МОДЕЛИРОВАНИЕ ОБРАБОТКИ ШКИВОВ БЕССТУПЕНЧАТОЙ ТРАНСМИССИИ ПРИ СЛОЖНОЙ ТРАЕКТОРИИ ЛЕЗВИЙНОГО ИНСТРУМЕНТА В КОМПЛЕКСЕ ПРОГРАММ ANSYS

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность и цели. На этапе разработки технологического процесса токарной обработки детали важно определить процессы, происходящие в результате воздействия инструмента на заготовку. Величины напряжений, давлений, сил и температурных деформаций, возникаемых в результате воздействия резца, главным образом определяют свойства детали, полученной в результате обработки. Важнейшим шагом на этапе технологической проработки детали является моделирование процесса резания. Компьютерное моделирование позволяет полностью сымитировать процесс токарной обработки, учесть параметры вращения заготовки, режимы резания, силу тяжести и инерции заготовки в процессе вращения, вынужденные колебания и автоколебания, а также процесс стружкообразования. Цель исследования – разработка компьютерной модели при сложном пространственном перемещении режущего инструмента, позволяющей исследовать напряженно-деформированное и тепловое состояние процесса резания, условия стружкообразования, прогнозировать параметры качества поверхностного слоя, а также учитывать характеристики заготовки и режущего инструмента с последующей возможностью параметризации процесса. Материалы и методы. Теоретические и экспериментальные исследования базируются на геометрической и кинематической основе механики резания. С позиции кинематического подхода рассмотрены параметры режимов резания и сечения срезаемого слоя, координатные плоскости, углы режущего инструмента, а также характеристики деформации и скорости деформации срезаемого слоя. Для компьютерного моделирования использован конечно-элементный пакет Ansys Workbench, задача решалась в трехмерной постановке. Для моделирования пластической деформации и разрушения материала использована модель Джонсона – Кука, позволяющая учесть кинематическое упрочнение и адиабатический разогрев деформируемого материала. В качестве критерия стружкоотделения выбрано критическое значение деформации сдвига в слое, разделяющем заготовку и стружку. Результаты. Разработана компьютерная модель сложного перемещения режущего инструмента и разрушений вращающейся заготовки со стружкообразованием. Выводы. Полученные результаты компьютерной модели процесса точения и стружкообразования адекватны натурным исследованиям обработки.

Об авторах

Александра Александровна Генералова

Пензенский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: generalova_aa@mail.ru

кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры математического обеспечения и применения ЭВМ

(Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40)

Артем Анатольевич Никулин

Пензенский государственный университет

Email: artem.nikulin2003@yandex.ru

инженер-исследователь

(Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40)

Дмитрий Сергеевич Бычков

Пензенский государственный университет

Email: deciptikon@mail.ru

инженер-исследователь

(Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40)

Список литературы

  1. Generalova A., Zverovshchikov A., Nikulin A. Surface undulation parameters of continuously variable transmission friction during turning // Journal of King Saud University – Engineering Sciences. 2022. doi: 10.1016/j.jksues.2022.06.001
  2. Генералова А. А., Зверовщиков А. Е., Никулин А. А. Исследование влияния мик- ропрофиля фрикционных элементов вариатора на коэффициент трения в зоне контакта и коэффициент полезного действия передачи // Известия высших учеб- ных заведений. Поволжский регион. Технические науки. 2023. № 3. С. 154–172. doi: 10.21685/2072-3059-2023-3-12
  3. Yamazaki M., Kato Y., Nakahara T., Ichihashi T. Research on Improvement of Transmission Efficiency by Improving Friction Coefficient Between Elements and Pulleys of a Belt CVT // Review of automotive engineering. 2008. Vol. 29. P. 485–492.
  4. Yagyaev E., Shron L., Meniuk D. Increasing the operational reliability of car variators due to creating regular surface microrelief by laser ablation // IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng. 2020. Vol. 889. P. 012007.
  5. Mamalis A., Horváth M., Branis A. S., Manolakos D. Finite element simulation of chip formation in orthogonal metal cutting // Journal of Materials Processing Technology. 2001. Vol. 110. P. 19–27. doi: 10.1016/S0924-0136(00)00861-X
  6. Belhadi S., Mabrouki T., Rigal J.-F., Boulanouar L. Experimental and numerical study of chip formation during straight turning of hardened AISI 4340 steel // Journal of Engineering Manufacture. 2005. Vol. 219. P. 515–524. doi: 10.1243/095440505X32445
  7. Кхалифа М., Дуюн Т. А. Моделирование процесса резания конструкционной стали с использованием конечноэлементного пакета ANSYSWorkbench // Вестник Белгородского государственного технологического университета им. В. Г. Шухова. 2019. № 11. С. 121–127. doi: 10.34031/2071-7318-2019-4-11-121-127
  8. Maekawa K., Kubo A., Kitagawa T. Simulation analysis of cutting mechanism in plasma hot machining of high manganese steels // Bulletin of the Japan Society of Precision Engineering. 1988. Vol. 22. P. 183–189.
  9. Öpöz T., Chen X. Chip formation mechanism using finite element simulation // Journal of Mechanical Engineering. 2016. № 1. P. 11.
  10. Murugesan M., Jung D. W. Johnson Cook material and failure model parameters estimation of AISI-1045 medium carbon steel for metal forming application // Journal of materials. 2019. № 1. P. 18.
  11. Молоков К. А., Дабалез М. Применение Mechanical APDL при расчетах сварных конструкций в курсовом проектировании : учеб.-метод. пособие / Политехниче- ский институт ДВФУ. Владивосток : Изд-во Дальневост. федерал. ун-та, 2023. 76 с.
  12. Бобров В. Ф. Основы теории резания металлов. М. : Машиностроение, 1975. 244 с.
  13. Johnson G., Holmquist T. Test data and computational strength and fracture model constants for 23 materials subjected to large strains, high strain rates, and high temperatures / Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, NM. 1989. Report No. LA-11463-MS.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».