Aspects of improving the quality of products manufactured by additive technologies

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Today, additive technologies are common used in different areas of human life and economics. However, the aspects of technological support for various parameters of accuracy in products obtained with 3D printing are not yet fully understood. This study investigates the problems of ensuring the required output products’ characteristics through a comprehensive approach, considering equipment, technological modes, and the work process itself. The study employed quality management methods, mathematical statistics, and frequency analysis as research tools. During experimental studies, batches of parts were printed. The parameters of the part accuracy were then measured and analyzed. The authors also examined the issue of printer elements’ resonant vibrations frequencies on the printing process output parameters. The study demonstrated that eliminating these frequencies by tuning equipment drives improves the accuracy of the resulting products. Further research will explore the impact of printing modes on the accuracy of products and the parameters of vibrational processes in printer elements. Obtaining this data will allow for more efficient technological preparation of the production of this class of products.

Авторлар туралы

A. Starikov

Industrial University of Tyumen

Email: starikovaav@tyuiu.ru
ORCID iD: 0000-0003-2988-5765

A. Gubenko

Industrial University of Tyumen

Email: gubenkoas@tyuiu.ru
ORCID iD: 0009-0007-3108-3127

M. Permyakov

Industrial University of Tyumen

Email: permjakovma@tyuiu.ru
ORCID iD: 0009-0002-4658-4921

V. Soloviev

Industrial University of Tyumen

Email: solovjovvm@tyuiu.ru
ORCID iD: 0009-0003-1184-281X

A. Tsyganova

Industrial University of Tyumen

Email: tsyganovaaa@tyuiu.ru
ORCID iD: 0009-0005-6927-7491

Әдебиет тізімі

  1. Куликов М. Ю., Ларионов М. А., Гусев Д. В., Шевчук Е. О. Улучшение шероховатости поверхностей деталей из полимерных материалов, полученных с помощью аддитивных технологий. Вестник Брянского государственного технического университета. 2021;(7):12–18. https://doi.org/10.30987/1999-8775-2021-7-12-18
  2. Торубаров И. С., Битюшкова А. А. Кинематические системы перемещения печатающей головки 3D-принтера. Аддитивные технологии. 2020;(2):8–10. Режим доступа: https://additiv-tech.ru/publications/kinematicheskie-sistemy-peremeshcheniya-pechatayushchey-golovki-3d-printera.html.
  3. Безъязычный В. Ф. Метод подобия в технологии машиностроения. Москва: Машиностроение; 2012. 317 c.
  4. Кабалдин Ю. Г., Шатагин Д. А., Аносов М. С., Клочкова Н. С., Давыдов А. М. Повышение механических свойств материалов, полученных аддитивным электродуговым выращиванием. Вестник машиностроения. 2024;103(2):148–153. https://doi.org/10.36652/0042-4633-2024-103-2-148-153
  5. Суслов А. Г. Качество поверхностного слоя деталей машин. Москва: Машиностроение; 2000. 320 с.
  6. Симонов А. М., Остапчук А. К., Овсянников В. Е. Основы обеспечения качества поверхности деталей машин с использованием динамического мониторинга. Курган: Курганский государственный университет; 2010. 118 с.
  7. Дунин-Барковский И. В., Карташова А. И. Измерение и анализ шероховатости, волнистости и некруглости поверхности. Москва: Машиностроение; 1978. 232 с.
  8. Заковоротный В. Л., Лукьянов А. Д., Нгуен Донг Ань, Фам Динь Тунг. Синергетический системный синтез управления динамикой металлорежущих станков с учетом эволюции связей. Ростов-на-Дону: Донской государственный технический университет; 2008. 324 с.
  9. Безъязычный В. Ф., Тимофеев М. В., Фоменко Р. Н., Киселев Э. В. Анализ используемых методик для назначения режимных условий процесса резания. Технология металлов. 2017;(12):2–10.
  10. Овсянников В. Е., Шпитко Г. Н., Васильев В. И. Технические и инженерно-психологические основы проектирования машин. Курган: Курганский государственный университет; 2014. 115 с.
  11. Остапчук А. К., Овсянников В. Е. Синергетический подход к определению отклика технологической системы на внешнее воздействие. Вестник Уральского государственного университета путей сообщения. 2011;(3):36–41.
  12. Овсянников В. Е., Васильев В. И. Экспертная система проектирования технологического оборудования. Инженерный вестник Дона. 2015;(1-1):19. Режим доступа: http://ivdon.ru/ru/magazine/archive/ n1y2015/2765.
  13. Квитко А. В., Симонова А. С., Буза Е. Л. Особенности построения моделей 3D-печати на различном программном обеспечении. Инновации и инвестиции. 2024;(4):391–393. Режим доступа: https://www.innovazia.ru/upload/iblock/134/0odigvm8037fm1avvs3jxdwdf0ar8ae7/%E2%84%964%202024%20%D0%98%D0%B8%D0%98.pdf.
  14. Чабаненко А. В. Моделирование поведения экструдера в классической трехосевой аддитивной установке. В сб.: Математические методы и модели в высокотехнологичном производстве. Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения; 2023. С. 288– 290. Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=66343834&pff=1.
  15. Овсянников В. Е., Шпитко Г. Н. Основы проектирования и конструирования машин. Курган: Курганский государственный университет; 2012. 75 с. Режим доступа: http://dspace.kgsu.ru/xmlui/bitstream/handle/123456789/3873/Овсянников-ВЕ_2012_УП.pdf?sequence=1&isAllowed=y.
  16. Остапчук А. К., Рогов Е. Ю., Овсянников В. Е. Метод оценки погрешности формы деталей гидравлических систем транспортных машин. Транспорт Урала. 2011;(2):38–40. Режим доступа: https://elibrary.ru/nwgzdp.
  17. Овсянников В. Е., Кузнецова Е. М., Некрасов Р. Ю., Тицкая С. Ю. Разработка математической модели колебательных процессов при токарной обработке материалов с обратным распределением твердости. Архитектура, строительство, транспорт. 2024;2:105–113. https://doi.org/10.31660/2782-232X-2024-2-105-113
  18. Некрасов Р. Ю., Темпель Ю. А. Автоматизированная коррекция управляющих программ для станков с ЧПУ по трансформируемой CAD-модели маложесткой заготовки в рамках технической подготовки производства. Вестник МГТУ «Станкин». 2021;1:35–40. Режим доступа: https://elibrary.ru/miqher.
  19. Proskuryakov N. A., Nekrasov R. Yu., Starikov A. I., Solov’ev I. V., Barbyshev B. V., Tempel’ Yu. A. Fuzzy Controllers in the Adaptive Control System of a CNC Lathe. Russian Engineering Research. 2018:38(3):220–222. https://doi.org/10.3103/S1068798X18030188
  20. Пичурин И. И., Блинов Д. В. Управление качеством промышленных услуг. Екатеринбург: Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина; 2016. 106 с. Режим доступа: https://elar.urfu.ru/handle/10995/41205.
  21. Остапчук А. К., Овсянников В. Е. Научные основы обеспечения шероховатости поверхности на базе анализа случайных процессов. Курган: Курганский государственный университет; 2012. 196 с.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу

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».