Технологическое исследование влияния параметров механической обработки на срок службы инструмента

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Обрабатываемость является типичным критерием, который необходимо исследовать, и многие авторы предлагают различные параметры, описывающие ее количественную оценку. Технологические параметры, такие как скорость, подача, глубина резания, комбинация инструмента и детали, типы станков и их состояние, смазочно-охлаждающая жидкость, опыт механиков и т. д. напрямую влияют на стойкость инструмента. Рациональный выбор инструмента существенно влияет на экономическую целесообразность обработки с точки зрения энергопотребления и затрат на инструмент. Метод исследования. В основном исследовалась стойкость инструмента на образцах из мягкой стали ISRO 50, BIS 1732: 1989 и при обработке с постоянной скоростью резания V = 200 м/мин. В промышленности мягкая сталь обычно используется для производства различных деталей. С учетом высокой производительности и чистоты поверхности обработка со скоростью 200 м/мин обычно является предпочтительной для достижения хорошего качества поверхности и экономичности процесса резания. Для токарной обработки использовался станок с числовым программным управлением (ЧПУ DX-150). В качестве режущего инструмента были выбраны сменные твердосплавные пластины TNMG 120408. Четыре угла пластины применялись для разного времени обработки: 10, 15, 20 и 25 мин соответственно. Износ инструмента по задней поверхности измеряли с помощью калиброванного оптического микроскопа. Температура инструмента во время обработки постоянно контролировалась на предмет ее возможного влияния на свойства сцепления вставки инструмента и красностойкость. Результаты и обсуждение. На основе установленной функциональной зависимости износа по задней поверхности от времени обработки становится возможным однозначное определение значения стойкости инструмента. В ходе проведенных исследований установлена взаимосвязь между стойкостью инструмента, временем обработки, количеством снятого металла, шероховатостью поверхности и температурой резца. В результате выполненных исследований разработан метод измерения износа инструмента и количественной оценки его обрабатываемости. Экспериментально подтверждено, что при постоянных параметрах процесса резания износ инструмента, температура и шероховатость поверхности зависят не только от времени обработки, но и от количества удаленного материала.

Об авторах

М. Шеладия

Email: mvsheladiya@gmail.com
1. Гуджаратский технологический университет, г. Ахмадабад, 38242, Индия; 2. Университет «Атмия», Инженерно-технологический факультет, г. Раджкот, 360005, Индия, mvsheladiya@gmail.com

Ш. Ачарья

Email: shailee.acharya@gmail.com
Технологический институт им. Сардара Валлаббхай Пателя, филиал Гуджаратского технологического университета, г. Васад, 388306, Индия, shailee.acharya@gmail.com

Г. Ачарья

Email: gdacharya@rediffmail.com
Институт технологии и науки «Атмия», г. Раджкот, 360005, Индия, gdacharya@rediffmail.com

