Improving the Efficiency of EDM Processing of Complex Elements of Products

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. In modern engineering, there are increasing demands for processing performance, which ensures high quality results for the processed surface of products made of alloyed wear-resistant steels. These steels have high physical and mechanical properties, which makes its machinability with a blade tool rather difficult. For the processing of such products, it is advisable to apply electrophysical processing methods, one of which is the technology of electrical discharge machining (EDM). With the help of EDM, it is possible to process difficult-to-reach deep elements with a complex profile, as well as blind grooves of products made of alloyed wear-resistant steels. The paper deals with effectiveness improvement of EDM processing of complex profile elements of the “Shutter Housing” type parts made of steel 38Cr2Ni2MnA (GOST 8479-70). Subjects of research are the following: the parameter of the roughness of the treated surface; performance and accuracy of steel 38Cr2Ni2MnA EDM with different modes. The aim of the work is to increase the efficiency and accuracy of EDM of blind grooves and elements of a complex profile of products made of alloyed wear-resistant steels. Methods. Experimental studies are carried out according to the method of a full factorial experiment with subsequent regression analysis. For carrying out of experiments, a Smart CNC EDM machine is used. A profile copper electrode is used as an Electrode-tool (ET). ET material is M1 grade copper (GOST 1173-2006). Results And Discussion. Empirical dependences, reflecting the relationship between processing modes, productivity, surface roughness parameter after processing, and the size of the interelectrode gap are established. To ensure the required ratios of the quality of the treated surface with maximum performance indicators, technological recommendations of the EDM of blind grooves and elements of a complex profile of products made of wear-resistant alloyed steel 38Cr2Ni2MnA, which has high rates of wear resistance, are obtained. The dimensions of the profile ET, taking into account the size of the side and end interelectrode gaps, providing the specified EDM accuracy, are calculated.

About the authors

E. S. Shlykov

Email: Kruspert@mail.ru
Perm National Research Polytechnical University, 29 Komsomolsky prospekt, Perm, 614990, Russian Federation, Kruspert@mail.ru

T. R. Ablyaz

Email: lowrider11-13-11@mail.ru
Ph.D. (Engineering), Associate Professor, Perm National Research Polytechnical University, 29 Komsomolsky prospekt, Perm, 614990, Russian Federation, lowrider11-13-11@mail.ru

