Volgograd, Russian Federation
Volgograd, Volgograd, Russian Federation
Volgograd, Volgograd, Russian Federation
UDK 621.91.01 Теория и основы обработки резанием (снятием стружки), обрабатываемость, влияющие факторы и т.д.
UDK 621.9.011 Свойства материалов при обработке. Обрабатываемость, деформируемость. Пластичность, напряжения, удлинение, расширение, течение материала
The main tasks of the theory of metal cutting in the traditional scientific view of the mechanisms and patterns of tool wear in the operation of edge cutting machining are viewed. It is shown that the need for continuous expansion of the field of interests of specialists is derived from the improvement of construction and tool materials as well as blade tools structure. It is caused by the expanding spread of hard-alloy tools having multilayer wear-resistant coatings, structural materials with increased physical, mechanical and special operation characteristics. Exclusive standards for the stability of machining operations resulted from the gain in specific weight of expensive CNC equipment in the total mass of production tooling for machining industries. The customization of machine-building production and functional requirement toughening for the manufactured products specifies reliability growth for the results of machining. The factor determining the «vector of attention» change regarding metal cutting science should take into account the expansion of information technologies influence and, in particular, the development of artificial intelligence systems. It is shown that the existing means of digitalization can significantly increase the efficiency of machining production due to the developed means of mathematical modeling and forecasting of processing results. An additional mechanism for ensuring the stability and reliability of metalworking should be considered as the transition from monitoring systems of the technological system element state to adaptive control systems with a feedback. The possibility of adapting cutting conditions to the «instantaneous» state of the elements of the technological system is proved, taking into account the stochastic nature and a variability of the properties of the contact pair «tool – material blank». Thus, digitalization and intellectualization of production determine the transformation of views on the subject as well as metal cutting techniques.
cutting theory, tool operability, wear mechanism, surface quality, process stability, production reliability, artificial intelligence, adaptive control, information channel
Введение
Развитие науки и технический прогресс расширяют возможности производства и открывают доступ к более совершенным кастомизированным продуктам, техническим средствам, машинам и устройствам. В машиностроении это инициирует рост уровня автоматизации как отдельных внутренних производственных процессов, так и технологических операций. Закономерно увеличивается доля применения станков с ЧПУ, а также их сложность и уровень автономности, что ведет к повышению стоимости производственного оборудования. Продуктивное время работы станка становится одним из ключевых показателей финансовой эффективности. При этом, порядка 10 % общего времени работы станочного оборудования составляют затраты времени на выявление и ликвидацию отказов режущего инструмента. Эксперты [1] отмечают (рис. 1), что выход из строя инструмента (рис. 2) вызывает, помимо названных затрат времени, дополнительные потери в виде повышенного выхода производственного брака и увеличения интенсивности износа оборудования.
Непрогнозируемый (рис. 2) выход инструмента из строя приводит к необходимости преждевременной замены инструмента. В результате, возрастают расходы на инструмент, который, в ряде случаев [3], вырабатывает не более 65 % ресурса. О существенности влияния стабильности и управляемости процессов изнашивания режущего инструмента на качество продукции и, в конечном итоге, на экономическую эффективность машиностроительного производства говорят эксперты – K. Zhu и Y. Zhang, X. Wu, J. Li, Y. Jin и S. Zheng, P. Wang и R. X. Gao, и др., – в области организации современного многономенклатурного машиностроительного производства. Оценка износа и прогнозирование срока службы инструмента необходима для достижения устойчивого производства, поскольку они обеспечивают научную основу для принятия важных решений, таких как планирование технического обслуживания и управление запасами.
Стабильность технологической операции обеспечивается определенным комплексом свойств инструмента. В зависимости от области применения, к функциональным свойствам инструмента относят высокую твёрдость, сопротивление истиранию, красностойкость и устойчивость к химическому (диффузионному) изнашиванию, высокую вязкость – для работы в условиях ударных нагрузок и др. Прогнозируемый, стабильный процесс изнашивания инструмента предоставляет возможность обоснованного прогнозирования ресурса времени работы инструмента до критической величины. Образование сколов и выкрашивание режущей кромки имеет вероятностный характер, который проблематично спрогнозировать, следовательно, и результаты прогнозирования в отношении результатов технологической операции, также будут неоднозначными.
