The Study of the Process of Difficult-to-Machine Materials Cutting at the Micro-Level

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction.  The quality of the carbide cutting tool, characterized by sharpness (the usual inscribed radius of curvature of the blade), the size of microcracks and microshare, as well as the microhardness of the surfaces of the cutting wedge determines the quality of the treated surface and the final accuracy of the parts. The modern cutting tool together with technological system allows to receive accuracy of processing within 0.01...0.02 mm and the roughness of the treated surface Ra = 0.32...0.63 µm. The purpose of the work is to study the cutting process of difficult-to-machine materials at the micro-level, to determine the performance of carbide tools in terms of the possibility of chip formation in the processing of small thickness of the cut layer Method.  A method for studying the process of cutting difficult materials at the micro level (full-scale tests) with the use of high-quality carbide cutting tools obtained by a new method of ultra-high-speed sharpening is proposed. Results and discussion. The possibility of improving the efficiency of carbide cutting tools, which is understood in the work as a given dimensional accuracy of machining parts from hard materials in a few micrometers and a stable roughness of the treated surface with sufficient tool life, using high-quality tools obtained by high-speed sharpening is substantiated and experimentally confirmed. High-quality carbide cutting tools obtained by ultra-high-speed sharpening has prospects for use in aircraft and rocket-building enterprises in the manufacture of key high-precision parts from difficult materials. The conducted experiments on the study of the cutting process of difficult materials at the micro-level to determine the ratio of the thickness of the cut layer of the processed material to the conventional inscribed radius of rounding of the cutting tool blade, allow to determine its performance and determine the maximum dimensional accuracy of the blade processing.

About the authors

D. S. Rechenko

Email: rechenko-denis@mail.ru
Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Omsk State Technical University (OmSTU), rechenko-denis@mail.ru

References

  1. Denkena B., Biermann D. Cutting edge geometries // CIRP Annals – Manufacturing Technology. – 2014. – Vol. 63 (2). – P. 631–653. – doi: 10.1016/j.cirp.2014.05.009.
  2. Modeling of minimum uncut chip thickness in micro machining of aluminum / M. Malekian, M.G. Mostofa, S.S. Park, M.B.G. Jun // Journal of Materials Processing Technology. – 2012. – Vol. 212. – P. 553–559. – doi: 10.1016/j.jmatprotec.2011.05.022.
  3. Lucca D.A., Seo Y.W., Komanduri R. Effect of tool edge geometry on energy dissipation in ultraprecision machining // CIRP Annals – Manufacturing Technology. – 1993. – Vol. 42. – P. 83–86. – doi: 10.1016/S0007-8506(07)62397-X.
  4. Investigations of tool edge radius effect in micromachining: a FEM simulation approach / K.S. Woon, M. Rahman, F.Z. Fang, K.S. Neo, K. Liu // Journal of Materials Processing Technology. – 2008. – Vol. 195. – P. 204–211. – doi: 10.1016/j.jmatprotec.2007.04.137.
  5. Connolly R., Rubenstein C. The mechanics of continuous chip formation in orthogonal cutting // International Journal of Machine Tool Design and Research. – 1968. – Vol. 8. – P. 159–187. – doi: 10.1016/0020-7357(68)90003-6.
  6. Abdelmoneim M.E., Scrutton R.F. Tool edge roundness and stable built-up formation in finished machining // Journal of Engineering for Industry. – 1974. – Vol. 96 (4). – P. 1258–1267.
  7. Komanduri R. Some aspects of machining with negative rake tools simulating grinding // International Journal of Machine Tool Design and Research. – 1971. – Vol. 11. – P. 223–233. – doi: 10.1016/0020-7357(71)90027-8.
  8. Yuan Z.J., Zhou M., Dong S. Effect of diamond tool sharpness on minimum cutting thickness and cutting surface integrity in ultraprecision machining // Journal of Material Processing Technology. – 1996. – Vol. 62. – P. 327–330. – doi: 10.1016/S0924-0136(96)02429-6.
  9. Liu X., DeVor R.E., Kapoor S.G. An analytical model for the prediction of minimum chip thickness in micromachining // Journal of Manufacturing Science and Engineering. – 2006. – Vol. 128 (2). – P. 474–481. – doi: 10.1115/1.2162905.
  10. Feasibility study of ultimate accuracy in microcutting using molecular dynamics simulation / S. Shimada, N. Ikawa, H. Tanaka, G. Ohmori, J. Uchikoshi, H. Yoshinaga // CIRP Annals – Manufacturing Technology. – 1993. – Vol. 42. – P. 91–94. – doi: 10.1016/S0007-8506(07)62399-3.
  11. Vogler M.P., Devor R.E., Kapoor S.G. On modeling and analysis of machining performance in micro-endmilling. Part II: Cutting force prediction // Journal of Manufacturing Science and Engineering. – 2004. – Vol. 126 (4). – P. 695–705. – doi: 10.1115/1.1813471.
  12. Microstructure-level modeling of ductile iron machining / L. Chuzhoy, R.E. DeVor, S.G. Kapoor, D.J. Bammann // Journal of Manufacturing Science and Engineering. – 2002. – Vol. 124. – P. 162–169. – doi: 10.1115/1.1455642.
  13. L’;vov N.P. Determining the minimum possible chip thickness // Machine Tools. – 1969. – Vol. 40. – P. 45.
  14. Basuray P.K., Misra B.K., Lal G.K. Transition from ploughing to cutting during machining with blunt tools // Wear. – 1977. – Vol. 43 (3). – P. 341–349. – doi: 10.1016/0043-1648(77)90130-2.
  15. Hard-alloy metal-cutting tool for the finishing of hard materials / D.S. Rechenko, A.Y. Popov, D.Y. Belan, A.A. Kuznetsov // Russian Engineering Research. – 2017. – Vol. 37 (2). – P. 148–149. – doi: 10.3103/S1068798X17020162.
  16. Contact processes in grinding / A. Yanyushkin, D. Lobanov, P. Arkhipov, V. Ivancivsky // Applied Mechanics and Materials. – 2015. – Vol. 788. – P. 17–21. – doi: 10.4028/ href='www.scientific.net/AMM.788.17' target='_blank'>www.scientific.net/AMM.788.17.
  17. Study on high-speed grinding mechanisms for quality and process efficiency / B. Li, J. Ni, Y. Jianguo, S.Y. Liang // International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2014. – Vol. 70. – P. 813–819.
  18. Subsurface damage in high-speed grinding of brittle materials considering kinematic characteristics of the grinding process / C. Wang, Q. Fang, J. Chen, Y. Liu, T. Jin // International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2016. – Vol. 83. – P. 937–948. – doi: 10.1007/s00170-015-7627-8.
  19. Musil J. Hard nanocomposite coatings: thermal stability, oxidation re-sistance and toughness // Surface & Coatings Technology. – 2012. –Vol. 207. – P. 50–65. – doi: 10.1016/j.surfcoat.2012.05.073.
  20. Musil J. Recent progress in hard nanocomposite coatings. Pt. 2 // Galvanotechnik. – 2010. – Vol. 101, N 9. – P. 2116–2121.

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».