Список литературы

  1. Sheikh-Ahmad J., Davim J.P. 5- Tool wear in machining processes for composites // Machining Technology for Composite Materials. – 2012. – P. 116–153. – doi: 10.1533/9780857095145.1.116.
  2. Paul S., Chattopadhyay A.B. Environmentally conscious machining and grinding with cryogenic cooling // Machining Science and Technology. – 2006. – Vol. 10, iss. 1. – P. 87–131. – doi: 10.1080/10910340500534316.
  3. Zakovorotny V.L., Lapshin V.P., Babenko T.S. Modeling of tool wear: irreversible energy transformations // Russian Engineering Research. – 2018. – Vol. 38, iss. 9. – P. 707–708. – doi: 10.3103/S1068798X18090290.
  4. Bhuiyan M.S.H., Choudhury I.A. Review of sensor applications in tool condition monitoring in machining // Comprehensive Materials Processing. – 2014. – Vol. 13. – P. 539–569. – doi: 10.1016/B978-0-08-096532-1.01330-3.
  5. Zhu K., Wong Y.S., Hong G.S. Multi-category micro-milling tool wears monitoring with continuous hidden Markov models // Mechanical Systems and Signal Processing. – 2009. – Vol. 23, iss. 2. – P. 547–560. – doi: 10.1016/j.ymssp.2008.04.010.
  6. Development of a tool wear-monitoring system for hard turning / C. Scheffer, H. Kratz, P.S. Heyns, F. Klocke // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 2003. – Vol. 43, iss. 10. – P. 973–985. – doi: 10.1016/S0890-6955(03)00110-X.
  7. Lee K., Dornfeld D.A. Micro-burr formation and minimization through process control // Precision Engineering. – 2005. – Vol. 29, iss. 2. – P. 246–252. – doi: 10.1016/j.precisioneng.2004.09.002.
  8. Shaw M.C. Metal cutting principles. – 2nd ed. – Oxford: Oxford University Press, 2005. – 672 p. – ISBN 9780195142068.
  9. Grzesik W., Zalisz Z. Wear phenomenon in the hard steel machining using ceramic tools // Tribology International. – 2008. – Vol. 41, iss. 8. – P. 802–812. – doi: 10.1016/j.triboint.2008.02.003.
  10. Dhar N.R., Paul S., Chattopadhyay A.B. The influence of cryogenic cooling on tool wear, dimensional accuracy and surface finish in turning AISI 1040 and E4340C steels // Wear. – 2001. – Vol. 249, iss. 10–11. – P. 932–942. – doi: 10.1016/S0043-1648(01)00825-0.
  11. Venugopal K.A., Paul S., Chattopadhyay A.B. Growth of tool wear in turning of Ti-6Al-4V alloy under cryogenic cooling // Wear. – 2007. – Vol. 262, iss. 9–10. – P. 1071–1078. – doi: 10.1016/j.wear.2006.11.010.
  12. Modelling of surface finish and tool flank wear in turning of AISI D2 steel with ceramic wiper inserts / T. Özel, Y. Karpat, L. Figueira, J.P. Davim // Journal of Materials Processing Technology. – 2007. – Vol. 189, iss. 1–3. – P. 192–198. – doi: 10.1016/j.jmatprotec.2007.01.021.
  13. Modeling flank wear of carbide tool insert in metal cutting / X. Luo, K. Cheng, R. Holt, X. Liu // Wear. – 2005. – Vol. 259, iss. 7–12. – P. 1235–1240. – doi: 10.1016/j.wear.2005.02.044.
  14. Симсиве Ж.В., Кутышкин А.В., Симсиве Д.Ц. Оценка износа твердосплавного режущего инструмента при механической обработке // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2012. – № 1. – С. 50–55.
  15. Metal machining: theory and applications / K. Maekawa, T. Obikawa, Y. Yamane, T.H. Childs. – 1st ed. – Oxford: Butterworth-Heinemann Publ., 2000. – 408 p. – ISBN 978-0340691595. – ISBN 034069159X.
  16. Microstructural aspects determining the adhesive wear of tool steels / G.A. Fontalvo, R. Humer, C. Mitterer, K. Sammt, I. Schemmel // Wear. – 2006. – Vol. 260, iss. 9–10. – P. 1028–1034. – doi: 10.1016/j.wear.2005.07.001.
  17. Khrais S.K., Lin Y.J. Wear mechanisms and tool performance of TiAlN PVD coated inserts during machining of AISI 4140 steel // Wear. – 2007. – Vol. 262, iss. 1–2. – P. 64–69. – doi: 10.1016/j.wear.2006.03.052.
  18. Influence of buildup in lathe processes on tool life and surface quality / S.G. Emel’;yanov, E.I. Yatsun, S.V. Shvets, A.I. Remnev, E.V. Pavlov // Russian Engineering Research. – 2011. – Vol. 31, iss. 12. – P. 1276–1278. – doi: 10.3103/S1068798X11120100.
  19. Machine tool design handbook / Central Machine Tool Institute (CMTI). – New Delhi: McGraw-Hill Education Publ., 1983. – P. 421–588.
  20. Sheikh-Ahmad J.Y., Bailey J.A. High-temperature wear of cemented tungsten carbide tools while machining particleboard and fiberboard // Journal of Wood Science. – 1999. – Vol. 45, iss. 6. – P. 445–455. – doi: 10.1007/BF00538952.
  21. Benardos P.G., Vosniakos G.C. Predicting surface roughness in machining: a review // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 2003. – Vol. 43, iss. 8. – P. 833–844. – doi: 10.1016/S0890-6955(03)00059-2.
  22. Khara J., Sheladiya M.V., Acharya G.D. Machining parameters optimization of AISI 4340 // IUP Journal of Mechanical Engineering. – 2019. – Vol. 12, iss. 2. – P. 43–64.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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».