Отметим что, до определенного
момента времени, основной интерес
специалистов в области науки о резании
металлов – научные школы Т.Н. Лоладзе, А.Д. Макарова, А.Н. Резникова, Н.В. Талантова, Л.В. Худобина и др., – был направлен именно на изучение физико-химических процессов, определяющих работоспособность режущего инструмента и на
поиск направлений повышения его работоспособности.
Необходимость повышения ресурса работоспособности инструмента и производительности обработки привели к практически повсеместному применению режущих твердосплавных пластин с многослойными износостойкими покрытиями [4, 5], доля которых в общей массе режущего инструмента доходит до 90 %. Износостойкие покрытия (рис. 3 а, б) позволяют повысить срок службы инструмента, стойкость к нагрузкам в 2 – 6 раз, термостойкость и скорость обработки свыше 25 %, а также снизить расход инструмента и СОЖ.
Повышение износостойкости инструмента обеспечивается за счет функциональности отдельных слоев покрытия, обеспечивающих снижения интенсивности окислительных и диффузионных процессов, адгезии, формирование термоизоляции, и т. д. Cтабильность свойств твердосплавного инструмента с покрытиями и, следовательно, стабильность процессов лезвийной обработки следует считать недостаточной, поскольку физико-механические [7] свойства твердосплавных пластин варьируются (рис. 3 а, в) в достаточно широких интервалах.
Влияние структурных элементов
современного режущего инструмента на контактные процессы при резании
Особо остро вопросы прогнозирования периода стойкости и мониторинга состояния режущего инструмента стоят в автоматизированном производстве, оснащенном оборудованием с программным управлением – такое производство, при должной организации, уже можно условно считать «цифровым». Применение дорогостоящего оборудования диктует необходимость повышения эффективности производства – и в части производительности обработки, и в отношении работоспособности инструмента, и в отношении обеспечения стабильного обеспечения технических требований к изготавливаемой продукции.
На работоспособность инструмента оказывают влияние: геометрические параметры инструмента; режимы резания; СОТС; состояние оборудования и вспомогательного инструмента; жёсткость технологической системы. Режущие свойства сменных пластин определяются не только геометрическими параметрами [4], но и характеристиками износостойких покрытий, твердосплавной матрицы и др. Количественная оценка данных параметров достаточно трудоемка и, как правило, требует разрушающих методов контроля.
Форма, характер износа, а также диапазон режимов резания зависят от физико-механических свойств и химического состава материалов контактной пары. Указанные характеристики напрямую определяют интенсивность отдельных составляющих разрушения инструмента: адгезия, диффузия и другие [8]. Одним из главных факторов, интенсифицирующих износ инструмента с ростом скорости резания, является температурное воздействие [9]. Следует отметить отсутствие однозначности в определении значимости и характера влияния технологических и конструктивных параметров обработки на ее результат. Например, ряд исследователей [4, 9] утверждают, что при обработке на низких скоростях резания, то есть при относительно невысоких контактных температурах, превалируют адгезионно-усталостный и абразивный виды изнашивания. По другим данным [8], как адгезионно-усталостный, так и диффузионный механизмы изнашивания могут существовать в широком диапазоне скоростей. Интенсификация данных механизмов износа в диапазоне высоких скоростей резания в значительной степени определяется химическим составом материалов контактной пары и характерна для обработки материалов склонных к циклическому стружкообразованию.
Применение износостойких многослойных покрытий (табл. 1) оказывает существенное влияние на характер контактного взаимодействия при резании
Происходит перераспределение тепловых потоков, а также уменьшаются силы трения по передней поверхности инструмента и нормальные силы. Закономерно уменьшается степень пластической деформации в зоне стружкообразования. Вместе с тем, отмечается существенная зависимость эффективности покрытий от технологии (CVD / PVD) их нанесения и определенная противоречивость [4] в оценке области применения и ограничений с учетом технологии нанесения
Кроме того, температурно-силовое воздействие на инструмент приводит к упругопластической деформации режущего клина, что дополнительно изменяет физическую картину взаимодействия инструмента с заготовкой. На участке пластического контакта образуются поперечные трещины, расположенные вдоль режущей кромки, перпендикулярно направлению схода стружки. Интенсивность разрушения износостойких покрытий различается в зависимости от состава режущей пластины и назначенных режимов резания, однако имеет общий качественный характер [4].
