Волгоград, Россия
Волгоград, Волгоградская область, Россия
Волгоград, Волгоградская область, Россия
УДК 621.91.01 Теория и основы обработки резанием (снятием стружки), обрабатываемость, влияющие факторы и т.д.
УДК 621.9.011 Свойства материалов при обработке. Обрабатываемость, деформируемость. Пластичность, напряжения, удлинение, расширение, течение материала
Рассмотрены основные задачи теории резания металлов в традиционном представлении науки о механизмах и закономерностях изнашивания инструмента в процессе лезвийной обработки. Показано, что необходимость постоянного расширения области интересов специалистов продиктована совершенствованием конструкционных и инструментальных материалов и конструктивной структуры лезвийного инструмента – расширяющимся распространением твердосплавных инструментов с многослойными износостойкими покрытиями, конструкционных материалов с повышенными физико-механическими и специальными эксплуатационными характеристиками. Повышенные требования к стабильности процессов механической обработки определяются увеличением удельного веса дорогостоящего оборудования с ЧПУ в общей массе средств оснащения механообрабатывающих производств. Кастомизация машиностроительного производства и ужесточение функциональных требований к производимой продукции требует повышения надежности обеспечения результатов механической обработки. Фактором, определяющим изменение «вектора внимания» науки о резании металлов, следует считать расширение области влияния информационных технологий и, в частности, развитие систем искусственного интеллекта. Показано, что существующие средства цифровизации позволяют значительно повысить эффективность механообрабатывающего производства за счет развитых средств математического моделирования и прогнозирования результатов обработки. Дополнительным механизмом обеспечения стабильности и надежности металлообработки следует считать переход от систем мониторинга состояния элементов технологической системы к системам адаптивного управления с обратной связью. Обоснована возможность адаптации условий резания к «мгновенному» состоянию элементов технологической системы с учетом стохастического характера и вариабельности свойств контактной пары «инструмент – заготовка». Таким образом, цифровизация и интеллектуализация производства определяют трансформацию взглядов на предмет и методы науки о резании.
теория резания, работоспособность инструмента, механизм изнашивания, качество поверхности, стабильность процесса, надежность производства, искусственный интеллект, адаптивное управление, информационный канал
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. Износу – нет // Промышленные страницы Сибири. 2020. № 3 (147).
2. Иващенко А.П. Методы и средства контроля состояния режущего инструмента // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2015. № 12-3. С. 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. Табаков В.П., Худобин Л.В. Повышение работоспособности твердосплавного инструмента путем направленного выбора механических свойств слоев многослойного покрытия с учетом функциональных параметров процесса резания // Упрочняющие технологии и покрытия. 2018. Т. 14, № 9 (165). С. 414–418. EDN XZBNNR.
5. Локтев Д., Ямашкин Е. Основные виды износостойких покрытий // Наноиндустрия. 2007. № 5. С. 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. Бржозовский Б.М., Зинина Е.П., Мартынов В.В., Плешакова Е.С. Оценивание качества поверхностного слоя рабочей части режущего инструмента по параметру микротвердости // Металлообработка. 2015. № 2 (86). С. 15–21. EDN UAVUNZ.
8. Липатов А.А., Агапов С.И. Влияние размера карбидных зерен на режущие свойства вольфрамокобальтовых твердых сплавов при точении стали 12Х18Н10Т // Известия Волгоградского государственного технического университета. 2004. № 9. С. 18–19. EDN HTKTAJ.
9. Постнов В.В., Хадиуллин С.Х., Малахов Е.Н., Старовойтов С.В. Исследование показателей, определяющих режущие свойства инструментальных твердых сплавов при обработке труднообрабатываемых материалов // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. 2012. Т. 16. № 8(53). С. 118–125. EDN PXALAF.
10. Chigirinskii, Yu.L., Tikhonova Zh.S., Krainev D.V. Method for assessing the thermophysical properties of the contact pair tool - steel workpiece // Journal of Physics: Conference Series: Intelligent Information Technology and Mathematical Modeling 2021 (IITMM 2021), Gelendzhik, 31 мая-06 июня 2021. 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 марта 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. Черепанов Н.В., Буслаев С.П. Проблемы и задачи развития искусственного интеллекта на машиностроительном предприятии // Инновации и инвестиции. 2021. № 7. С. 175–179. EDN GDPPMK.
