Bryansk, Bryansk, Russian Federation
Bryansk, Bryansk, Russian Federation
Bryansk, Bryansk, Russian Federation
UDK 621.01 Теория машиностроения (машиноведение). Механика как теоретическая основа машиностроения
UDK 658 Управление предприятиями. Организация и техника торговли
The issues that are rarely combined in one small study are viewed. First of all, this is a well-known problem of engineering support of a specified quality of hardened steels surface layer using a blade tool made of superhard materials and the state of microclimate of operating areas of metal-cutting machines. It had a shot at creating a mathematical model that combines these two objective functions. As a mathematical tool that allows optimizing the modes of finishing and fine turning, the linear- programming technique was applied, which visualises through its graphic image, a picture of the influence of the engineering constraints included in the model on the optimal values of the cutting speed and feed. On the basis of analytical studies, the dependences of the formation of hydrogen sulfide vapors in the operating areas of metal-cutting machines using sulfofresols of various brands as lubricating and cooling fluids were obtained. Theoretically, it has been established that the maximal influence on the intensity of hydrogen sulfide vapor formation is exerted by the temperature in the cutting zone, which is more effected by the lathe turning speed. The paper presents empirical dependencies ratios that allows finding an average temperature in the cutting zone in the process of various steels treatment, as well as high-strength alloys and non-ferrous alloys. The roughness and the degree of cold work coefficient were taken as parameters of the surface layer condition for cylindrical surfaces, which decisively determine the durability of the products under conditions of friction and cyclic loads. Testing of the obtained mathematical models made it possible to obtain optimal values of feed and cutting speed for finishing and fine turning of hardened steels 45 and 65G.
linear programming, graphical model, objective function, optimization parameters
Введение
Современное машиностроение и один из главных его компонентов обрабатывающая промышленность в условиях жёсткой конкуренции как на внутреннем, так и на внешнем рынках поставлены перед необходимостью добиваться минимальной себестоимости выпускаемой продукции.
Подобная ситуация предполагает более углубленный подход на основе последних достижений науки к этапу технологической подготовки производства, при котором широко использовались бы не только технико-экономические критерии, но и целевые функции процессов, учитывающие эксплуатационные характеристики изделий и вопросы промышленной экологии.
Попытки создать универсальные математические модели по оптимизации операционных технологических процессов различных методов обработки привели к появлению очень громоздких и не гибких документов, используемых на практике с минимальной эффективностью.
Очевидно, что каждая стадия технологии изготовления изделия, материализованная в конкретный маршрут обработки, имеет свои задачи, реализация которых должна гарантировать достижение конструктивных требований к изделиям.
В настоящее время обеспечение высоких требований по точности и шероховатости поверхностного слоя деталей может быть реализовано большим количеством методов обработки и их последовательностью. В этой ситуации наиболее рациональным представляется создание математических моделей процессов для каждой отдельной стадии обработки (черновая, получистовая, чистовая и отделочная). В данной работе рассматривается применение оптимизационных моделей при технологической подготовке производства деталей класса валов с конструктивными требованиями по точности шероховатости соответственно: 6, 7 квалитет и
Rа = 0,16…0,32 мкм [1 – 3].
Учитывая то обстоятельство, что на первых двух стадиях технологического маршрута снимается, как правило, до 85 % припуска на обработку, то набор технологических ограничений, включаемых в модель процесса, может быть одним и тем же.
Как показывает практика внедрения систем автоматизированного проектирования технологических процессов (ТП), в подавляющем большинстве случаев они применяются на предприятиях, функционирующих в рамках не ниже, чем среднесерийного производства.
Подобная ситуация, очевидно, предполагает и соответствующий уровень организационного и технического обеспечения заготовительного передела. Другими словами, на стадии обработки технологу приходится иметь дело с припусками, соответствующими научно-обоснованным значениям для различных методов получения заготовок.
Это положения даёт возможность исключить ряд технических ограничений из математических моделей без риска некорректного описания того или иного метода обработки [4 – 6]. К таким можно отнести ограничения по мощности электродвигателя привода главного движения, по прочности и жёсткости режущего инструмента, по прочности механизма подач станка. Кроме того, можно исключить ограничение по шероховатости поверхности, т. к. данный параметр никогда не контролируется на черновой и получистовой стадии технологического процесса.
