National Research Nuclear University “MEPhI” (Professor)
Bauman Moscow State Technical University (Professor)
Bryansk, Bryansk, Russian Federation
employee
Bryansk, Bryansk, Russian Federation
employee
Bryansk, Bryansk, Russian Federation
employee
Bryansk, Bryansk, Russian Federation
UDK 621.9 Обработка резанием (снятием стружки).Резка (разделительные операции без образования стружки).Дробление и измельчение.Обработка листового материала.Изготовление резьбы и т.д. Способы (технология), инструменты, машины и приспособления
UDK 681.532 Устройства автоматического регулирования механических величин
The article outlines two directions of automated engineering support for the operational properties of machine parts (wear resistance, contact stiffness, etc.). The first direction is a traditional one. It's a two-stage provision of the operational properties of machine parts: in the first stage it is the dimensioning of working surfaces quality of the part that determines the required values of operational properties; in the second stage it is technological provision of quality parameters for the working surfaces of machine parts. The second new direction is a single – stage automated engineering support for the current operational properties of machine parts, which has been actively developed over the past 25 years at the Bryansk State Technical University. It is based on the theoretical and experimental dependences of the relationship between the operational properties of machine parts directly with the processing modes of their working surfaces. Various automated systems of scientific research have been developed to obtain experimental dependencies. An example of such an automated system for studying contact stiffness is given. Adaptive control systems used on various machines for high-performance engineering support aimed at obtaining the required quality parameters of the treated surfaces and their operational properties have been developed. When processing new materials and taking into account the absence of theoretical and experimental data, it is possible to use self-learning technological systems. An example of such a system used for a lathe, is given. All these developments contribute to the creation of the machines with artificial intelligence.
surface quality, operational properties, engineering support, adaptive systems, self-learning machines
Один из основных показателей качества изделий машиностроения – надежность, которая определяется рядом эксплуатационных свойств их деталей: статическая и усталостная прочность, износостойкость, коррозионная стойкость и т. д. [1]. Поэтому автоматизированное технологическое обеспечение и повышение эксплуатационных свойств деталей машин является развитием науки по технологическому обеспечению качества изделий машиностроения и автоматизированной ее реализации на практике.
В настоящее время при конструкторско-технологической подготовке производства осуществляется двухступенчатая система обеспечения качества деталей машин. На стадии конструкторской подготовки производства производится выбор материалов деталей, и определяются точность размеров и параметры качества их поверхностных слоев [2]. Это осуществляется в автоматизированном режиме с использованием программ, базирующихся на теоретических и экспериментальных данных взаимосвязи эксплуатационных свойств деталей машин с физико-механическими свойствами их материалов, точностью размеров и качеством поверхностного слоя.
Взаимосвязь эксплуатационных свойств деталей машин с параметрами качества их поверхностного слоя приведена в табл. 1.
Численные значения параметров качества поверхностного слоя определяются по теоретическим или эмпирическим уравнениям, описывающим взаимосвязь эксплуатационных свойств деталей машин с параметрами качества их рабочих поверхностей. Так, теоретическое уравнение по расчету интенсивности изнашивания имеет следующий вид:
где Ra – среднее арифметическое отклонение профиля, мкм; nц – число циклов;
Sm – средний шаг неровностей профиля, мм, мм; tm – относительная опорная длина профиля на уровне средней линии; r – радиус скругления режущей кромки;
Hµo – микротвердость материала, МПа;
Wz – средняя высота волн, мкм;
Hmax – максимальное макроотклонение, мкм; E – приведенный модуль упругости;
σв – предел прочности; σа ‒ действующее значение амплитудного напряжения в поверхностном слое.
На стадии технологической подготовки производства осуществляется автоматизированное проектирование технологических процессов, заключающееся в выборах оптимальных технологических методов и режимов обработки, обеспечивающих с минимальной себестоимостью или максимальной производительностью требуемую точность и параметры качества рабочих поверхностей деталей машин [3].
Последние 25 лет в Брянском государственном техническом университете развивается новое научное направление – одноступенчатое технологическое обеспечение эксплуатационных свойств деталей машин. Оно базируется на получении теоретических и экспериментальных зависимостей различных эксплуатационных свойств рабочих поверхностей деталей машин непосредственно от условий их обработки [4].
