№ 4 (154) (2024)

Обложка

Весь выпуск

Материаловедение в машиностроении

ИЗНОСОСТОЙКОСТЬ ТЕПЛОСТОЙКИХ СТАЛЕЙ ВКС-7 И ВКС-10 ПОСЛЕ ИОННО-ПЛАЗМЕННОГО АЗОТИРОВАНИЯ, ВАКУУМНОЙ ЦЕМЕНТАЦИИ И ВАКУУМНОЙ НИТРОЦЕМЕНТАЦИИ

Куксенова Л.И., Фахуртдинов Р.С., Алексеева М.С.

Аннотация

Проанализированы триботехнические характеристики сталей мартенситного класса ВКС-7 (16Х2Н3МФБАЮ-Ш) и ВКС-10 (13Х3Н3М2ВФБ-Ш). Стали подвергали ионно-плазменному азотированию, вакуумной цементации и вакуумной нитроцементации. Реализована концепция двухэтапной технологии упрочнения: создание термически стабильного ультрамелкодисперсного состояния стали на первом этапе и использование такого состояния для ускоренного и качественного насыщения поверхностного слоя азотом или углеродом на втором этапе. Для создания ультрамелкодисперсного состояния в образцах исследуемых сталей использован метод интенсивной пластической деформации (ИПД). В основе метода лежит измельчение микроструктуры за счет больших сдвиговых деформаций. ИПД выполнена методом теплой осадки в штампе со степенью деформации 80 % при температуре 700 ℃. Испытания образцов на износостойкость проводили на специальном стенде с возвратно-поступательным движением в среде пластичного смазочного материала сопрягаемых образцов, имеющих плоские поверхности трения при давлении 10 МПа и средней скорости скольжения 0,19 м/с. Показано, что стали ВКС-7 и ВКС-10 после ионно-плазменного азотирования и вакуумной цементации обладают высокой износостойкостью (интенсивность изнашивания I  10-10). После вакуумной нитроцементации значения интенсивности изнашивания образцов пары трения практически одинаковые и составляют 0,3·10-10, что в ~3,0 раза меньше, чем после вакуумной цементации. В результате ионно-плазменного азотирования и вакуумной нитроцементации на поверхности сталей формируется наноструктурный поверхностный слой, что приводит к повышению износостойкости сталей. Сформулированы представления о природе повышения задиростойкости азотированных сталей.
Наукоемкие технологии в машиностроении. 2024;(4 (154)):3-18
pages 3-18 views

Технологии механической обработки заготовок

ОСОБЕННОСТИ МОДЕЛИРОВАНИЯ ШЕРОХОВАТОСТИ ПОВЕРХНОСТИ ПРИ ФРЕЗЕРОВАНИИ НЕРЖАВЕЮЩИХ СТАЛЕЙ C ПРИМЕНЕНИЕМ РАЗЛИЧНЫХ СРЕД

Ваниев Э.Р., Джемалядинов Р.М., Теминдаров И.Э., Бекиров Э.Л.

Аннотация

Рассмотрены особенности моделирования шероховатости обработанной поверхности при фрезеровании нержавеющей стали марки 12Х18Н10Т с применением И-20А, МР-99, рапсового и касторового масел и при сухой обработке, на основе использования алгоритмов метода группового учета аргументов. Применение различных cсмазочно-охлаждающих технологических средств (СОТС) рассматривается в теории резания металлов как фактор, уменьшающий шероховатость поверхности. Однако степень влияния различных СОТС в том числе и масел растительной природы при фрезеровании стали 12Х18Н10Т не установлена. Проведенный анализ исследований влияния различных факторов на процесс фрезерования показал, что эти исследования проводились на основе однофакторных экспериментов, которые не позволяют установить взаимное влияние исследуемых факторов на значение параметров процесса резания для различных видов обработки. Методика проведения исследований предусматривает моделирование шероховатости поверхности при фрезеровании стали 12Х18Н10Т по экспериментальным данным в присутствии различных технологических жидкостей в принятом диапазоне изменения режимов резания. Вместе с тем современные методы моделирования позволяют устанавливать это взаимовлияние. Для получения моделей необходимо, прежде всего, знать критерий приработки и критерий затупления режущего инструмента. В результате обработки экспериментальных данных для каждой из технологических сред построены модели шероховатости поверхности в виде зависимостей Ra = f (v, sz, t), адекватно описывающие процесс фрезерования с применением различных сред. Показано, что влияние режимных параметров на образование микронеровностей проявляется в их тесной взаимосвязи. Их взаимное влияние по-разному проявляется в зависимости от используемых СОТС для заданных обрабатываемого и инструментального материалов.
Наукоемкие технологии в машиностроении. 2024;(4 (154)):19-28
pages 19-28 views

Автоматизированные подготовка и управление технологическими процессами

ТРАНСФОРМАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ СТРУКТУРЫ КАК ИНСТРУМЕНТ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ МНОГОНОМЕНКЛАТУРНОГО ПРОИЗВОДСТВА

Чигиринский Ю.Л., Крайнев Д.В., Тихонова Ж.С.

