Calculation of radial material removal and the thickness of the layer with the current roughness when grinding brittle non-metallic materials

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. The quality parameters of products, which determine its performance and functionality, are finally formed in the finishing operations, which include the internal grinding process. In this case, the removal of material from the rough surface of the workpiece occurs due to the presence of several simultaneously running random processes of shaping, occurring during the contact of the grinding wheel and the workpiece. A probabilistic theoretical approach is used to simulate grinding operations. However, for determination of radial material removal and thickness of layer with current roughness, the known models cannot be used, as it does not allow taking into account specific features of machining products made of brittle non-metallic materials. Purpose of the work. Creation of a new theoretical and probabilistic model allowing to calculate radial material removal and layer thickness, in which current roughness is distributed during grinding of brittle non-metallic materials. The aim is to investigate the regularities of brittle non-metallic material particles removal by radial removal and study the current (for the moment) roughness formed after every radial removal in the contact area. In the work, radial material removal and the layer with current roughness are determined by grinding modes, tool surface condition, workpiece and wheel dimensions, and the initial condition of the machined surface after the previous contact. The research methods are mathematical and physical simulation using basic probability theory, distribution laws of random variables, as well as the theory of cutting and the theory of deformable solids. Results and discussion. The developed mathematical models make it possible to trace the dimensions and shape of the contact zone when grinding holes in billets made of silicon, which are somewhat different from those known when machining billets made of metal. The proposed dependencies show that with an increase in the depth of micro-cutting, the radial material removal and the thickness of the layer with the current surface roughness increase for all values of wheel speed and workpiece speed. From the experimental values obtained, the maximum micro-cutting depth and the thickness of the layer with current surface roughness are calculated. The thickness of the said layer is compared with the experimental values obtained from the ground surface profilographs. A comparison of the calculated and experimental data indicates its compliance with almost all feed values, which confirms the adequacy of the obtained equations, which model the real process of grinding holes made of brittle non-metallic materials quite well.

About the authors

S. M. Bratan

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

Email: khao@list.ru
Ph.D. (Engineering), Professor, Sevastopol State University, 33 Universitetskaya str., Sevastopol, 299053, Russian Federation, khao@list.ru

A. S. Chasovitina

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

References

  1. Новоселов Ю.К. Динамика формообразования поверхностей при абразивной обработке. – Севастополь: СевНТУ, 2012. – 304 с. – ISBN 978-617-612-051-3.
  2. Kassen G., Werner G. Kinematische Kenngrößen des Schleifvorganges // Industrie-Anzaiger. – 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 Modelling 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 материалов IX Всероссийской научно-практической конференции / Иркутский национальный исследовательский технический университет. – Иркутск, 2017. – С. 250–254.
  17. Гусев В.В., Моисеев Д.А. Износ алмазного шлифовального круга при обработке керамики // Прогрессивные технологии и системы машиностроения. – 2019. – № 4 (67). – С. 25–29.
  18. 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.
  19. Моделирование съема припуска в зоне контакта при внутреннем 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. 31–39. – doi: 10.17212/1994-6309-2021-23.2-31-39.
  20. Identification of removal parameters at combined grinding of conductive ceramic materials / S. Bratan, S. Roshchupkin, A. Kolesov, B. Bogutsky // MATEC Web of Conferences. – 2017. – Vol. 129. – P. 01079. – doi: 10.1051/matecconf/201712901079.

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».