The effect of the relative vibrations of the abrasive tool and the workpiece on the probability of material removing during finishing grinding

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. Grinding remains the most efficient and effective method of final finishing that is indispensable in the production of high-precision parts. The characteristic features of grinding materials are that the removal of the material roughness of the workpiece surface occurs due to the stochastic interaction of the grains of the abrasive material with the surface of the workpiece, in the presence of mutual oscillatory movements of the abrasive tool and the workpiece being processed. During processing workpieces with abrasive tools, the material is removed by a large number of grains that do not have a regular geometry and are randomly located on the working surface. This makes it necessary to apply probability theory and the theory of random processes in mathematical simulation of operations. In real conditions, during grinding, the contact of the wheel with the workpiece is carried out with a periodically changing depth due to machine vibrations, tool shape deviations from roundness, unbalance of the wheel or insufficient rigidity of the workpiece. To eliminate the influence of vibrations in production, tools with soft ligaments are used, the value of longitudinal and transverse feeds is reduced, but all these measures lead to a decrease in the operation efficiency, which is extremely undesirable. To avoid cost losses, mathematical models are needed that adequately describe the process, taking into account the influence of vibrations on the output indicators of the grinding process. The purpose of the work is to create a theoretical and probabilistic model of material removing during finishing and fine grinding, which allows, taking into account the relative vibrations of the abrasive tool and the workpiece, to trace the patterns of its removal in the contact zone. The research methods are mathematical and physical simulation using the basic provisions of probability theory, the laws of distribution of random variables, as well as the theory of cutting and the theory of deformable solids. Results and discussion. The developed mathematical models allow tracing the effect on the removal of the material of the superimposition of single sections on each other during the final grinding of materials. The proposed dependencies show the regularity of the stock removal within the arc of contact of the grinding wheel with the workpiece. The considered features of the change in the probability of material removal when the treated surface comes into contact with an abrasive tool in the presence of vibrations, the proposed analytical dependences are valid for a wide range of grinding modes, wheel characteristics and a number of other technological factors. The expressions obtained allow finding the amount of material removal also for the schemes of end, profile, flat and round external and internal grinding, for which it is necessary to know the magnitude of relative vibrations. However, the parameters of the technological system do not remain constant, but change over time, for example, as a result of wear of the grinding wheel. To assess the state of the technological system, experimental studies are carried out taking into account the above changes over the period of durability of the grinding wheel.

About the authors

S. M. Bratan

Email: serg.bratan@gmail.com
D.Sc. (Engineering), Professor; Sevastopol State University, 33 Universitetskaya str., Sevastopol, 299053, Russian Federation; serg.bratan@gmail.com

S. I. Roshchupkin

Email: st.roshchupkin@yandex.ru
Ph.D. (Engineering), Associate Professor; Sevastopol State University, 33 Universitetskaya str., Sevastopol, 299053, Russian Federation; st.roshchupkin@yandex.ru

A. S. Chasovitina

Email: nastya.chasovitina@mail.ru
Sevastopol State University, 33 Universitetskaya str., Sevastopol, 299053, Russian Federation; nastya.chasovitina@mail.ru

K. Gupta

Email: kgupta@uj.ac.za
D.Sc. (Engineering), Professor; University of Johannesburg, 7225 John Orr Building Doornfontein Campus, Johannesburg, 2028, South Africa; kgupta@uj.ac.za

