Выбор оптимальных режимов резания с учетом качества обработанной поверхности детали на фрезерном станке Roland MDX20

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Приведены результаты оптимизации процесса фрезерования на станке Roland MDX-20: эмпирически установлены максимально допустимые и оптимальные режимы резания деталей из пенопласта, твердого и мягкого модельных пластиков, древесины твердой породы. На первом этапе исследования изучен полный перечень типов стратегий для черновой и чистовой обработок, представленных в САМ-системе Modela Player 4 (МР4), в результате выбрана оптимальная для задуманного эксперимента (осуществлены 9 виртуальных тестов), за анализируемый параметр принято время обработки. Для понимания специфики работы на исследуемом станке и проверки пригодности использования параметров обработки и типа стратегии осуществлена тестовая обработка пенопласта. Основные критерии оптимизации - скорость, выраженная в виде времени обработки, и качество получаемой поверхности. На втором этапе исследования - эксперимент - описаны методы черновой обработки горизонтальных поверхностей 20×20 мм моделей, состоящих из усеченной пирамиды и полусферы, на фрезерном станке Roland MDX-20 с использованием МР4. В качестве режущих инструментов в обоих исследованиях применялись для черновой обработки цилиндрическая фреза Hanita 400305002 6 мм, для чистовой - сферическая фреза Hanita 400103002 3 мм. Установлены рекомендуемые режимы резания, позволяющие сократить время обработки деталей на 40-50 %, не ухудшая качества обрабатываемых поверхностей.

Об авторах

Дмитрий Геннадьевич Алленов

Российский университет дружбы народов

Автор, ответственный за переписку.
Email: allenov-dg@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0002-3663-1790
SPIN-код: 4589-8524

кандидат технических наук, доцент базовой кафедры машиностроительных технологий, инженерная академия

Москва, Россия

Надежда Александровна Яковлева

Российский университет дружбы народов

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

магистрант базовой кафедры машиностроительных технологий, инженерная академия

Москва, Россия

Кристина Борисовна Дейнова

Российский университет дружбы народов

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

магистрант базовой кафедры машиностроительных технологий, инженерная академия

Москва, Россия

Данила Валерьевич Данилов

Российский университет дружбы народов

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

выпускник базовой кафедры машиностроительных технологий, инженерная академия

Москва, Россия

Матвей Васильевич Азанов

Российский университет дружбы народов

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

ассистент базовой кафедры энергетического машиностроения, инженерная академия

Москва, Россия

Список литературы

  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.

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».