Систематика многоинструментных наладок на станках токарной группы

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Анализ заводских токарно-автоматных операций позволил выявить значительное разнообразие многоинструментных наладок и определить их область применения. Для того чтобы разработать матричную теорию точности многоинструментной обработки и создать единый алгоритмический подход к моделированию погрешностей для всех возможных пространственных многоинструментных наладок, необходимо учитывать податливость технологической системы во всех координатных направлениях. В связи с этим требуется систематизировать большое количество существующих многоинструментных наладок и провести их классификацию, чтобы структурировать информацию и улучшить понимание их применения. Цель работы: разработать классификацию многоинструментных наладок на многосуппортных и многошпиндельных токарных станках с ЧПУ, делающую возможным создание как матричной модели точности обработки для каждого класса классификации, так и единой обобщенной матричной модели точности обработки для всего класса классификации. В работе исследованы систематика многоинструментных наладок, ориентированная на разработку матричных моделей точности обработки. Поэтому рассматриваемая в работе классификация направлена на выявление особенностей силового нагружения и деформирования технологической системы при многоинструментной обработке. Методами исследования являются выявление параметров, по которым проводится классификация, и иерархия этих параметров, определяющая уровни и порядок систематики. Опираясь на принципы систематики многоинструментных наладок, используемых в традиционных токарных автоматах, проведен анализ их адаптации к возможностям современных токарных станков, предназначенных для многоинструментной обработки. Результаты и обсуждение. В результате исследования была разработана формализованная шестиуровневая классификация многоинструментных наладок, которая включает следующие аспекты: способ установки заготовки, набор суппортов, типаж режущих инструментов, виды и направления подач суппортов, ориентация режущих инструментов относительно заготовки и способ включения инструментов в работу (параллельно, последовательно). Эта классификация учитывает технологические возможности по организации многоинструментной обработки для современных токарных станков с ЧПУ. К основным классам предлагаемой систематики многоинструментных наладок в настоящей работе относятся односуппортные однокоординатные наладки, односуппортные двухкоординатные наладки, двухсуппортные однокоординатные наладки, двухсуппортные двухкоординатные наладки и многосуппортные наладки. Предлагаемая систематика многоинструментных наладок на станках токарной группы ориентирована на разработку моделей точности обработки и может быть взята за основу при разработке рекомендаций по режимам резания для этих станков с ЧПУ. Предложенная классификация многоинструментных наладок составляет основу методического обеспечения САПР токарно-автоматных операций и является базой для создания САПР токарных операций нового поколения.

Об авторах

Н. Д. Юсубов

Email: nizami.yusubov@aztu.edu.az
ORCID iD: 0000-0002-6009-9909
доктор техн. наук, профессор, Азербайджанский Технический Университет, пр. Гусейн Джавида, 25, г. Баку, AZ 1073, Азербайджан, nizami.yusubov@aztu.edu.az

Х. М. Аббасова

Email: abbasova.heyran@aztu.edu.az
ORCID iD: 0000-0002-0407-5275
канд. техн. наук, Азербайджанский Технический Университет, пр. Гусейн Джавида, 25, г. Баку, AZ 1073, Азербайджан, abbasova.heyran@aztu.edu.az