Таким образом, отдельные элементы многослойных износостойких покрытий и твердосплавной матрицы при качественном сохранении общей динамики контактного взаимодействия влияют на интенсивность отдельных процессов и явлений. Это выражается в количественном изменении величины износа инструмента и результатов обработки.
Экспериментальная оценка свойств
режущего инструмента – методика
Изучение контактных процессов и режущих свойств инструмента выполнялось при точении предварительно обработанных заготовок из конструкционной легированной стали
40Х (5135, 5140) – группа обрабатываемости P по ГОСТ 19042-80 (ИСО 1832-85), хромистой нержавеющей стали 40Х13 (AISI420) – группа обрабатываемости M, и жаропрочной стали марки 08Х21Н6М2Т (ЭП54, 329) – группа обрабатываемости S.
Инструментальный материал – твердосплавные пластины типоразмера WNMG 08 04 08 для чистовой и получистовой обработки с многослойным Ti(CN) / Al2O3 / TiN CVD покрытием. Состав экспериментального оборудования и методы
исследования инструмента показаны в табл. 2.
Экспериментальная оценка свойств
режущего инструмента – обсуждение
Измерения микропрофиля поверхности сменных режущих пластин выявили существенный разброс значений шероховатости. Диапазон колебаний значений среднеарифметического отклонения профиля Ra превысил 140 %. Фактическое значение параметра превысило заявленное производителем (Ra 0,4 мкм) более чем в 2 раза. Установлено, что морфология поверхности режущих пластин не позволяет в полной мере компенсировать разброс количественных значений параметров шероховатости, в том числе и при дополнительном плазменном воздействия на поверхность пластины [6].
Исследование динамики изменения температуры a и теплопроводности l режущих пластин (рис. 4) выявило существенную вариабельность (~ 20 %) значений. Проведенные исследования относятся к разрушающим методам контроля [10].
Электрическое сопротивление промежуточного слоя оксида алюминия, как при обычных условиях, так и при температурах, соответствующих чистовой и получистовой обработке, существенно превышает удельное сопротивление материалов внешнего (TiN) и внутреннего (Ti[CN]) слоев износостойкого покрытия. Существенная неоднородность результатов измерения (варьирование превышает кратность два) и значительная величина относительной погрешности (до 90 % для пластин группы обрабатываемости M и до 35 % для группы обрабатываемости S) не позволяют использовать данную характеристику для надежной оценки свойств режущих пластин.
В результате стойкостных испытаний выявлена достаточно сильная корреляция (рис. 5) между периодом стойкости и величиной термоЭДС, генерируемого естественной термопарой «инструмент – заготовка» в режиме пробного рабочего хода .
Металлографические исследования поверхностного слоя (см. рис. 3) твердосплавных пластин выявили неоднородность и непостоянство размеров износостойких покрытий, структуры твердосплавной матрицы, а также наличие внутренних дефектов в ее объеме в виде микротрещин и полостей между твёрдосплавной матрицей, износостойким покрытием и его отдельными слоями.
Выявленные дефекты относятся к несовершенству технологии изготовления режущего инструмента, являются причиной разброса физико-механических характеристик, напрямую влияют на режущие способности инструмента, что подтверждается существенным разбросом периода стойкости, установленного в результате стойкостных испытаний [15]. Сложное многофакторное взаимодействие в процессе резания ограничивает надежность и достоверность прогнозирования стойкости инструмента.
Управление процессами обработки в
современном производстве
Как уже отмечалось ранее, при технологической подготовке во внимание принимаются не только стойкость режущего инструмента, определяющая длительность его работы и объем произведенных изделий, но и надежность обеспечения заданных технических требований. Повышение эффективности обработки требует внесения определенных корректировок как на этапе технологической подготовки, так и непосредственно при выполнении технологической операции, что определяет актуальность и практическую значимость задачи диагностики и мониторинга состояния, режущего инструмента.