Теоретические уравнения могут быть получены на основе подстановки теоретических зависимостей параметров качества рабочих поверхностей деталей машин от режимов обработки в уравнения взаимосвязи эксплуатационных свойств с параметрами
качества поверхностного слоя. Так, для износостойкости при шлифовании рабочих поверхностей трения получены следующие уравнения:
где rз – среднее значение радиуса скругления вершин абразивных зерен; t – глубина шлифования; kс – коэффициент, учитывающий влияние смазочно-охлаждающего технологического средства на параметр Ra; kв – коэффициент учитывающий влияние колебаний рабочей поверхности круга относительно обрабатываемой поверхности (в большинстве случаев
kв = 0,65…0,85); m – коэффициент, учитывающий фактическое число зерен на рабочей поверхности круга; vк – скорость вращения круга; vз – скорость вращения (перемещения) заготовки; A = Dк – для плоского шлифования периферией круга; А = (DзDк) / (Dз ± Dк) – для круглого наружного «+» и внутреннего «-» шлифования периферией круга;
Dз, Dк – диаметр заготовки и круга соответственно; q – коэффициент, учитывающий микрорельеф вершин абразивных зерен;
N – зернистость шлифовального круга;
V – объемное содержание зерен в круге;
Fc – параметр, учитывающий разновысотность вершин зерен на рабочей поверхности круга;
H – число контактов рассматриваемого участка поверхности заготовки с кругом; W – высота волнистости обрабатываемой поверхности после одного рабочего хода инструмента;
β – коэффициент, характеризующий процесс изменения волнистости поверхности при выхаживании шлифовальным кругом (β = 0,8…0,9);
u – коэффициент, учитывающий процесс выхаживания абразивным инструментом обрабатываемой поверхности; ψк – относительное сужение поперечного сечения образца из материала заготовки перед его разрывом при испытаниях на растяжение; Тнс – температура нагрева поверхностного слоя при шлифовании.
Наряду с методом подстановки можно получать теоретические уравнения с использованием энергетического подхода к идентичности формирования качества поверхностного слоя деталей, как при их обработке, так и при эксплуатации. Для интенсивности изнашивания уравнение имеет следующий вид:
‒ чистовое круглое врезное шлифование:
сталь 12ХН3А (58…63 HRCэ):
, (6)
где I – зернистость шлифовального круга (25…40); vз – скорость вращения заготовки
(20…40 м/мин); sр – поперечная (радиальная) подача (0,001…0,005 мм/об).
Для получения экспериментальных зависимостей разработаны различные автоматизированные системы научных исследований (АСНИ) эксплуатационных свойств деталей машин. Общий вид АСНИ контактной жесткости представлен на рис. 1
Для обеспечения работы АСНИ контактной жесткости используется программное обеспечение 13, которое регистрирует измерения в реальном масштабе времени и выводит их результаты на дисплее ПЭВМ 12 в виде
графиков и численных значений, что позволяет визуально контролировать ход измерений
(рис. 2).
Используя полученные теоретические и эмпирические уравнения, по разработанной программе рассчитываются режимы для различных методов обработки, обеспечивающие требуемые параметры качества поверхностного слоя и эксплуатационные свойства деталей машин.
Эмпирические уравнения взаимосвязи контактной жесткости плоских поверхностей с условиями их обработки получены с использованием полнофакторного эксперимента 2n, где n – число факторов. Для проведения эксперимента предварительно были подготовлены образцы с соответствующей твердостью HB и обработанные на соответствующих подаче S0 и скорости резания v.
Эксперименты по определению контактной жесткости при первом и повторном нагружениях проводились в автоматизированном режиме с помощью АСНИ (см. рис. 1). Результаты экспериментов обрабатывались с помощью разработанного программного обеспечения для определения коэффициентов мульпликативной модели.
Полученные с помощью АСНИ зависимости контактной жесткости от условий обработки:
Аналогичные эмпирические зависимости контактной жесткости непосредственно от режимов обработки на данной АСНИ получены также и для других методов механической обработки плоских наружных и внутренних поверхностей вращения.
Учитывая возможные колебания исходных параметров качества и твердости материалов при изготовлении ответственных деталей, могут быть использованы разработанные системы адаптивного управления режимами, гарантирующие получение эксплуатационных свойств обрабатываемых поверхностей деталей в заданных пределах.
Система адаптивного управления [6] (рис. 3) предназначена для обеспечения требуемых параметров шероховатости Ra, поверхностных остаточных напряжений, поверхностной микротвердости и комплексного параметра качества поверхностного слоя Cx [7], что, в свою очередь, обеспечит получение требуемых эксплуатационных свойства деталей машин.
