Прогнозирование качества получаемой при резании металлов поверхности в условиях роста изношенности инструмента
- Авторы: Лапшин В.П.1, Губанова А.А.1, Дудинов И.О.1
-
Учреждения:
- Выпуск: Том 27, № 1 (2025)
- Страницы: 106-128
- Раздел: ОБОРУДОВАНИЕ. ИНСТРУМЕНТЫ
- URL: https://journal-vniispk.ru/1994-6309/article/view/290291
- DOI: https://doi.org/10.17212/1994-6309-2025-27.1-106-128
- ID: 290291
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Ключевые слова
Об авторах
В. П. Лапшин
Email: Lapshin1917@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-5114-0316
канд. техн. наук, доцент, Донской государственный технический университет, пл. Гагарина, 1, г. Ростов-на-Дону, 344000, Россия, Lapshin1917@yandex.ru
А. А. Губанова
Email: anatoliya81@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-9785-5384
канд. техн. наук, Донской государственный технический университет, пл. Гагарина, 1, г. Ростов-на-Дону, 344000, Россия, anatoliya81@mail.ru
И. О. Дудинов
Email: ilya.sandman@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0009-0784-1287
Донской государственный технический университет, пл. Гагарина, 1, г. Ростов-на-Дону, 344000, Россия, ilya.sandman@yandex.ru
Список литературы
- Суслов А.Г. Качество поверхностного слоя деталей машин. – М.: Машиностроение, 2000. – 320 с. – ISBN 5-217-02976-5.
- Гимадеев М.П., Ли А.А. Анализ автоматизированных систем определения параметров шероховатости поверхности на основе динамического мониторинга // Advanced Engineering Research. – 2022. – Т. 22, № 2. – С. 116–129. – doi: 10.23947/2687-1653-2022-22-2-116-129.
- Интеллектуальная система мониторинга и управления техническим состоянием мехатронных технологических объектов / А.К. Тугенгольд, Е.А. Лукьянов, Р.Н. Волошин, В.Ф. Бонилья // Вестник Донского государственного технического университета. – 2020. – Т. 20, № 2. – С. 188–195. – doi: 10.23947/1992-5980-2020-20-2-188-195.
- Zakovorotnyi V.L., Gvindjiliya V.E. Influence of speeds of forming movements on the properties of geometric topology of the part in longitudinal turning // Journal of Manufacturing Processes. – 2024. – Vol. 112. – P. 202–213. – doi: 10.1016/j.jmapro.2024.01.037.
- Virtual process systems for part machining operations / Y. Altintas, P. Kersting, D. Biermann, E. Budak, B. Denkena, I. Lazoglu // CIRP Annals. – 2014. – Vol. 63 (2). – P. 585–605. – doi: 10.1016/j.cirp.2014.05.007.
- Altintas Y. Manufacturing automation: metal cutting mechanics, machine tool vibrations, and CNC design. – Cambridge; New York: Cambridge University Press, 2012. – 366 p.
- Altintas Y., Budak E. Analytical prediction of stability lobes in milling // CIRP Annals. – 1995. – Vol. 44 (1). – P. 357–362. – doi: 10.1016/S0007-8506(07)62342-7.
- Kabaldin Y.G., Shatagin D.A. Artificial intelligence and cyberphysical machining systems in digital production // Russian Engineering Research. – 2020. – Vol. 40 (4). – P. 292–296. – doi: 10.3103/S1068798X20040115.
- Чигиринский Ю.Л., Ингеманссон А.Р. Технологические аспекты подготовки цифрового машиностроительного производства // Наукоемкие технологии в машиностроении. – 2023. – № 9 (147). – С. 39–48. – doi: 10.30987/2223-4608-2023-39-48.
- Zakovorotny V.L., Gvindjiliya V.E. Process control synergetics for metal-cutting machines // Journal of Vibroengineering. – 2022. – Vol. 24 (1). – P. 177–189. – doi: 10.21595/jve.2021.22087.
- Digital twin-assisted intelligent fault diagnosis for bearings / S. Gong, S. Li, Y. Zhang, L. Zhou, M. Xia // Measurement Science and Technology. – 2024. – Vol. 35 (10). – P. 106128. – doi: 10.1088/1361-6501/ad5f4c.
- Digital twin-driven partial domain adaptation network for intelligent fault diagnosis of rolling bearing / Y. Zhang, J.C. Ji., Ren Z., Q. Ni, F. Gu, K. Feng, K. Yu, J. Ge, Z. Lei, Z. Liu // Reliability Engineering & System Safety. – 2023. – Vol. 234. – P. 109186. – doi: 10.1016/j.ress.2023.109186.
- A digital twin model of life-cycle rolling bearing with multiscale fault evolution combined with different scale local fault extension mechanism / T. Li, H. Shi, X. Bai, K. Zhang // IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. – 2023. – Vol. 72. – P. 1–11. – doi: 10.1109/TIM.2023.3243663.
- Digital twin-assisted dual transfer: a novel information-model adaptation method for rolling bearing fault diagnosis / Z. Li, X. Ding, Z. Song, L. Wang, B. Qin, W. Huang // Information Fusion. – 2024. – Vol. 106. – P. 102271. – doi: 10.1016/j.inffus.2024.102271.
- Заковоротный В.Л., Гвинджилия В.Е. Синергетический подход к повышению эффективности управления процессами обработки на металлорежущих станках // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2021. – Т. 23, № 3. – С. 84–99. – doi: 10.17212/1994-6309-2021-23.3-84-99.
- Рыжкин А.А. Синергетика изнашивания инструментальных режущих материалов (трибоэлектрический аспект). – Ростов н/Д.: Изд-во Дон. гос. техн. ун-та, 2004. – 322 с. – ISBN 5-7890-0307-9.
- Lapshin V.P. Turning tool wear estimation based on the calculated parameter values of the thermodynamic subsystem of the cutting system // Materials. – 2021. – Vol. 14 (21). – P. 6492. – doi: 10.3390/ma14216492.
- Lapshin V., Turkin I., Dudinov I. Research on influence of tool deformation in the direction of cutting and feeding on the stabilization of vibration activity during metal processing using metal-cutting machines // Sensors. – 2023. – Vol. 23 (17). – P. 7482. – doi: 10.3390/s23177482.
- Sensor-based intelligent tool online monitoring technology: applications and progress / J. Huang, G. Chen, H. Wei, Zh. Chen, Y. Lv // Measurement Science and Technology. – 2024. – Vol. 35 (11). – P. 112001. – doi: 10.1088/1361-6501/ad66f1.
- Лапшин В.П., Моисеев Д.В. Определение оптимального режима обработки металлов при анализе динамики систем управления резанием // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2023. – Т. 25, № 1. – С. 16–43. – doi: 10.17212/1994-6309-2023-25.1-16-43.
Дополнительные файлы
