Full-factor matrix model of accuracy of dimensions performed on multi-purpose CNC machines

Cover Page

Cite item

Abstract

Introduction. One of the main reasons that modern multi-purpose CNC machines do not use the capabilities of multi-tool processing is the lack of recommendations for design in this direction and, accordingly, for adjustment schemes. The study of the possibilities of multi-tool processing on multi-purpose machines is the subject of the work. The purpose of research: The problem of developing full-factor matrix models of dimensional accuracy and its sensitivity to the machining process is considered to increase the machining efficiency while ensuring machining accuracy using the technological capabilities of multi-tool machining on modern multi-purpose CNC machines. For this purpose, full-factor matrix models of the size scattering fields performed on multi-tool double-carriage adjustments have been developed, taking into account the cases of processing parts with dimensions that differ sharply in different directions, which are often encountered in practice, and in this case, the significant influence of the turns of the workpiece on the processing error, especially in directions with sharply different overall dimensions. Results of research: The developed accuracy models make it possible to calculate not only plane-parallel displacements of the technological system for double-carriage adjustments, but also angular displacements around base points, take into account the combined effect of many factors – a complex characteristic of the subsystems of the technological system (plane-parallel matrix of compliance and angular matrix of compliance), the geometry of the cutting tool , the amount of bluntness of the tool, cutting conditions, etc. As a result, based on the developed accuracy models, it is possible to obtain several ways to control multi-tool machining, including improving the structure of multi-tool adjustments, calculating the limiting values of cutting conditions. Based on the developed full-factor matrix models, it became possible to develop recommendations for the design of adjustments and the creation of an automated design system for multi-tool machining for a group of modern multi-purpose CNC lathes. Scope of the results: The results obtained can be used to create mathematical support for the design of operations in CAD-systems provided for multi-tool multi-carriage machining performed on multi-purpose machines. Conclusions: The developed models and methodology for simulating the machining accuracy make it possible to increase the accuracy and efficiency of simultaneous machining, to predict the machining accuracy within the specified conditions.

About the authors

N. D. Yusubov

Email: nizami.yusubov@aztu.edu.az
D.Sc. (Engineering), Professor, Azerbaijan Technical University, 25 H. Cavid avenue, Baku, AZ1073, Azerbaijan, nizami.yusubov@aztu.edu.az

H. M. Abbasova

Email: abbasova.heyran@aztu.edu.az
Azerbaijan Technical University, 25 H. Cavid avenue, Baku, AZ1073, Azerbaijan, abbasova.heyran@aztu.edu.az