В условиях автоматизированного производства с высокой долей технологического оборудования с ЧПУ широко применяются различные системы контроля геометрических параметров режущего инструмента, облегчающие точную настройку оборудования, такие как Renishow ™ или Hexagon ™. Подобные системы позволяют фиксировать изменение размеров инструмента в результате износа, учитывать соответствующие коррекции в ЧПУ, а при наличии циклов автоматического измерения и подключении реляционной базы данных расширяют возможности адаптации оборудования. Однако следует отметить, что, в данном случае, фиксируется изменение только геометрических параметров, без учета физико-механических характеристик инструмента и закономерностей процесса резания, но, тем не менее, такой подход может рассматриваться как определенное приближение к «цифре». Стохастическая вариабельность фактических характеристик режущего инструмента (рис. 3) вызывает необходимость именно оперативной диагностики технологической системы [11].
Наиболее популярными информационными каналами диагностики и мониторинга состояния режущего инструмента являются тензометрические измерения составляющих силы резания, эффективной мощности резания и мощности по отдельным приводам, измерения вибраций, акустическая эмиссия. Подобные системы интегрированы в станочные ЧПУ, но предназначены только для сигнализации и предотвращения аварийных ситуаций, и не реализуют полноценного адаптивного управления. Некоторые [3, 12] реализованы в качестве лабораторных стендов или прототипов, но не нашли широкого применения в производственных условиях.
Основными барьерами промышленной реализации подобных систем являются стохастическая природа математических моделей, положенных в основу алгоритмов управления, необходимость наработки значительного объема баз данных, а также сам характер процесса резания, ограничивающий возможность полноценной работы измерительных систем в зоне обработки.
В качестве одного из направлений повышения точности и надежности прогнозирования в условиях цифрового производства рассматривается применение нейронных сетей, которые призваны дополнить результаты регрессионного анализа, преодолеть физическую несогласованность в традиционных подходах к прогнозированию работоспособности инструмента [13]. Отметим, что применение нейронных сетей сопровождается серьезными проблемами. В первую очередь это зависимость от программного и аппаратного обеспечения. Необходимость обработки больших объемов информации требует высокого быстродействия и, следовательно, существенных вычислительных мощностей. Во-вторых, требуются сложные рекурсивные алгоритмы, длительные процедуры подбора рациональной структуры нейросети и большое время обучения. Генерация результатов на основе некоторого опыта в режиме «черного ящика» на практике затрудняет оценку достоверности и внесение изменений. Результаты расчетов с использованием AI (искусственный интеллект и нейросети обычно рассматриваются как синонимы), также, как и традиционные методы прогнозирования, имеют вероятностный характер, а значит, не избавлены от недостатков статистического анализа. Добавим, что результаты
нейросетевого прогнозирования чрезвычайно чувствительны к достоверности исходной информации. В то же время, надежность исходной информации чаще всего рассматривается специалистами в области искусственного интеллекта, как понятие, производное от релевантности (частоты упоминаний) [14], что не может считаться корректной оценкой достоверности и значимости. Таким образом, технология нейросетей не отменяет необходимости анализа сложного взаимодействия в процессе резания, выявления степени влияния отдельных факторов и мониторинга процесса. И, отметим, расширяет информационное поле науки о резании.
Выводы
Проблема прогнозирования работоспособности и мониторинга состояния режущего инструмента имеют высокую актуальность в условиях перехода к цифровому производству.
Цифровизация машиностроительной отрасли создает возможности повышения эффективности металлообрабатывающего производства, но требует внедрения системы оценки входных параметров и мониторинга хода технологической операции. Это предполагает интеграцию теоретических знаний, лабораторных методов выборочного контроля, информационных каналов сбора информации о ходе технологических процессов, а также программно-аппаратных средств цифрового анализа и адаптивного управления.
Вариабельность свойств режущего инструмента, определяемая сложностью и неоднозначностью технологии его изготовления, отражается на результатах процесса лезвийной обработки. Математические методы прогнозирования характеризуются существенной погрешностью и могут эффективно применяться в цифровом производстве только в сочетании с системами оперативного контроля состояния элементов технологической системы и адаптивного управления процессами обработки.