References

  1. Novoselov Y., Bogutsky V., Shron L. Patterns of removing material in workpiece – grinding wheel contact area // Procedia Engineering. – 2017. – Vol. 206. – P. 991–996. – doi: 10.1016/j.proeng.2017.10.583.
  2. Kassen G., Werner G. Kinematische Kenngrößen des Schleifvorganges // Industrie-Anzeiger. – 1969. – N 87. – P. 91–95.
  3. Malkin S., Guo C. Grinding technology: theory and applications of machining with abrasives. – New York: Industrial Press, 2008. – 372 р. – ISBN 978-0-8311-3247-7.
  4. Hou Z.B., Komanduri R. On the mechanics of the grinding process. Pt. 1. Stochastic nature of the grinding process // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 2003. – Vol. 43. – P. 1579–1593. – doi: 10.1016/S0890-6955(03)00186-X.
  5. Lajmert P., Sikora V., Ostrowski D. A dynamic model of cylindrical plunge grinding process for chatter phenomena investigation // MATEC Web of Conferences. – 2018. – Vol. 148. – P. 09004–09008. – doi: 10.1051/matecconf/20181480900.
  6. A time-domain surface grinding model for dynamic simulation / M. Leonesio, P. Parenti, A. Cassinari, G. Bianchi, M. Monn // Procedia CIRP. – 2012. – Vol. 4. – P. 166–171. – doi: 10.1016/j.procir.2012.10.030.
  7. Sidorov D., Sazonov S., Revenko D. Building a dynamic model of the internal cylindrical grinding process // Procedia Engineering. – 2016. – Vol. 150. – P. 400–405. – doi: 10.1016/j.proeng.2016.06.739.
  8. Zhang N., Kirpitchenko I., Liu D.K. Dynamic model of the grinding process // Journal of Sound and Vibration. – 2005. – Vol. 280. – P. 425–432. – doi: 10.1016/j.jsv.2003.12.006.
  9. Estimation of dynamic grinding wheel wear in plunge grinding / M. Ahrens, J. Damm, M. Dagen, B. Denkena, T. Ortmaier // Procedia CIRP. – 2017. – Vol. 58. – P. 422–427. – doi: 10.1016/j.procir.2017.03.247.
  10. Garitaonandia I., Fernandes M.H., Albizuri J. Dynamic model of a centerless grinding machine based on an updated FE model // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 2008. – Vol. 48. – P. 832–840. – doi: 10.1016/j.ijmachtools.2007.12.001.
  11. Tawakolia T., Reinecke H., Vesali A. An experimental study on the dynamic behavior of grinding wheels in high efficiency deep grinding // Procedia CIRP. – 2012. – Vol. 1. – P. 382–387. – doi: 10.1016/j.procir.2012.04.068.
  12. Dynamic modeling and simulation of a nonlinear, non-autonomous grinding system considering spatially periodic waviness on workpiece surface / J. Jung, P. Kim, H. Kim, J. Seok // Simulation Modeling Practice and Theory. – 2015. – Vol. 57. – P. 88–99. – doi: 10.1016/j.simpat.2015.06.005.
  13. Yu H., Wang J., Lu Y. Modeling and analysis of dynamic cutting points density of the grinding wheel with an abrasive phyllotactic pattern // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2016. – Vol. 86. – P. 1933–1943. – doi: 10.1007/s00170-015-8262-0.
  14. Guo J. Surface roughness prediction by combining static and dynamic features in cylindrical traverse grinding // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2014. – Vol. 75. – P. 1245–1252. – doi: 10.1007/s00170-014-6189-5.
  15. Soler Ya.I., Le N.V., Si M.D. Influence of rigidity of the hardened parts on forming the shape accuracy during flat grinding // MATEC Web of Conferences. – 2017. – Vol. 129. – P. 01076. – doi: 10.1051/matecconf/201712901076.
  16. Солер Я.И., Хоанг Н.А. Влияние глубины резания на высотные шероховатости инструментов из стали У10А при плоском шлифовании кругами из кубического нитрида бора // Авиамашиностроение и транспорт Сибири: сборник статей IX Всероссийской научно-практической конференции / Иркутский национальный исследовательский технический университет. – Иркутск, 2017. – С. 250–254.
  17. Бубнов В.А., Князев А.Н. Титан и его сплавы в машиностроении // Вестник Курганского государственного университета. Серия: Технические науки. – 2016. – № 3 (42). – С. 92–96.
  18. Носенко В.А., Федотов Е.В., Даниленко М.В. Математическое моделирование распределения вершин зерен при шлифовании в результате различных видов изнашивания с использованием марковских случайных процессов // Международный научно-исследовательский журнал. – 2015. – № 2-1 (33). – С. 101–106.
  19. Gorbatyuk S.M., Kochanov A.V. Method and equipment for mechanically strengthening the surface of rolling-mill rolls // Metallurgist. – 2012. – Vol. 56, N 3–4. – P. 279–283.
  20. Вероятностная модель удаления поверхностного слоя при шлифовании хрупких неметаллических материалов / С.М. Братан, С.И. Рощупкин, А.О. Харченко, А.С. Часовитина // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2021. – Т. 23, № 2. – С. 6–16. – doi: 10.17212/1994-6309-2021-23.2-6-16.
  21. Bratan S., Roshchupkin S., Chasovitina A. The correlation of movements in the technological system during grinding precise holes // Materials Science Forum. – 2021. – Vol. 1037. – P. 384–389. – doi: 10.4028/ href='www.scientific.net/MSF.1037.384' target='_blank'>www.scientific.net/MSF.1037.384.
  22. Kharchenko A., Chasovitina A., Bratan S. Modeling of regularities of change in profile sizes and wear areas of abrasive wheel grains during grinding // Materials Today: Proceedings. – 2021. – Vol. 38, pt. 4. – P. 2088–2091. – doi: 10.1016/j.matpr.2020.10.154.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».