При проектировании операционных ТП изготовления деталей класса валов в случаях соотношения длины заготовки к диаметру более семи на усмотрение технолога может быть включено техническое ограничение по жёсткости заготовки. Наряду с перечисленными техническими ограничениями, обеспечивающими выполнение соответствующей технологической операции, в условиях современного обрабатывающего производства нельзя не обращать внимание на экологическую обстановку в механических цехах. Речь в данном случае идёт о микроклимате как непосредственно на рабочих местах станочников, так и в цехе, где могут одновременно работать несколько сотен металлорежущих станков, использующих смазочно-охлаждающие технологические средства (СОТС), большинство которых представляют смазочно-охлаждающие жидкости (СОЖ) [7].
Для предотвращения схватывания и износа режущего инструмента при наиболее тяжёлых температурах и механических нагрузках применяют антизадирные присадки. Чаще всего это вещества, содержащие хлор, серу, фосфор. Рассмотрим содержание присадки, в которых в зависимости от условий применения масляных СОЖ, содержание серы составляет 0,5…3,0 %, т. к. хлор-фторосодержащие противозадирные присадки менее распространены.
При использовании серосодержащих СОЖ могут образовываться аэрозоли нефтяных масел в присутствии тиолов, сульфидов, сульфокислот. При наличии воды сульфокислоты подвергаются гидролизу:
Таким образом, в воздушном пространстве рабочей зоны металлорежущего станка будут находиться молекулы вышеуказанных соединений. Наибольшую опасность для человека представляет сероводород.
На основании анализа имеющихся экспериментальных данных сформирована таблица влияния величины параметра «С» на клинические симптомы персонала (табл. 1)
При резании металлов количество используемой СОЖ может достигать 30…40 л/мин, в результате чего накапливается большое количество серы.
Большую опасность как для человека, так и для окружающей среды представляет воздействие отработанных СОЖ. Доказано, что воздействие на человека СОЖ в условиях производства может привести к возникновению ряда профессиональных заболеваний. Работы отечественных учёных подтверждают тот факт, что аэрозоли нефтяных масел, входящих в состав СОЖ, могут привести к поражению организма вплоть до липоидной пневмоники, изменить сосудистую и нервную системы, вызвать кожно-трофические нарушения (в том числе дерматиты), способствовать снижению имуннобиологической реактивности. Наркотическим действием обладают пары углеводородов, нитрид натрия, триэтаноламин способствует нарушению газового обмена в организме человека и поражению мышц сердца, поражение печени и почек могут вызвать хлоросодержащие присадки, трихлорэтан – источник выделения фосгена и т.д. Кроме того, установлено, что не являются индифферентными для организма человека продукты термической деструкции безвредных компонентов СОЖ, а также возможные новые химические образования в зоне обработки.
В результате испарения отработавших СОЖ происходит загрязнение воздушной среды. Токсичные компоненты (органические соединения хлора и тяжелых металлов, диоксид серы) распространяются как в производственном помещении, так и в окружающую среду, что приводит к негативному воздействию на персонал и биосферу. Наиболее опасно испарение синтетических масел, а при испарении масел, содержащих полихлордефинилы, образуются еще более токсичные соединения – полихлордибензодиоксины и полихлордибензофураны.
Интенсивность образования сероводорода в рабочей зоне станочника в значительной степени будет зависеть от температуры, сопровождающей процесс резания [8].
Среднюю температуру в зоне резания при точении можно с достаточной для практики точностью определить по зависимости [7]:
Как видно из таблицы 1, опасная концентрация составляет порядка 600 мг/м3, что, как показывает термодинамический анализ, с большой долей вероятности будет сопутствовать высокоскоростные методы обработки с использованием значительного количества СОЖ.
В этой связи, желательно, операционные режимы резания назначать из условия не превышения температуры в зоне резания 350…400 ºС.
Для этого, выражая из формулы (2) скорость резания и задаваясь определённой лимитирующей температурой в зоне резания, получим неравенство:
Наряду с концентрацией сероводорода вторым основным фактором является время его воздействия на работника.
Значения концентрации сероводорода и время его воздействия, вызывающие сопутствующие клинические симптомы, приведены в табл. 3.
Кроме конкретного значения температуры в зоне резания на количество выделяемого на рабочем месте станочника сероводорода оказывает влияние объём стружки, рабочей части инструмента и заготовки, непосредственно контактирующей со струёй СОЖ.
