ANALYSIS OF METAL-CUTTING MACHINES IN-TENDED SERVICE

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The analysis of machining facility used for short-run production, large-scale or mass-production operations has been carried out. Their disadvantages are presented in the work, i.e., in a short-run production, superuniversal machining center units are used, being primarily made for processing techniques, but not for the surface of the part. Such machines, having excessive wide technological and technical capabilities, remain untapped in the workplace, becoming low effective in the application; in mass production, designed process-specialized machines can cover only a small part of the common typical surfaces, that means, there are no machines for making bearing arrangement, in mass production operational machines are designed with no reconfiguration, which makes their application impossible when there is some introduction of changes in the structure of the manufactured part. To eliminate these disadvantages, it is necessary to design specialized machines for manufacturing in all types of production of programme units for parts surfaces. Depending on the type of production, machines should be designed for the manufacture of different groups of surface modules (SM) types. In a short-run production, a large number of types of SM should be manufactured on one machine, and with an increase in the production cycle, the number of SM types manufactured on one machine should decrease. Taking into account the high frequency of sets of bases in manufactured parts, it is necessary to expand the group of specialized machines through their design for the manufacture of sets of bearing arrangements, where the production of their diversity is limited. The machine tool holding for the manufacture of all SM will allow changes to be made to the designing technological processes technique. So, technological operations should be aimed not at machining individual surfaces or groups of surfaces, but at one or more types of SM. This will improve the quality of manufacturing activity for parts production by reducing the number of operations, since one or more SM will be machined and it will reduce the labor intensity of their engineering process due to the use of a data bank of modules of process industries for the manufacture of SM.

About the authors

Boris Mukhtarbekovich Bazrov

Institute of Mashine Science named after Blagonravov RAS

Email: modul_lab@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3297-9818
SPIN-code: 3695-3125
Scopus Author ID: 6603638665
professor, doctor of technical sciences

References

  1. Юденков Н. Тенденции развития мирового станкостроения // Станкоинструмент. 2018. № 1(10). С. 38–52.
  2. Кузнецов А.П. Направления развития металлорежущих станков: системные принципы Ч. 1 // Станкоинструмент. 2020. № 3 (20). С. 30–41.
  3. Базров Б.М. Модульная технология // Наукоемкие технологии в машиностроении. 2011. № 4. С. 3–10.
  4. Базров Б.М. Модульный принцип построения станочного оборудования // Вестник машиностроения. 2011. № 11. С. 51–53.
  5. Сахаров А.В. Определение технологических возможностей станков сверлильно-фрезерно-расточной группы на модульном уровне // Станкоинструмент. 2018. № 4 (13). С. 40–44.
  6. Сахаров А.В., Родионова Н.А. Определение технологических возможностей токарного обрабатывающего центра // Станкоинструмент. 2019. № 4 (17). С. 36–41.
  7. Сахаров А.В. Определение технологических возможностей вертикального фрезерного обрабатывающего центра // Станкоинструмент. 2020. № 4 (21). С. 48–53.

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».