References

  1. Ahmad R., Tichadou S., Hascoet J.Y. A knowledge-based intelligent decision system for production planning // International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2017. – Vol. 89, iss. 5–8. – P. 1717–1729. – doi: 10.1007/s00170-016-9214-z.
  2. Increasing of lathe equipment efficiency by application of gang-tool holder / M. Gasanov, A. Kotliar, Y. Basova, M. Ivanova, O. Panamariova // Advances in Manufacturing II. – Cham: Springer, 2019. – Vol. 4. – P. 133–144. – doi: 10.1007/978-3-030-16943-5_12.
  3. A methodology of improvement of manufacturing productivity through increasing operational efficiency of the production process / J. Trojanowska, A. Kolinski, D. Galusik, M.L.R. Varela, J. Machado // Advances in Manufacturing. – Cham: Springer, 2019. – P. 23–32. – doi: 10.1007/978-3-319-68619-6_3.
  4. Optimization of multi-tool machining processes with simultaneous action / R. Usubamatov, Z.M. Zain, T.C. Sin, S. Kapaeva // International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2016. – Vol. 82. – P. 1227–1239. – doi: 10.1007/s00170-015-6920-x.
  5. 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.
  6. Кошин А.А., Юсубов Н.Д. Элементы матричной теории точности многоинструментной обработки в пространственных наладках // Вестник машиностроения. – 2013. – № 9. – P. 13–17.
  7. Hirsch A. Werkzeugmaschinen: Anforderungen, Auslegung, Ausführungsbeispiele. – 3. Aufl. – Wiesbaden: Springer Vieweg, 2016. – 441 p. – ISBN 978-3-658-14249-0. – doi: 10.1007/978-3-658-14249-0.
  8. Антимонов А.М. Основы технологии машинностроения. – Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 2017. – 176 с. – ISBN 978-5-7996-2132-2.
  9. Багров Б.М., Козлов А.М. Многоцелевые станки. – Липецк: Липец. гос. техн. ун-т, 2004. – 193 с. – ISBN 5-88247-183-4.
  10. Кошин А.А. Обработка на токарных станках: наладка, режимы резания: справочник. – Челябинск: Сити-Принт, 2012. – 744 с.
  11. 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.
  12. 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.
  13. Budak E., Ozturk E. Dynamics and stability of parallel turning operations // CIRP Annals – Manufacturing Technology. – 2011. – Vol. 60, iss. 1. – P. 383–386. – doi: 10.1016/j.cirp.2011.03.028.
  14. 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.
  15. 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.
  16. A new mathematical method of modeling parts in virtual CNC lathing and its application on accurate tool path generation / Z. Chang, Z.C. Chen, N. Wan, H. Sun // International Journal Advanced Manufacturing Technology. – 2018. – Vol. 95. – P. 243–256. – doi: 10.1007/s00170-017-1202-4.
  17. Multi-cutter turning process stability analysis / A.M. Gouskov, M.A. Guskov, D.D. Tung, G. Panovka // Vibroengineering PROCEDIA. – 2018. – Vol. 17. – P. 124–129. – doi: 10.21595/vp.2018.19800.
  18. Effect of distance between two cutting tools over cutting forces and heat generation in multi-tool turning process / R. Kalidasan, M. Yatin, D.K. Sarma, S. Senthilvelan // Applied Mechanics and Materials. – 2014. – Vol. 592–594. – P. 211–215. – doi: 10.4028/ href='www.scientific.net/AMM.592-594.211' target='_blank'>www.scientific.net/AMM.592-594.211.
  19. Influence of cutting speed and offset distance over cutting tool vibration in multi-tool turning process / R. Kalidasan, V. Ramanuj, D.K. Sarma, S. Senthilvelan // Advanced Materials Research. – 2014. – Vol. 984–985. – P. 100–105. – doi: 10.4028/ href='www.scientific.net/AMR.984-985.100' target='_blank'>www.scientific.net/AMR.984-985.100.
  20. Double tool turning: machining accuracy, cutting tool wear and chip-morphology / R. Kalidasan, S. Senthilvelan, U.S. Dixit, V. Jaiswal // International Journal of Precision Technology. – 2016. – Vol. 6, N 2. – P. 142–158. – doi: 10.1504/IJPTECH.2016.078189.
  21. Kalidasan R. Experimental Investigations on Double Tool Turning Process: a thesis of Dr. of philosophy. – Guwahati, India, 2017. – 133 p.
  22. Preliminary experimental investigation on multi-tool turning process / R. Kalidasan, M. Yatin, S. Senthilvelan, D.K. Sarma // Proceedings of the 5th International and 26th All India Manufacturing Technology, Design and Research Conference AIMTDR. – Guwahati, 2014. – P. 50-1–50-5.
  23. An experimental study of cutting forces and temperature in multi-tool turning of grey cast iron / R. Kalidasan, M. Yatin, D.K. Sarma, S. Senthilvelan, U.S. Dixit // International Journal of Machining and Machinability of Materials. – 2016. – Vol. 18, N 5–6. – P. 540–551. – doi: 10.1504/IJMMM.2016.078992.
  24. Ahmad R., Tichadou S., Hascoet J.Y. A knowledge-based intelligent decision system for production planning // International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2017. – Vol. 89, iss. 5. – P. 1717–1729. – doi: 10.1007/s00170-016-9214-z.
  25. Selection of optimal machining parameters for multi-tool milling operations using a memetic algorithm / N. Baskar, P. Asokan, R. Saravanan, G. Prabhaharan // Journal of Materials Processing Technology. – 2006. – Vol. 174, iss. 1–3. – P. 239–249. – doi: 10.1016/j.jmatprotec.2005.09.032.
  26. Орукари Б.Дж. Технологическое обеспечение автоматизированного проектирования операции механической обработки на двухсуппортных токарных станках с ЧПУ: автореф. дис. … канд. техн. наук: 05.02.08. – Минск, 2018. – 22 с.
  27. Yusubov N., Abbasova H. Models for machining accuracy in multi-tool adjustment // International Journal of Automotive and Mechanical Engineering. – 2020. – Vol. 17, N 3. – P. 8067–8085. – doi: 10.15282/ijame.17.3.2020.01.0605.
  28. Справочник технолога-машиностроителя. В 2 т. Т. 1 / под ред. А.М. Дальского, А.Г. Косиловой, Р.К. Мещерякова, А.Г. Суслова. – 5-е изд., испр. – М.: Машиностроение, 2003. – 912 с. – ISBN 5-94275-013-9.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


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».