Алгоритм работы (А) системы реализуется в виде программного обеспечения записанного в память устройства управления, в качестве которого используется ПЭВМ. Исполнительным устройством системы является технологическая система (ТС), управляемая устройством ЧПУ. Связь ПЭВМ и УЧПУ осуществляется через контроллер сопряжения (КС), подключаемый к ПЭВМ по последовательному интерфейсу RS 232. Управляющими воздействиями U являются скорость резания v, величина подачи S и глубина резания t. Внешними возмущениями F являются изменение жесткости технологической системы Δj, износ инструмента hз, разброс припуска Δt и твердости заготовок ΔHB и другие факторы. Для работы системы адаптивного управления необходима исходная информация, вводимая оператором (ОП) перед началом работы.
Для определения физико-механических параметров обработанной поверхности используется косвенный метод, основанный на измерении во время обработки силы резания Pz и температуры T в зоне резания и вычислении на основе измерений физико-механических параметров качества обработанной поверхности. Сила резания Pz и температура Т измеряются датчиками, установленными непосредственно вблизи зоны обработки. Параметр шероховатости Ra, обработанной поверхности, измеряется прямым методом с использованием лазерного датчика [8].
При обработке деталей из новых и (в том числе) неметаллических материалов, для которых отсутствуют теоретические и эмпирические зависимости, а также справочные данные, используемых для технологического обеспечения требуемых параметров качества и эксплуатационных свойств обрабатываемых поверхностей деталей машин, целесообразно использовать разработанные самообучающиеся технологические системы.
Технологическая система включает в себя станок с ЧПУ и персональный компьютер, подключенный к системе управления станком. Составляется матрица планирования эксперимента с входными параметрами максимальных и минимальных режимов, используемых для чистовой обработки данного материала. Затем в соответствии с данной матрицей планирования на соответствующих режимах по программе производится обработка небольших участков поверхности (20 мм) и осуществляется автоматизированное измерение параметров шероховатости силы резания и температуры в зоне резания. По разработанной программе осуществляется обработка экспериментальных данных и получается эмпирическая зависимость параметров шероховатости, силы резания и температуры в зоне резания от режимов обработки.
По теоретической зависимости определяются значения соответствующего эксплуатационного свойства для каждого эксперимента. В результате получается экспериментальное уравнение взаимосвязи эксплуатационного свойства с режимами обработки. По данному уравнению рассчитываются режимы чистовой обработки рабочей поверхности деталей, обеспечивающие требуемое значение эксплуатационного свойства. Дальнейшая чистовая обработка рабочей поверхности деталей производится на установленных оптимальных режимах резания. При этом, учитывая возможные колебания физико-механических свойств обрабатываемого материала партии деталей и исходных параметров качества поверхности, перед ее чистовой обработкой также используется активный контроль и адаптивная система корректировки режимов резания. Таким образом, появляется возможность создания станков с искусственным интеллектом, обеспечивающих требуемые значения эксплуатационных свойств деталей машин.
1. Mechanical engineering. Encyclopedia. Ed. council: K.V. Frolov et al. Moscow: Mechanical engineering. Reliability of machines. Vol. IV-3/ V.V. Klyuev, V.V. Bolotin, F.R. Sosnin, et al.; endorsed by V.V. Klyuev. 1998.
2. Surface engineering of parts / Joint authors; edited by A.G. Suslov. M.: Mechanical Engineering, 2008, 320 p.
3. Technologist's Reference Book / under the general editorship of A.G. Suslov. Moscow: Innovation Mechanical Engineering, 2019, pp. 800.
4. Fundamentals of technological support and reliability improvement of mechanical engineering articles/ ed. by A.G. Suslov. Moscow: Innovatsionnoe mashinostroenie, 2022, 552 p.
5. Method for definition of normal contact stiffness in fixed joints: Methodical Recommendations. Moscow: VNIIMASH, 1982.
6. Science-intensive technologies in mechanical engineering: [monograph] / edited by A. G. Suslov. Moscow: Mashinostroenie, 2012. 527 p.
7. Suslov A.G., Petreshin D.I. Automated provision of the complex parameter of quality of the surface layer Cx during mechanical processing // Science intensive technologies in mechanical engineering. 2011, no. 2 (02), pp. 34–39.
8. Petreshin D.I. Application of a laser optical sensor control for measurement of high-altitude parameters of machine parts surface roughness in self-learning adaptive technological system // Control. Diagnostics. 2009, no. 11, pp. 53–57.
