Conceptual Model for Controlling the Geometric Precision of Parts Processed on CNC Machines

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. Integrated automation of production processes is the main achievement of scientific and technological progress. The creation and use of flexible production modules and production complexes for material processing by cutting leads to the acquisition and mass use of numerical control machines (CNC). Also at the same time, there is a trend of obsolescence of the machine stock of enterprises and a decrease in the initial quality of this equipment, therefore, the actual task is to ensure and improve the quality of the products produced while simultaneously reducing their cost. The aim of the work is to increase the effectiveness of technological processes in turning machining on machines with numerical program control due to mathematical and finite element modeling. In this work, the stress-deformed state of a part in the software product SolidWorks Simulation from the effects of cutting forces and on the basis of mathematical modeling were carried out taking into account the strain deviations, a transformable CAD model of the workpiece was obtained and a control program for this machine was developed for this model. When performing the work, the following research methods were used: methods of computational mathematics, mathematical modeling, matrix analysis, statistical processing of experimental results. Experimental studies were carried out using CAD / CAM system SolidWorks Simulation, turning center SMTCL CAK50135, coordinate measuring machine. The article presents a method of controlling the geometric accuracy of parts machined on CNC machines based on mathematical and finite element modeling. The control of the geometry of the parts is made according to the CAD model that characterizes the reference part. Results and Discussion. When processing two batches of blanks, the first of which was processed according to the traditional method, the second according to the offer, and determining the reliability of the technological operation, it was noted that the dispersion field of real values and the standard deviation decreased according to the proposed method, which confirms its effectiveness, since the percentage of probabilistic marriage is significantly reduced. Moreover, the developed model of geometric accuracy control of details, based on mathematical and finite element modeling, also contributes to the reduction of the main technological processing time by eliminating additional refining passes of the cutting tool.

About the authors

R. Yu. Nekrasov

Email: nekrasovrj@tyuiu.ru
Tyumen Industrial University, 38 Volodarskogo, Tyumen, 625000, Russian Federation, nekrasovrj@tyuiu.ru

Y. A. Tempel

Email: tempeljulia@mail.ru
Tyumen Industrial University, 38 Volodarskogo, Tyumen, 625000, Russian Federation, tempeljulia@mail.ru

