Estimation of energy consumption during machining of planes

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Based on the previously identified hypothesis about the dependence of energy consumption on the area of the cutting surface, confirmed by end and cylindrical milling, a cumulative mathematical analysis of the results for four processing methods was carried out. The results of experimental studies and analytical calculations of energy consumption during planning and broaching of the plane, performed for conditions similar to milling, are presented. The cutting surface areas formed by the cutting blade of the tools for the specified processing conditions are determined. It has been established and mathematically confirmed that the revealed hypothesis can be generalized to processing methods with different kinematic schemes, but with similar cutting conditions.

About the authors

L. D. Malkova

Bauman Moscow State Technical University

Author for correspondence.
Email: ldm@bmstu.ru
Moscow

References

  1. Kasimov L. N. Resource-Saving Technologies of Mechanical Processing of Hard-to-Process Materials / L. N. Kasimov; Ministry of Education of the Russian Federation, Ufa State University of Service. – Ufa: Designpoligrafservice LLC, 2003. – 180 p. – ISBN 5-88469-120-3.
  2. Kuznetsov A. P. Structures of Processes and Equipment for Cutting Processing. Part 1: Energy Informational Model of Structure of Manufacturing Processes // Bulletin of Mechanical Engineering. – 2015. – No. 2. – P. 73–83.
  3. Gorlenko O. A., Malashenko V. M., Malashenko N. A. Distribution of the Allowance Between Technological Transitions When Machining Holes with Cutters and Axial Tools // Handbook. Engineering Journal. – 2003. – No. 4. – P. 53–58.
  4. Ignatov S. N., Karpov A. V., Raspopin A. P. Evaluation of the Effectiveness of Blade Processing Using an Infinite Energy Criterion // STIN. – 2004. – No. 12. – P. 23–26. – ISSN 0869-7566.
  5. Baranov A. V. Energy Optimization of Hole Cutting // Bulletin of Mechanical Engineering. – 2011. – No. 3. – P. 47–50.
  6. Silin S. S., Baranov A. V. Optimization of Mechanical Processing Operations by Energy Criteria // STIN. – 1999. – No. 1. – P. 16–17.
  7. Malkov O. V., Karelskiy A. S. Calculation of Cutting Force When Machining Internal Threads with Thread Milling Cutters // Vestnik of Nosov Magnitogorsk State Technical University. – 2024. – Vol. 22, No. 3. – P. 92–100. – doi: 10.18503/1995-2732-2024-22-3-92-100.
  8. Malkov O. V., Karelskiy A. S. Theoretical Calculation of the Components of Thread Milling Cutting Forces // Vestnik of Nosov Magnitogorsk State Technical University. – 2023. – Vol. 21, No. 4. – P. 44–55. – doi: 10.18503/1995-2732-2023-21-4-44-55.
  9. Vinogradov D. V. Investigation of Cutting Forces at a Curved Section of the Cut Layer // Vestnik MSUT “Stankin”. – 2023. – No. 2 (65). – P. 23–31. – doi: 10.47617/2072-3172_2023_2_23. – EDN: EYPHVW.
  10. Melkeris T. V., Vinogradov D. V. Determination of the Cutting Force for a Curved Section of the Cut Layer // Science and Education: Scientific Edition of Bauman Moscow State Technical University. – 2014. – No. 12. – P. 124–135. – doi: 10.7463/1214.0745856.
  11. Malkov O., Karelsky A. S. Force Modeling of Thread Milling // AIP Conference Proceedings: 45th Academic Space Conference, Moscow, Russia, March 30 – April 2, 2021. – Vol. 2549. – Moscow: American Institute of Physics Inc., 2021. – P. 170004.
  12. Malkov O. V., Karelskiy A. S. Cutting Force Analysis During Thread Milling // Proceedings of the 7th International Conference on Industrial Engineering (ICIE 2021), Sochi, May 17–21, 2021. – Vol. 2. – Chelyabinsk: Springer, 2022. – P. 563–573. – doi: 10.1007/978-3-030-85230-6_67.
  13. Malkova L. D. Estimating Power Consumption for Flat Surface Machining Using Various Milling Techniques // Engineering Journal: Science and Innovation. – 2016. – No. 12 (60). – P. 7. – doi: 10.18698/2308-6033-2016-12-1559.
  14. Malevsky N. P., Malkov O. V. Calculation of Combined Spline Broaches: Textbook for the Course “Fundamentals of Cutting Tools Design”. – Moscow: Publishing House of Bauman Moscow State Technical University, 2004. – 44 p. – ISBN 5-7038-2527-X.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

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».