Список литературы

  1. Shinno H., Hashizume H. Structured method for identifying success factors in new product development of machine tools // CIRP Annals – Manufacturing Technology. – 2002. – Vol. 51 (1). – P. 281–284. – doi: 10.1016/S0007-8506(07)61517-0.
  2. Moriwaki T. Multi-function machine tool // CIRP Annals – Manufacturing Technology. – 2008. – Vol. 57 (2). – P. 736–749. – doi: 10.1016/j.cirp.2008.09.004.
  3. Brecher C., Esser M., Witt S. Interaction of manufacturing process and machine tool // CIRP Annals – Manufacturing Technology. – 2009. – Vol. 58 (2). – P. 588–607. – doi: 10.1016/j.cirp.2009.09.005.
  4. Design methodologies: industrial and educational applications / T. Tomiyama, P. Gu, Y. Jin, D. Lutters, Ch. Kind, F. Kimura // CIRP Annals – Manufacturing Technology. – 2009. – Vol. 58 (2). – P. 543–565. – doi: 10.1016/j.cirp.2009.09.003.
  5. Shinno H., Yoshioka H., Sawano H. A frame-work for systematizing machine tool engineering // International Journal of Automation Technology. – 2013. – Vol. 7 (6). – P. 760–768. – doi: 10.20965/ijat.2013.p0760.
  6. Usubamatov R., Harun A., Sanuddin A. Optimisation of machining parameters by criterion of maximum productivity // International Journal of Production Research. – 2014. – Vol. 52 (10). – P. 2946–2953. – doi: 10.1080/00207543.2013.857440.
  7. Usubamatov R., Zain Z., Sin T. Optimization of multi-tool machining processes with simultaneous action // International Journal of Advanced and Manufacturing Technology. – 2016. – Vol. 82. – P. 1227–1239. – doi: 10.1007/s00170-015-6920-x.
  8. Levin G., Rozin B., Dolgui A. Optimization of multi-tool cutting modes in multi-item batch manufacturing system // IFAC Proceedings Volumes. – 2013. – Vol. 46 (9). – P. 766–771. – doi: 10.3182/20130619-3-RU-3018.00357.
  9. Cakir M.C., Gurarda A. Optimization of machining conditions for multi-tool milling operations // International Journal of Production Research. – 2000. – Vol. 38 (15). – P. 3537–3552. – doi: 10.1080/002075400422789.
  10. Dolgui A., Levin G., Rozin B. Optimisation of the aggregation and execution rates for intersecting operation sets: an example of machining process design // International Journal of Production Research. – 2000. – Vol. 58 (9). – P. 2658–2676. – doi: 10.1080/00207543.2019.1629668.
  11. Daoud Z., Purcheck G. Multi-tool job sequencing for tool-change reduction // International Journal of Production Research. – 1981. – Vol. 19 (4). – P. 425–435. – doi: 10.1080/00207548108956670.
  12. Torres W., Brand M., Serebrenik A. A systematic literature review of cross-domain model consistency checking by model management tools // Software and Systems Modeling. – 2021. – Vol. 20 (3). – P. 897–916. – doi: 10.1109/SYSCON.2017.7934729.
  13. Yusubov N., Abbasova H. Models for machining accuracy in multi-tool adjustment // International Journal of Automotive and Mechanical Engineering. – 2020. – Vol. 17 (3). – P. 8067–8085. – doi: 10.15282/ijame.17.3.2020.01.0605.
  14. Double tool turning: machining accuracy, cutting tool wear and chip morphology / R. Kalidasan, S. Senthilvelan, U.S. Dixit, J. Vaibhav // International Journal of Precision Technology. – 2016. – Vol. 6 (2). – P. 142. – doi: 10.1504/IJPTECH.2016.078189.
  15. Optimal process parameters for parallel turning operations on shared cutting surfaces / C. Brecher, A. Epple, S. Neues, M. Fey // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 2015. – Vol. 95. – P. 13–19. – doi: 10.1016/j.ijmachtools.2015.05.003.
  16. Double-sided milling of thin-walled parts by dual collaborative parallel kinematic machines / R. Fu, P. Curley, C. Higgins, Z. Kilic, D. Sun, A. Murphy, Y. Jin // Journal of Materials Processing Technology. – 2022. – Vol. 299. – P. 117395. – doi: 10.1016/j.jmatprotec.2021.117395.
  17. Asymmetrical nonlinear impedance control for dual robotic machining of thin-walled workpieces / X. Zhao, B. Tao, L. Yang, H. Ding // Robotics and Computer-Integrated Manufacturing. – 2020. – Vol. 63. – P. 101889. – doi: 10.1016/j.rcim.2019.101889.
  18. Yan Y., Xu J., Wiercigroch M. Stability and dynamics of parallel plunge grinding // International Journal of Advanced and Manufacturing Technology. – 2018. – Vol. 99. – P. 881–895. – doi: 10.1007/s00170-018-2440-9.
  19. Yamato S., Nakanishi K., Suzuki N. Development of automatic chatter suppression system in parallel milling by real-time spindle speed control with observer-based chatter monitoring // International Journal of Precision Engineering and Manufacturing. – 2021. – Vol. 22. – P. 227–240. – doi: 10.1007/s12541-021-00469-2.