References

  1. Материаловедение в машиностроении. В 2 ч. Ч. 2: учебник для СПО / А.М. Адаскин, Ю.Е. Седов, А.К  Онегина., В.Н. Климов. – 2-е изд., испр. и доп. – М.: Юрайт, 2018. – 291 с. – ISBN 978-5-9916-2867-9.
  2. Немилов Е.Ф. Электроэрозионная обработка материалов: учебное пособие для технических училищ. – Л.: Машиностроение, 1983. – 160 с.
  3. Лазаренко Б.Р. Электрические способы обработки металлов и их применение в машиностроении. – М.: Машиностроение, 1978. – 40 с.
  4. Золотых Б.Н. Об открытии и развитии электроэрозионной обработки материалов. К 60-летию открытия способа // Электронная обработка материалов. – 2003. – № 3. – С. 4–8.
  5. Золотых Б.Н., Мельдер Р.Р. Физические основы электроэрозионной обработки. – М.: Машиностроение, 1977. – 42 с.
  6. Золотых Б.Н. Влияние длительности импульса на электрическую эрозию металлов // Электричество. – 1956. – № 8. – С. 19–31.
  7. Серебреницкий П.П. Современные электроэрозионные технологии и оборудование: учебное пособие / Балтийский государственный технический университет «Военмех». – СПб.: БГТУ, 2007. – 228 с. – ISBN 978-5-8114-1423-9.
  8. Плошкин В.В. Структурные и фазовые превращения в поверхностных слоях сталей при электроэрозионной обработке: дис. … д-ра техн. наук. – М., 2006. – 281 с.
  9. Development of empirical model for different process parameters during rotary electrical discharge machining of copper-steel (EN-8) system / K.D. Chattopadhyay, S. Verma, P.S. Satsangi, P.C. Sharma // Journal of Materials Processing Technology. – 2009. – Vol. 209, iss. 3. – P. 1454–1465. – doi: 10.1016/j.jmatprotec.2008.03.068.
  10. Das S. Klotz M., Klocke F. EDM simulation: finite element-based calculation of deformation, microstructure and residual stresses // Journal of Materials Processing Technology. – 2003. – Vol. 142, iss. 2. – P. 434–451. – doi: 10.1016/S0924-0136(03)00624-1.
  11. Micro electrical discharge machining single discharge temperature field simulation / Z.L. Peng, Y.N. Li, D. Fang, Y.Y. Zhang // Journal of Chemical and Pharmaceutical Research. – 2013. – Vol. 5, iss. 12. – P. 859–864.
  12. Tang J., Yang X. A thermo-hydraulic modeling for the formation process of the discharge crater in EDM // Procedia CIRP. – 2016. – Vol. 42. – P. 685–690. – doi: 10.1016/j.procir.2016.02.302.
  13. Maradia U. Meso – Micro EDM: Doctoral thesis. – Zurich, 2014. – 246 p. – (Diss. ETH; no. 22024). – URL: http://jimlund.org/blog/pics/EDM/eth-47244-02.pdf (accessed: 08.05.2019).
  14. Weingärtner E., Kuster F., Wegener K. Modeling and simulation of electrical discharge machining // Procedia CIRP. – 2012. – Vol. 2. – P. 74–78. – doi: 10.1016/j.procir.2012.05.043.
  15. Abbas N.M., Solomon D.G., Bahari Md.F. A review on current research trends in electrical discharge machining (EDM) // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 2007. – Vol. 47, iss. 7–8. – P. 1214–1228. – doi: 10.1016/j.ijmachtools.2006.08.026.
  16. Эмпирическое моделирование межэлектродного зазора при электроэрозионной обработке стали 38X2H2MA / Т.Р. Абляз, Е.С. Шлыков, Д.А. Борисов, А.А. Шумков, И.Ю. Летягин // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Машиностроение, материаловедение. – 2017. – Т. 19, № 2. – С. 67–79. – doi: 10.15593/2224-9877/2017.2.05.
  17. Relationship between occurrence of material removal and bubble expansion in electrical discharge machining / S. Hayakawa, Y. Sasaki, F. Itoigawa, T. Nakamura // Procedia CIRP. – 2013. – Vol. 6. – P. 174–179. – doi: 10.1016/j.procir.2013.03.095.
  18. Tao J., Ni J., Shih A.J. Modeling of the anode crater formation in electrical discharge machining // Journal of Manufacturing Science and Engineering. – 2012. – Vol. 134, iss. 1. – P. 011002–011002-11. – doi: 10.1115/1.4005303.
  19. Liao Y.S., Wu P.S., Liang F.Y. Study of debris exclusion effect in linear motor equipped die-sinking EDM process // Procedia CIRP. – 2013. – Vol. 6. – P. 123–128. – doi: 10.1016/j.procir.2013.03.058.
  20. Yeo S.H., Kurnia W., Tan P.C. Electro-thermal modelling of anode and cathode in micro-EDM // Journal of Physics D: Applied Physics. – 2007. – Vol. 40, iss. 8. – P. 2513–2521. – doi: 10.1088/0022-3727/40/8/015.
  21. Dewangan S., Biswas C.K. Optimisation of machining parameters using grey relation analysis for EDM with impulse flushing // International Journal of Mechatronics and Manufacturing Systems. – 2013. – Vol. 6, iss. 2. – P. 144–158. – doi: 10.1504/IJMMS.2013.053826.
  22. Реброва И.А. Планирование эксперимента: учебное пособие. – Омск: СибАДИ, 2010. – 105 с.
  23. Фотеев Н.К. Технология электроэрозионной обработки. – М.: Машиностроение, 1980. – 180 с. – ISBN 5-217-00427-4.

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».