На основании приведённых рассуждений и данных, сформируем набор технологических ограничений, позволяющих оптимизировать операционные режимы и условия чернового и получистового обтачивания.
Ограничение 1. Это ограничение устанавливает связь между скоростью резания, определяемой принятой стойкостью инструмента, его геометрией, глубиной резания, подачей и механическими свойствами обрабатываемого материала с одной стороны, и скоростью резания, определяемой кинематикой станка с другой:
где Т – период стойкости инструмента; t и S соответственно глубина резания и подача; 
, 
, m, 
, 
– коэффициенты, зависящие от конкретных условий операции [1].
Скорость резания, определяемая кинематикой станка:
Ограничения 2 и 3. Характеризуют наибольшую и наименьшую скорость резания, возможную на станке выбранной модели:
Ограничения 4 и 5. Наименьшая и наибольшая допустимые подачи для конкретного станка:
Ограничение 6. Характеризует расчётное значение скорости резания, исключающую вредную концентрацию сероводорода в рабочей зоне станка, использующего СОЖ. Преобразуя зависимость (3) в неравенство, аналогичное (7), получим:
Для определения оптимальных режимов резания (в нашем случае n и S) может быть применён метод линейного программирования. Суть метода заключается в определении неотрицательных значений переменных, удовлетворяющих системе ограничений в виде линейных неравенств, обеспечивающих наибольшее или наименьшее значение заданного критерия оптимальности или оценочной функции. Решению заданной задачи предшествует процедура приведения всех технических ограничений и оценочной функции к линейному виду.
Так как минимальная себестоимость технологической операции будет обеспечена при максимальном значении произведения n×S, то для линейного вида модели оптимальную функцию можно представить в виде
Математическая модель процесса резания может быть изображена в графическом виде. В этом случае каждое техническое ограничение представляется граничной прямой, определяющей полуплоскость возможного существования решений системы неравенств. Граничные прямые, пересекаясь, образуют многоугольник, внутри которого любая точка удовлетворяет всем неравенствам (рис. 1). Этот многоугольник называют многоугольником решений.
Вычисление оптимальных значений Х1опт и Х2опт сводится к последовательному вычислению координат всех возможных точек перечисления граничных прямых и затем определению для них наибольшей суммы по выражению (15).
После определения координат Х1опт и Х2опт вычисляют оптимальные значения элементов режима резания по формулам:
(17)
. (18)
Оптимизация режимов обтачивания для чистовой и отделочной стадий обработки, несмотря на выбранные в качестве примера только лезвийные методы, имеет многовариантные пути решения. Прежде всего, это касается наличия или отсутствия в технологическом маршруте термообработки и её технических условий.
Если термообработка запланирована после получистовой стадии и твёрдость не превышает 42-44 HRС, то чистовое и отделочное (тонкое) обтачивание можно осуществлять резцами из чёрной оксидной керамики типа ВОК. Если твёрдость поверхности более 55 HRС, то из лезвийных инструментов могут быть применены резцы из композитов на основе кубического нитрида бора.
Для оптимизации режимов операций финишной стадии технологического процесса в предложенную математическую модель следует добавить ещё два технических ограничения:
- по регламентированной шероховатости поверхности;
- по оптимальной степени наклёпа, определяемой в зависимости от конкретных условий эксплуатации детали [9 – 11].
Для рассматриваемого примера в качестве финишной операции выбран метод тонкого точения [12].
Зависимость шероховатости Ra, мкм, поверхности от режимов алмазного точения в общем виде имеет вид:
В математическую модель алмазного точения приведенное неравенство включается после логарифмирования аналогично первому ограничению.
Как уже было сказано, включение в математическую модель технического ограничения по уровню наклёпа поверхностного слоя способствует повышению эксплуатационных свойств деталей машин. При эксплуатации в условиях трения скольжения или знакопеременных нагрузок в подавляющем большинстве случаев стремятся получать поверхностный слой со значительными коэффициентами степени наклёпа Кн, который определяется как соотношение поверхностной к исходной микротвёрдости материала:
После стандартного преобразования получим неравенство, представляющее собой техническое ограничение по наклёпу поверхностного слоя:
В случае отсутствия в маршруте обработки конкретной детали термообработки коэффициент СH следует умножить на 1,08, т. к. в результате действия механизма наследственности на финишной операции обрабатываемый материал уже будет иметь поверхностную твёрдость, отличную от твёрдости исходной [13].
