The Choice of Optimal Cutting Conditions, Taking into Account the Quality of the Machined Surface of the Part on the Roland MDX20 Milling Machine

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

The results of optimizing the milling process on the Roland MDX-20 machine are presented: the maximum allowable and optimal cutting conditions for parts made of foam, hard and soft modeling plastics, and hardwood are empirically established. At the first stage of the study, a complete list of types of strategies for roughing and finishing, presented in the CAM-system Modela Player 4 (MP4), was studied, as a result of which the optimal one for the intended experiment was chosen (9 virtual tests were carried out), processing time was taken as the analyzed parameter. To understand the specifics of the work on the machine under study and to check the suitability of using the processing parameters and the type of strategy, test processing of the foam was carried out. The main optimization criteria are speed, expressed as processing time, and the quality of the resulting surface. At the second stage of the study - experiment - methods for roughing horizontal surfaces of 20×20 mm models, consisting of a truncated pyramid and a hemisphere, are described on a Roland MDX-20 milling machine using MP4. As cutting tools in both studies, a Hanita 400305002 ∅6 mm cylindrical cutter was used for roughing, and a Hanita 400103002 ∅3 mm spherical cutter was used for finishing. The recommended cutting conditions have been established, which allow reducing the processing time of parts by 40-50 % without deteriorating the quality of the machined surfaces.

Sobre autores

Dmitry Allenov

RUDN University

Autor responsável pela correspondência
Email: allenov-dg@rudn.ru
ORCID ID: 0000-0002-3663-1790
Código SPIN: 4589-8524

Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of the Basic Department of Mechanical Engineering Technologies, Engineering Academy

Moscow, Russia

Nadezhda Yakovleva

RUDN University

Email: yana_485@mail.ru
ORCID ID: 0009-0007-0731-7990

Master’s Student of the Basic Department of Mechanical Engineering Technologies, Engineering Academy

Moscow, Russia

Kristina Deinova

RUDN University

Email: deinova@yandex.ru
ORCID ID: 0009-0002-1864-9564
Código SPIN: 2640-1910

Master’s Student of the Basic Department of Mechanical Engineering Technologies, Engineering Academy

Moscow, Russia

Danila Danilov

RUDN University

Email: 1032172557@rudn.ru
ORCID ID: 0009-0000-2551-9034

Graduate of the Basic Department of Mechanical Engineering Technologies, Engineering Academy

Moscow, Russia

Matvey Azanov

RUDN University

Email: azanov-mv@rudn.ru
ORCID ID: 0000-0003-3053-9210
Código SPIN: 6483-4716

Assistant at the Basic Department of Power Engineering, Engineering Academy

Moscow, Russia

Bibliografia

  1. Gavrilenko YaN., Mozgovoy SV., Pavlenko DV. Optimization of modes of high-speed milling of parts from titanium alloys. Vestnik dvigatelestroeniya. 2006; 1:123–129. (In Russ.)
  2. Savilov AV., Pyatykh AS., Timofeev SA. The modern methods of optimization the high productive milling. Izvestia of Samara Scientific Center of the Russian Academy of Sciences. 2013;15(6(2)):476–479. (In Russ.) EDN: SEWSON
  3. Savilov AV. Optimization of machining processes based on modal and dynamometric analysis. Science and technology in industry. 2013;1-2:42–46. (In Russ.)
  4. Makarov AD. Optimization of the cutting process. Moscow: Mashinostroenie Publ.; 1976. (In Russ.)
  5. Zaitsev AM., Shachnev SYu., Gruby SV. Optimization of cutting conditions when milling shell pockets with a wafer structure. Space technics and technologies. 2020;3(30):14–23. (In Russ.)
  6. Svirepa DM., Sukhotsky SA. Educational and methodical edition «Cutting materials». Mogilev: IEI HE «Belarusian-Russian University»; 2015;24–31.
  7. Galitskov PI., Gismetulin AR. Optimization of cutting conditions by milling operation based on engineering calculations data in the Ansys system. Uchenye zapiski UlGU. Ser. Mathematics and Information Technology. 2019; 1:24–34. (In Russ.)
  8. Starkov VK. Physics and optimization of cutting materials. Moscow: Mashinostroenie; 2009. (In Russ.)
  9. Roland. Supplied software. Available from: https://rdm24.ru/products/dophar/detail.php?ELEMENT_ID=506 (accessed: 15.04.2023)
  10. Hanita — Тype 4003. Available from: http://t-tool.ru/catalog/tools/hanita/4003.php (accessed: 15.04. 2023)
  11. Hanita — Тype 4001. Available from: http://t-tool.ru/catalog/tools/hanita/4001.php (accessed: 15.04. 2023)
  12. D milling machine. Institute of Information Technologies. Available from: https://iit.vvsu.ru/education/base/fablab/3D%20fraser/ (accessed: 15.04.2023)
  13. Milling Engraving machine Roland Modela MDX-20 [cited 15 April 2023]. Available from: https://www.forsign.ru/catalog/oborudovanie/ (accessed: 15.04.2023).
  14. Roland GP corporation. This User’s Manual is intended for MDX-20 and MDX-15. USA; 2010.
  15. MDX-20 Desktop milling machine and 3D scanner MODELA. Available from: http://www.juvin.ru/index.php?productID=435.
  16. Zhukov AD. Woodworking. Tools and equipment. Moscow: Phoenix; 2006. (In Russ.)
  17. Yakovlev AD. Technology for the manufacture of plastic parts. Moscow: Chemistry; 1977. (In Russ.)
  18. Power consumption during milling processing of materials. Available from: https://www.intuwiz.ru/calcs/mill-power.html (accessed: 15.04.2023)
  19. AB universal. Processing modes of Obomodulan model plastic. Available from: http://абуниверсал.рф/equipment/consumables/oboMachining.php (accessed: 15.04.2023)
  20. Bolsunovsky SA., Vermel VD., Gubanov GA., Zinyaev VV. Evaluation of the maximum performance of a CNC machining center equipped with an integrated motor-spindle (energy aspect). Vestnik dvigatelestroyenija. 2010;1;91–95. EDN: WIYEPV.

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».