Classification of allowance to create an automated cutting tool selection system

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

This article presents the classification of technological allowances and sets the properties for their determination. It is shown that at present there is no software for solving the problem of cutting tool selection, high dependence on the human factor and qualification of engineers. The necessity of automation of this process and the need to reduce the nomenclature of RI is shown. Requirements to the automated system of cutting tool selection are formulated. To automate this task, an approach using as input data the allowance removed by machining is proposed. The classification of the allowance is proposed and a set of its technological characteristics is defined.

About the authors

D. V. Yudin

MSUT "STANKIN"

Author for correspondence.
Email: dindv@mail.ru
postgraduate student at the sub-department of "Automated Information Processing and Management Systems"

A. N. Feofanov

MSUT "STANKIN"

Email: feofanov.fan1@yandex.ru
D.Sc. of Engineering, Full Professor, Professor at the sub-department of "Engineering Graphics"

References

  1. Bazrov B. M. A systematic approach to the application of types of technology. High-Tech Technologies of Mechanical Engineering. – 2022. – No. 7 (133). – P. 27–32.
  2. Mitrofanov S. P. Group Technology of Machine-Building Production. Vol. 1: Organization of Group Production. – Leningrad: Mashinostroenie, 1983. – 407 p.
  3. Krylov E. G., Kozlovtseva N. V., Litvintseva V. V., Dong Yu. Y. The quality of the cutting tool functioning. Ways and means of ensuring. Prospects for the Development of Information Technology. – 2014. – No. 17.
  4. Fatkhutdinov R. A. Organization of Production: Textbook. – Moscow: INFRA-M, 2007. – 544 p.
  5. The problems of rational selection of tool management systems on CNC machines / E. G. Krylov, N. V. Kozlovtseva, A. B. Mishkevich, V. V. Litvinzeva // Technical Sciences: Modern Issues and Development Prospects: International Conference, December 10, 2013.
  6. Yudin D. V., Feofanov A. N. Formalization of an allowance removed during cutting to solve the problem of automating the development of a technological process. Automation and Modeling in Design and Management. – 2024. – No. 3 (25). – P. 27–33.
  7. GOST 3.1109-82 “ESTD. Terms and Definitions of Basic Concepts”: date of introduction 1983-01-01. – Moscow: Standartinform, 2012. – 15 p.
  8. Lontev A. D., Guschin I. F., Batuev V. A. et al. General Machine-Building Standards of Cutting Modes. In 2 vols. Vol. 2. – Moscow: Mashinostroenie, 1991. – 640 p.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

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».