  20. Weck M., Staimer D. Parallel kinematic machine tools – current state and future potentials // CIRP Annals – Manufacturing Technology. – 2002. – Vol. 51 (2). – P. 671–683. – doi: 10.1016/S0007-8506(07)61706-5.
  21. Azvar M., Budak E. Multi-dimensional chatter stability for enhanced productivity in different parallel turning strategies // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 2017. – Vol. 123. – P. 116–128. – doi: 10.1016/j.ijmachtools.2017.08.005.
  22. Kanakaraju V., Hassan F., Kalidasan R. Numerical analysis of surface integrity in parallel turning. Part A: Influence of cutting tool nose radius // Materials Today: Proceedings. – 2021. – Vol. 38 (1). – P. 186–190. – doi: 10.1016/j.matpr.2020.06.511.
  23. Numerical analysis of surface integrity in parallel turning. Part B: Influence of cutting tool chamfer angle and chamfer width / F. Hassan, V. Kanakaraju, R. Kalidasan, G. Norkey // Materials Today: Proceedings. – 2021. – Vol. 44 (1). – P. 266–270. – doi: 10.1016/j.matpr.2020.09.464.
  24. Brecher C., Trofimov Y., Bäumler S. Holistic modelling of process machine interactions in parallel milling // CIRP Annals – Manufacturing Technology. – 2011. – Vol. 60 (1). – P. 387–390. – doi: 10.1016/j.cirp.2011.03.025.
  25. Yusubov N.D., Abbasova H.M., Khankishiyev I.A. Entwicklung einer projektierungstheorie für die mehrwerkzeugbearbeitung mit den möglichkeiten der modernen CNC-werkzeugmaschinen // Forschung im Ingenieurwesen. – 2021. – Vol. 85. – P. 661–678. – doi: 10.1007/s10010-021-00478-7.
  26. Yusubov N.D. Matrix models of the accuracy in multitool two-support setup // Russian Engineering Research. – 2009. – Vol. 29. – P. 268–271. – doi: 10.3103/S1068798X09030125.
  27. Increasing the productivity of multitool machining on automated lathes by optimizing the machining plan / S.A. Bogatenkov, N.S. Sazonova, N.D. Yusubov, P.V. Mammadov, R.I. Bazhenov // Russian Engineering Research. – 2021. – Vol. 41 (11). – P. 1071–1074. – doi: 10.3103/S1068798X21110046.
  28. Increasing the productivity of multitool machining on automated lathes by optimizing the tool positions / S.A. Bogatenkov, N.S. Sazonova, V.I. Guzeev, N.D. Yusubov, G.M. Abbasova // Russian Engineering Research. – 2021. – Vol. 41 (11). – P. 1075–1079. – doi: 10.3103/S1068798X21110058.
  29. Usher J.M., Bowden R.O. The application of genetic algorithms to operation sequencing for use in computer-aided process planning // Computers & Industrial Engineering. – 1996. – Vol. 30 (4). – P. 999–1013. – doi: 10.1016/0360-8352(96)00048-4.
  30. Indrajit M., Pradip K.R. A review of optimization techniques in metal cutting processes // Computers & Industrial Engineering. – 2006. – Vol. 50 (1–2). – P. 15–34. – doi: 10.1016/j.cie.2005.10.001.
  31. Usubamatov R., Ismail K.A., Sah J.M. Mathematical models for productivity and availability of automated lines // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2013. – Vol. 66. – P. 59–69. – doi: 10.1007/s00170-012-4305-y.
  32. Ozturk E., Comak A., Budak E. Tuning of tool dynamics for increased stability of parallel (simultaneous) turning processes // Journal of Sound and Vibration. – 2016. – Vol. 360. – P. 17–30. – doi: 10.1016/j.jsv.2015.09.009.
  33. Юсубов Н.Д., Аббасова Х.М. Полнофакторная матричная модель точности выполняемых размеров на многоцелевых станках с ЧПУ // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2021. – Т. 23, № 4. – С. 6–20. – doi: 10.17212/1994-6309-2021-23.4-6-20.
  34. Kurt A., Sürücüler S., Kirik A. Developing a mathematical model for the cutting forces prediction depending on the cutting parameters // Technology. – 2010. – Vol. 13 (1). – P. 23–30.
  35. Кошин А.А. Теория точности и оптимизация многоинструментной токарной обработки: дис. … д-ра техн. наук: 05.02.08. – Челябинск, 1997. – 290 с.
  36. Кошин А.А. Обработка на токарных станках: наладка, режимы резания: справочник. – Челябинск: Сити-Принт, 2012. – 744 с.
  37. Кошин А.А., Юсубов Н.Д. Элементы матричной теории точности многоинструментной обработки в пространственных наладках // Вестник машиностроения. – 2013. – № 9. – С. 13–17.
  38. Юсубов Н.Д., Аббасова Х.М., Дадашов Р.Э. Модели сил резания при механической обработке на современных станках токарной группы // Всероссийский форум молодых исследователей – 2023: сборник статей Всероссийской научно-практической конференции, Петрозаводск, 30 марта 2023 г. – Петрозаводск, 2023. – С. 236–246.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).