References

  1. Putilova U.S., Nekrasov Y.I., Lasukov A.A. Loading of the manufacturing systems elements in the process of unsteady mode cutting and the models of their arrangement deviations // Applied Mechanics and Materials. – 2014. – Vol. 682. – P. 192–195. – doi: 10.4028/ href='www.scientific.net/AMM.682.192' target='_blank'>www.scientific.net/AMM.682.192.
  2. Improving dimensional accuracy of turning on CNC equipment / R.Y. Nekrasov, I.V. Solovyov, A.I. Starikov, O.V. Bekareva // Key Engineering Materials. – 2017. – Vol. 736. – P. 95–100. – doi: 10.4028/ href='www.scientific.net/KEM.736.95' target='_blank'>www.scientific.net/KEM.736.95.
  3. Numerical studies to determine spatial deviations of a workpiece that occur when machining on CNC machines / R.Y. Nekrasov, I.V. Solovyov, A.I. Starikov, Y.A. Tempel, O.A. Tempel // MATEC Web of Conferences. – 2017. – Vol. 129. – P. 01072. – doi: 10.1051/matecconf/201712901072.
  4. Artamonov E.V., Chernyshov M.O., Pomigalova T.E. Improving the performance of modular drills with interchangeable cutting heads // Russian Engineering Research. – 2017. – Vol. 37, iss. 7. – P. 626–627. – doi: 10.3103/S1068798X17070048.
  5. Mechanics of chip formation in cutting / E.V. Artamonov, D.V. Vasil’;ev, V.V. Kireev, M.Kh. Uteshev // Russian Engineering Research. – 2017. – Vol. 37, iss. 7. – P. 450–454. – doi: 10.3103/S1068798X17050069.
  6. Kudryashov E.A., Smirnov I.M. Tool guarantee of intermittent cutting processes // Manufacturing Technology. – 2017. – Vol. 17, N 6. – P. 887–892.
  7. Kudryashov E.A., Pavlov E.V., Smirnov I.M. Justification of damping cutter design for making parts for high-pressure drilling unit cylinders // Journal of Mining Science. – 2017. – Vol. 53, iss. 3. – P. 484–488. – doi: 10.1134/S1062739117032403.
  8. Kovalev I.A., Nikishechkin P.A., Grigoriev A.S. Approach to programmable controller building by its main modules synthesizing based on requirements specification for industrial automation // Proceedings International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM). – St. Petersburg, 2017. – P. 1–4. – doi: 10.1109/ICIEAM.2017.8076121.
  9. Method of decomposition and synthesis of the custom CNC systems / G.M. Martinov, N.V. Kozak, R.A. Nezhmetdinov, A.I. Obukhov, L.I. Martinova // Automation and Remote Control. – 2017. – Vol. 78, iss. 3. – P. 525–536. – doi: 10.1134/S0005117917030122.
  10. Approach to the diagnosis and configuration of servo drives in heterogeneous machine control systems / G.M. Martinov, S.V. Sokolov, L.I. Martinova, A.S. Grigoryev, P.A. Nikishechkin // Advances in swarm intelligence. ICSI 2017 / ed. by Y. Tan, H. Takagi, Y. Shi, B. Niu. – Cham: Springer, 2017. – P. 586–594. – (Lecture Notes in Computer Science; vol. 10386). – doi: 10.1007/978-3-319-61833-3_62.
  11. Error compensation of complex three-dimensional surfaces machined on computer-numeric-control grinding machine tools / M. Raoufinia, Y.V. Petrakov, A. Ataei, R. Parand, K. Abou-El-Hossein // Journal of Applied Sciences. – 2009. – Vol. 9, iss. 7. – P. 1356–1361. – doi: 10.3923/jas.2009.1356.1361.
  12. Petrakov Y., Danylchenko M., Petryshyn A. Programming spindle speed variation in turning // Eastern European Journal of Enterprise Technologies. – 2017. – Vol. 2, N 1 (86). – P. 4–9. – doi: 10.15587/1729-4061.2017.95204.
  13. Lasukov A.A., Mokhovikov A.A. Influence of modified layer of tool on stress – Strain state of cutting wedge // Proceedings – 2012 7th International Forum on Strategic Technology, IFOST 2012 [6357720]. – Tomsk, 2012. – doi: 10.1109/IFOST.2012.6357720.
  14. Лысенко А.Ф., Изюмов А.И., Гончаров О.В. К оценке погрешности обработки деталей при интеллектуальном управлении станком // Вестник Донского государственного технического университета. – 2014. – Т. 14, № 3 (78). – С. 96–102. – doi: 10.12737/5712.
  15. Структура и принципы работы интеллектуальной системы управления обработкой на станках с ЧПУ / Р.Ю. Некрасов, А.И. Стариков, И.В. Соловьев, О.В. Бекарева // Технология и материалы. – 2015. – № 4. – C. 41–48.
  16. Щуров И.А., Болдырев И.С. Моделирование процесса резания заготовок из композитных материалов с применением метода конечных элементов // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Машиностроение. – 2012. – № 12. – С. 143–149.
  17. Кузнецов А.С., Дроздов А.А. Технологическое обеспечение точности при обработке на станках с ЧПУ // Современные проблемы науки и образования. – 2015. – № 2. – C. 165–170.
  18. Никишечкин П.А., Григорьев А.С. Практические аспекты разработки модуля диагностики и контроля режущего инструмента в системе ЧПУ // Вестник МГТУ СТАНКИН. – 2013. – № 4 (27). – C. 65–70.
  19. Иващенко А.П. Методы и средства контроля состояния режущего инструмента // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2015. – № 12-3. – C. 393–396.
  20. Неизвестных А.Г., Крылов Е.Г. Анализ точности обработки деталей на станках с ЧПУ // Известия Волгоградского государственного технического университета. – 2008. – № 9 (47). – C. 89–91.
  21. Муселемов Х.М., Устарханов О.М., Ферзалиев И.А. Применение метода конечных элементов при расчете трехслойных балок // Наука в цифрах. – 2016. – № 1. – C. 14–16. – doi: 10.21661/r-114933.
  22. Шаламов В.Г. Математическое моделирование при резании металлов. – Челябинск: Изд-во ЮжУрГУ, 2007. – 100 c.
  23. Иванов В.И. Технологическое обеспечение точности и математическое моделирование процессов механообработки в машиностроении. – Тюмень: Изд-во ТюмГНГУ, 2001. – 194 с.
  24. Справочник технолога-машиностроителя. В 2 т. Т. 2 / под ред. А.Г. Косиловой, Р.К. Мещерякова. – М.: Машиностроение, 1986. – 418 с. – ISBN 5-217-03085-2.

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».