Реализация перехода к полноценному цифровому производству возможна на основе синтеза знаний о закономерностях изнашивания инструмента и формирования свойств обработанной поверхности с современными математическими методами и технологиями искусственного интеллекта.
1. No wear // Industrial pages of Siberia. 2020, no. 3 (147).
2. Ivashchenko A.P. Methods and means of cutting tool state control // International Journal of Applied and Fundamental Research. 2015, no. 12-3, pp. 393–396.
3. Martinov G.M., Grigor’ev A.S. Diagnostics of cutting tools and prediction of their life in numerically controlled systems. Russ. Engin. Res. 33, 433–437 (2013). DOI:https://doi.org/10.3103/S1068798X13070137
4. Tabakov V.P., Khudobin L.V. Improving the performance of a carbide tool by directional selection of the mechanical properties of layers of a multilayer coating, taking into account the functional parameters of the cutting process // Hardening technologies and coatings. 2018, vol. 14, no. 9 (165), pp. 414–418. EDN XZBNNR.
5. Loktev D., Yamashkin E. The main types of wear-resistant coatings // Nanoindustria. 2007, no. 5. pp. 24–31. EDN NXPGVV.
6. Azikov N.S., Brzhozovskii B.M., Krainev D.V. [et al.] The Influence of Low-Temperature Plasma Modification on Contact Interactions of Cutting Tools // Journal of Machinery Manufacture and Reliability. 2023. Vol. 52, No. 4. P. 307–312. DOIhttps://doi.org/10.3103/S1052618823040040. EDN NIFAEM.
7. Brzhozovsky B.M., Zinina E.P., Martynov V.V., Pleshakova E.S. Quality assessment of the working part surface layer in a cutting tool according to the micro-confirmation parameter // Metalloobrabotka. 2015, no. 2 (86), pp. 15–21. EDN UAVUNZ.
8. Lipatov A.A., Agapov S.I. Influence of the size of carbide grains on the cutting properties of tungsten-cobalt hard alloys when turning steel 12X18H10T // Proceedings of the Volgograd State Technical University. 2004, no. 9, pp. 18–19. EDN HTKTAJ.
9. Postnov V.V., Khadiullin S.H., Malakhov E.N., Starovoitov S.V. Analysis of the key parameters of the cutting properties of instrumental hard alloys during treatment of hard materials // Vestnik Ufa State Aviation Technical University. 2012, vol. 16, no. 8(53), pp. 118–125. EDN PALAIS.
10. Chigirinskii, Yu.L., Tikhonova Zh.S., Krainev D.V. Method for assessing the thermal and physical properties of the contact pair tool - steel workpiece // Journal of Physics: Conference Series: Intelligent Information Technology and Mathematical Modeling 2021 (IITMM 2021), Gelendzhik, 31 may-06 june2021. Vol. 2131. Gelendzhik: IOP Publishing, 2021. P. 052012. DOIhttps://doi.org/10.1088/1742-6596/2131/5/052012.-URL. EDN HHKTKI.
11. Tikhonova Z., Kraynev D., Frolov E. Thermo-Emf as Method for Testing Properties of Replaceable Contact Pairs // Proceedings of the 5th International Conference on Industrial Engineering (ICIE 2019): Conference proceedings ICIE 2019, Sochi, Russia, 25–29 march 2019. – Sochi, Russia: Springer International Publishing, Switzerland AG, 2020. P. 1097–1105. DOIhttps://doi.org/10.1007/978-3-030-22063-1_117. EDN YEAGZO.
12. Jr A., Morales-Menendez R., Rodriguez C. & Sucar L. (2006). Diagnosis of a Cutting Tool in a Machining Center. 3706–3713.https://doi.org/10.1109/IJCNN.2006.247386.
13. Mohse S. & Behrooz A. Cutting tool wear prediction in machining operations, a review. Journal of New Technology and Materials, 2022. ffhal-03888252.
14. Cherepanov N.V., Buslaev S.P. Problems and tasks of artificial intelligence development at a machine-building enterprise // Innovations and investments. 2021, no. 7, pp. 175–179. EDN GDPPMK.
