ТРАНСФОРМАЦИЯ ВЗГЛЯДОВ НА ТЕОРИЮ РЕЗАНИЯ ПРИ ПЕРЕХОДЕ К «ЦИФРЕ»

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Рассмотрены основные задачи теории резания металлов в традиционном представлении науки о механизмах и закономерностях изнашивания инструмента в процессе лезвийной обработки. Показано, что необходимость постоянного расширения области интересов специалистов продиктована совершенствованием конструкционных и инструментальных материалов и конструктивной структуры лезвийного инструмента – расширяющимся распространением твердосплавных инструментов с многослойными износостойкими покрытиями, конструкционных материалов с повышенными физико-механическими и специальными эксплуатационными характеристиками. Повышенные требования к стабильности процессов механической обработки определяются увеличением удельного веса дорогостоящего оборудования с ЧПУ в общей массе средств оснащения механообрабатывающих производств. Кастомизация машиностроительного производства и ужесточение функциональных требований к производимой продукции требует повышения надежности обеспечения результатов механической обработки. Фактором, определяющим изменение «вектора внимания» науки о резании металлов, следует считать расширение области влияния информационных технологий и, в частности, развитие систем искусственного интеллекта. Показано, что существующие средства цифровизации позволяют значительно повысить эффективность механообрабатывающего производства за счет развитых средств математического моделирования и прогнозирования результатов обработки. Дополнительным механизмом обеспечения стабильности и надежности металлообработки следует считать переход от систем мониторинга состояния элементов технологической системы к системам адаптивного управления с обратной связью. Обоснована возможность адаптации условий резания к «мгновенному» состоянию элементов технологической системы с учетом стохастического характера и вариабельности свойств контактной пары «инструмент – заготовка». Таким образом, цифровизация и интеллектуализация производства определяют трансформацию взглядов на предмет и
методы науки о резании.

Об авторах

Юлий Львович Чигиринский

Волгоградский государственный технический университет

Email: Julio-Tchigirinsky@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-5620-5337
SPIN-код: 4817-4424
Scopus Author ID: 9037863700
ResearcherId: L-9790-2015
кафедра "Технология машиностроения", профессор, доктор технических наук

Дмитрий Вадимович Крайнев

Волгоградский государственный технический университет

Email: krainevdv@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8762-4251
кафедра «Технология машиностроения», доцент, кандидат технических наук

Евгений Михайлович Фролов

Волгоградский государственный технический университет

Email: eltar1983@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-8753-5910
кафедра «Технология машиностроения>>, доцент, кандидат технических наук

Список литературы

  1. Износу – нет // Промышленные страницы Сибири. 2020. № 3 (147).
  2. Иващенко А.П. Методы и средства контроля состояния режущего инструмента // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2015. № 12-3. С. 393–396.
  3. Martinov G.M., Grigor’ev A.S. Diagnostics of cutting tools and prediction of their life in numerically controlled systems. Russ. Engin. Res. 33, 433–437 (2013). doi: 10.3103/S1068798X13070137.
  4. Табаков В.П., Худобин Л.В. Повышение работоспособности твердосплавного инструмента путем направленного выбора механических свойств слоев многослойного покрытия с учетом функциональных параметров процесса резания // Упрочняющие технологии и покрытия. 2018. Т. 14, № 9 (165). С. 414–418. EDN XZBNNR.
  5. Локтев Д., Ямашкин Е. Основные виды износостойких покрытий // Наноиндустрия. 2007. № 5. С. 24–31. EDN NXPGVV.
  6. Azikov N.S., Brzhozovskii B.M., Krainev D.V. [et al.] The Influence of Low-Temperature Plasma Modification on Contact Interactions of Cutting Tools // Journal of Machinery Manufacture and Reliability. 2023. Vol. 52, No. 4. P. 307–312. doi: 10.3103/S1052618823040040. EDN NIFAEM.
  7. Бржозовский Б.М., Зинина Е.П., Мартынов В.В., Плешакова Е.С. Оценивание качества поверхностного слоя рабочей части режущего инструмента по параметру микротвердости // Металлообработка. 2015. № 2 (86). С. 15–21. EDN UAVUNZ.
  8. Липатов А.А., Агапов С.И. Влияние размера карбидных зерен на режущие свойства вольфрамокобальтовых твердых сплавов при точении стали 12Х18Н10Т // Известия Волгоградского государственного технического университета. 2004. № 9. С. 18–19. EDN HTKTAJ.
  9. Постнов В.В., Хадиуллин С.Х., Малахов Е.Н., Старовойтов С.В. Исследование показателей, определяющих режущие свойства инструментальных твердых сплавов при обработке труднообрабатываемых материалов // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. 2012. Т. 16. № 8(53). С. 118–125. EDN PXALAF.
  10. Chigirinskii, Yu.L., Tikhonova Zh.S., Krainev D.V. Method for assessing the thermophysical properties of the contact pair tool - steel workpiece // Journal of Physics: Conference Series: Intelligent Information Technology and Mathematical Modeling 2021 (IITMM 2021), Gelendzhik, 31 мая-06 июня 2021. Vol. 2131. Gelendzhik: IOP Publishing, 2021. P. 052012. doi: 10.1088/1742-6596/2131/5/052012.URL. EDN HHKTKI.
  11. Tikhonova Z., Kraynev D., Frolov E. Thermo-Emf as Method for Testing Properties of Replaceable Contact Pairs // Proceedings of the 5th International Conference on Industrial Engineering (ICIE 2019): Conference proceedings ICIE 2019, Sochi, Russia, 25–29 марта 2019. – Sochi, Russia: Springer International Publishing, Switzerland AG, 2020. P. 1097–1105. doi: 10.1007/978-3-030-22063-1_117. EDN YEAGZO.
  12. Jr A., Morales-Menendez R., Rodriguez C., Sucar L. (2006). Diagnosis of a Cutting Tool in a Machining Center. 3706–3713. 10.1109/IJCNN.2006.247386.
  13. Mohse S. & Behrooz A. Cutting tool wear prediction in machining operations, a review. Journal of New Technology and Materials, 2022. ffhal-03888252.
  14. Черепанов Н.В., Буслаев С.П. Проблемы и задачи развития искусственного интеллекта на машиностроительном предприятии // Инновации и инвестиции. 2021. № 7. С. 175–179. EDN GDPPMK.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
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».