышения качества изготовления осевого режущего инструмента в инструментальном производстве.

Об авторах

Георгий Валерьевич Матлыгин

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Иркутский национальный исследовательский технический университет

Email: gmatlygin@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5484-6250
Scopus Author ID: 59736842695
ResearcherId: AFF-6791-2022
конструкторско-технологическое бюро

Андрей Владиславович Савилов

Иркутский национальный исследовательский технический университет

Email: saw@istu.edu
кафедра "Технологии и оборудования машиностроительных производств", кандидат технических наук

Андрей Юрьевич Николаев

Иркутский национальный исследовательский технический университет

Email: andrnikolajev@gmail.com
кафедра ТОМП

Сергей Анатольевич Тимофеев

Иркутский национальный исследовательский технический университет,

Автор, ответственный за переписку.
Email: andrnikolajev@gmail.com

Список литературы

  1. Захаров А.Д., Родин П.Р., Татаренко В.Н. Обработка фасонных поверхностей охватывающим фрезерованием // Резание и инструмент.1984. № 3. С. 7-11.
  2. Neagu C. Studiul geometriei funct ̧ionale a sculei la prelucrarea arborilor netezi prin frezare frontal ̆a // Study of Tool’s Functional Geometry in Machining Straight Shafts by Face Milling, The 5th Conference on Friction, Lubrication and Wear, Bucharest, 1987.
  3. Schulz H. High Speed Turn Milling A New Preci-sion Manufacturing Technology for the Machining of Ro-tationally Symmetrical Workpieces // CIRP Ann Manuf Technol, 1990, vol. 39, P. 107-109. doi: 10.1016/S0007-8506(07)61013-0.
  4. Savas V, Ozay C. Analysis of the surface rough-ness of tangential turn-milling for machining with end mill-ing cutter // J Mater Process Technol 2007. vol. 186. P. 279-283. doi: 10.1016/j.jmatprotec.2006.09.040. EDN: KLVMLT
  5. Choudhury SK, Bajpai JB. Investigation in or-thogonal turn-milling towards better surface finish // Jour-nal of Materials Processing Techn. 2005. vol. 170:3. P. 487-493. doi: 10.1016/j.jmatprotec.2004.12.010.
  6. Armarego E.J.A., Karri V., Smith J.R. Funda-mental studies of driven and self-propelled rotary tool cut-ting processes-I. theoretical investigation // Int. J. Mach. Tools Manuf. 1994. vol. 34 (6) P. 785-801. doi: 10.1016/0890-6955(94)90059-0.
  7. Солянкин Д.Ю., Ямников А.С., Ямникова О.А. Методика расчета сил резания при фрезоточении // Известия ТулГУ. Технические науки. 2011. № 3. С. 287-292. EDN: PVJTNH
  8. Zhibing L, Xibin W. Characteristic of surface profile and roughness in micro turn-milling of aluminum alloy 2A12 // Technology and Innovation Conference (ITIC 2009), International. 2009. P. 1-4. doi: 10.1049/cp.2009.1424.
  9. Rafai N.H., Islam M.N. An Investıgatıon into Dımensıonal Accuracy and Surface Fınısh Achıevable in Dry Turning // Machining Science and Technology. 2009. vol. 13 (4). P. 571-589.
  10. Karagüzel U., Uysal E., Budak E., Bakkal M. Analytical modeling of turn-milling process geometry, kin-ematics and mechanics // International Journal of Machine Tools and Manufacture. 2015. vol. 91. P. 24-33.
  11. Муцянко В.И. Бесцентровое шлифование. Л.: Машиностроение, 1967. 116 с.
  12. Comak A. Mechanics, dynamics and stability of turn-milling operations (T). University of British Columbia. 2018. doi: 10.14288/1.0368954.
  13. Ozay C., Savas V. The Optimization of Cutting Parameters for Surface Roughness in Tangential Turnmill-ing using Taguchi Method // Advances in Natural and Ap-plied Sciences. 2012. vol. 6. P. 866-874.
  14. Yildiz T., Gür A.K. The Optimization of Abra-sive Wear Behavior of Fecrc Coating Composite with Taguchi Method // Australian Journal of Basic and Applied Sciences. 2011. vol. 5 (12). P. 2394-2402.
  15. Матлыгин Г.В., Савилов А.В., Пятых А.С., Ушаков В.А. Технологические аспекты применения точения фрезерованием при изготовлении режущих инструментов // Вестник современных технологий. 2022. № 1 (25). С.16-22. EDN: MKLAXY

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

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».