Работоспособность предложенных математических моделей была протестирована на конкретных примерах оптимизации режимов резания при обработке валов трибосистемы подшипник скольжения.
Результаты тестирования приведены в табл. 5.
Как видно из приведённых результатов, существенной корректировке в сторону уменьшения подвергалась скорость как чистового, так и тонкого точения. Очевидно, что подобного результата следовало ожидать, т. к. технические ограничения по микроклимату рабочих зон и наклёпу поверхностного слоя по своей физической сущности скорость резания делают главным фактором, определяющим обоснованность многокритериальной оптимизации.
Заключение
Предложенный в данной работе подход позволил более широко представить проблему оптимизации режимов механической обработки, затрагивающей сегодня только сферу операционных технологий. Используя в качестве целевой функции (критерия оптимизации) лишь производительность труда, в условиях современного производства представляется явно недостаточным. Таким подходом мы исключаем технолога, как главной фигуры обрабатывающего производства, от обязанностей и забот как по оздоровлению климата в механических цехах, так и от задач обеспечения надёжности и долговечности выпускаемой продукции. Как показывает практика использования многокритериальных моделей оптимизации, снижение основного времени на чистовых и финишных операциях технологического процесса вполне компенсируется снижением затрат на поддержание приемлемого микроклимата и, в тоже время, обеспечивает достижение заданного ресурса выпускаемой продукции.
1. Machine Quality: reference book. In 2 Vol., Vol. 1 / A.G. Suslov, E.D. Brown, N.A. Vitkevich et al. Moscow: Mashinostroenie, 1995, 256 p. ISBN 5-217-02707-X.
2. Starkov V.K. Cutting processing. Stability and quality management in automated production: monograph / V.K. Starkov. Moscow: Mashinostroenie, 1989. 296 p. ISBN 5-217-00833-1.
3. Suslov A.G. Dalsky A.M. Scientific foundations of engineering technology. Moscow: Mashinostroenie, 2002, 684 p. ISBN 5-217-03108-5.
4. Bondi B. The main programs of linear software/ B. Bondi: trans. from Engl. Moscow: Radio and Communications, 1989., 176 p. ISBN 5-256-00186-8.
5. Lungu K. N. Linear programming. A guide to solving problems. Moscow: Fizmatlit, 2005, 128 p. ISBN 5-9221-0631-7.
6. Borshova L.V. Optimization of mechanical processing process of parts with complex profile: monograph / L.V. Borisova, V.F. Pegashnik, M.V. Mironova. Nizhny Tagil: NTI UrFU, 2019. 150 p. ISBN 978-5-9544-0099-1.
7. Totai A.V., Zyablova E.S., Kareev R.R., Leksina Ya.I. Optimization of microclimate of working zones of metal-cutting machines // Scientific aspect. Samara, 2020, vol.6, pp. 817-827.
8. Muller-Hummel., Lahres M. Temperature measurement on diamond-coated tools during machining // Ind. Diam. Rev. 1995. 55, № 2.
9. Totai A.V. Engineering support of physico-chemical properties of the surface layer of machine parts / Science-intensive technologies in mechanical engineering, 2012, No. 9. pp. 8-11.
10. Part surface engineering / Composite authors; edited by A.G. Suslov. Moscow: Mashinostroenie, 2008, 320 p. ISBN 978-5-217-03427-11
11. Alekhin V.P., Alekhin O.V. Physical patterns of deformation of surface layers of materials monograph / V.P. Alekhin, O.V. Alekhin; Ministry of Health and Science of the Russian Federation, Moscow State. industrial university M.: Publishing house MGIU, 2011. 455 p. ISBN 978-5-2760-1914-7.
12. Engineering support and improvement of operational properties of parts and their joints/ A.G. Suslov, V.P. Fedorov, O.A. Gorlenko [et al.]; under the general editorship of A.G. Suslov. Moscow: Mashinostroenie, 2006, 447 p. ISBN 5-217-03308-8.
13. Totay A.V. Integral criterion of the state of physical parameters of the surface layer of ma-chine parts / A.V. Totay, M.N. Nagorkin // IOP Conference Series: Materials Science and Engi-neering 2021. Vol. 1061. 012040. doi: 10.188/1757 899X/1061/1/0120