Аннотация

Рассмотрены особенности функционирования многономенклатурного предприятия, в частности: технологической подготовки, оперативного управления и повышения эффективности производства. Освещены вопросы повышения конкурентоспособности многономенклатурного предприятия, определяющие требования к процессам управления и подготовки производства с ориентацией на обеспечение эффективной загрузки технологического оборудования, планирования работы производственных участков при сохранении высокой гибкости. Определены ключевые проблемы можно отметить: отсутствие справочно-статистической информации для расчетов и планирования применительно к условиям конкретного производства; недостаточный уровень взаимодействия между службами и производственными подразделениями; статичный подход к управлению динамической производственной системой; отсутствие эффективных каналов обратной связи, позволяющих отслеживать текущую производственную ситуацию для соответствующего анализа и выработки необходимых коррекций. Показано, что применение цифровых технологий и программных средств имеет существенный потенциал для решения задач в рассматриваемых производственных условиях. Существующие средства цифровизации позволяют значительно повысить уровень взаимодействия между подразделениями и взаимосвязь отдельных этапов подготовки и функционирования производства, доступность необходимой информации и оперативность ее передачи. Выявлены перспективы развития информационной среды предприятия в целях повышения эффективности технологической подготовки производства и оперативного управления производством. Определена необходимость наличия каналов обратной связи, позволяющих отслеживать текущую производственную ситуацию для соответствующего анализа и выработки необходимых коррекций в условиях стохастического характера производственных процессов и динамичности производства. Обоснована целесообразность интеграции в информационную среду предприятия цифровых производственных систем, построенных на базе систем адаптивного управления и наделенных технологическим интеллектом. Таким образом интеллектуализация производства требует модернизации принципов построения информационного обеспечения производственного процесса.
Наукоемкие технологии в машиностроении. 2024;(4 (154)):29-40
pages 29-40 views

Наукоемкие технологии при сборке машин

ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧНОЕ АВТОСБОРОЧНОЕ ПРОИЗВОДСТВО

Иванова Л.Н., Иванов С.Е.

Аннотация

В современном автомобильном производстве для всех четырех основных производственных этапов: прессовое, сварочное, покрасочное и сборочное производство широко применяются высокотехнологичные роботизированные комплексы и автосборочные линии. В работе рассматривается высокотехнологичное автосборочное производство с внедрением промышленных роботов-манипуляторов. Проведены исследования эффективности и производительности автомобильного производства при использовании роботизированной сборки. Представлен краткий обзор научных работ по автоматизации производства с применением роботизированных комплексов. В состав рассмотренных роботизированных комплексов входят различные роботы: сборщики, манипуляторы, вспомогательные роботы. Срок окупаемости роботизированного комплекса составляет от трех до пяти лет. Роботизированные комплексы успешно применяются на различных заводах, на заводе Volkswagen применяются 115 роботов, на заводе Renault – 112 роботов, на заводе Nissan – 106 роботов. Средний временной период сборки одного базового изделия автомобиля на заводе составляет 25 ч. Рассмотрены основные характеристики роботизированной автомобильной сборки: такт сборочной линии; темп выпуска изделий; коэффициент загрузки сборочной линии. Оценивается влияние основных характеристик сборочной линии на производительность в роботизированном автомобильном производстве. Результаты показывают увеличение выпуска изделий до 10 % при повышении коэффициента загрузки на одну десятую. Расчет эффективности роботизированной линии сборки в автомобильном производстве показывает, что за пять лет прирост чистой прибыли только от одной роботизированной линии сборки, составит около пяти миллионов рублей. Кроме того, существенно увеличится производительность выпуска изделий при роботизации сборки в автомобильном производстве. Также показана эффективность применения роботизированной линии сборки в автомобильном производстве.
Наукоемкие технологии в машиностроении. 2024;(4 (154)):41-48
pages 41-48 views

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».