Эвристическое моделирование посредством синтеза прогностической модели процесса фрезерования авиационных деталей оппозитно расположенными концевыми фрезами


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Представлен сравнительный анализ существующих технологий фрезерования. Выявлено влияние основных отрицательных факторов, влияющих на качество обрабатываемых поверхностей. Предложены оптимальные схемы обработка оппозитными фрезами. Проведено моделирование процессов фрезерования оппозитно-расположенными фрезами тонкостенных протяжённых авиационных деталей. Исследуемый процесс описан соответствующими физическими величинами. Рассмотрена система из восьми характеристических уравнений, описывающих режимы и составляющие сил резания, а также динамику процесса фрезерования. Получено характеристическое уравнение в безразмерном виде, связывающее геометрические параметры режущего инструмента, величину подачи и частоту вращения фрезы. После проверки синтезированной математической модели расчётом была проведена экспериментальная проверка предлагаемой модели на адекватность реальному процессу при обработке оппозитно расположенными концевыми фрезами соответствующих стенок заготовок нервюр и балок из алюминиевого сплава, изготовленных штамповкой. Механически обработаны ребра колодцев и карманов авиационных деталей в условиях мелкосерийного производства. Замеры шероховатости проводились на профилографе-профилометре. Были определены оптимальные значения показателей степеней и соответствующих коэффициентов при симплексах математической модели. Проведён сравнительный анализ практических показателей и смоделированных данных процесса фрезерования. Полученная модель позволяет спрогнозировать результаты обработки предлагаемым способом с погрешностью 10-15%.

Об авторах

Е. А. Шестакова

Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева

Автор, ответственный за переписку.
Email: anburg@mail.ru
ORCID iD: 0009-0004-4254-808X

старший преподаватель кафедры технологии машиностроительных производств

Россия

В. О. Иевлев

Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева

Email: voievlev@kai.ru

кандидат технических наук, доцент кафедры технологии машиностроительных производств

Россия

Р. М. Янбаев

Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева

Email: ruslan-yanbaev@mail.ru
ORCID iD: 0009-0000-9039-9999

кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой технологии машиностроительных производств

Россия

Список литературы

  1. Сычев А.К., Михайлов В.К., Семенов В.А., Кульчев В.М., Милехин Е.С., Коротких В.С. Кромкофрезерный станок: патент SU № 1107967; опубл. 15.08.84; бюл. № 30.
  2. Шестакова Е.А., Иевлев В.О., Янбаев Р.М., Курылев Д.В. Синтез слабонагруженной обшивки летательных аппаратов // Вестник Казанского государственного технического университета им. А.Н. Туполева. 2020. Т. 76, № 4. С. 63-66.
  3. Клайн С.Дж. Подобие и приближенные методы. М.: Мир, 1968. 304 с.
  4. Седов Л.И. Методы подобия и размерности в механике. М.: Наука, 1987. 430 с.
  5. Шестакова Е.А. Повышение качества авиационных деталей, получаемых методом послойного формирования из алюминиевых сплавов // Вестник Казанского государственного технического университета им. А.Н. Туполева. 2020. Т. 76, № 2. С. 87-91.
  6. Шестакова Е.А., Янбаев Р.М., Янбаев Ф.М., Галдина А.Ю. Исследование процесса формообразования деталей и заготовок методом послойного наплавления сплавов // Сборник докладов Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Новые технологии, материалы и оборудование российской авиакосмической отрасли» (10-12 августа 2016 г., Казань). Т. 1. Казань: Изд-во Академии наук РТ, 2016. С. 526-533.
  7. Шестакова Е.А., Янбаев Р.М., Галдина А.Ю. Высокопроизводительный способ изготовления фасонных деталей типа тел вращения из алюминиевых сплавов: патент РФ № 2707371; опубл. 26.11.2019; бюл. № 33.
  8. Руководящие технические материалы РТМ 1311. Подготовка программ для деталей на фрезерных станках с числовым программным управлением. М.: Научно-исследовательский институт технологии и организации производства, 1971. 500 с.
  9. Иевлев В.О. Проектирование оптимальных операций фрезерования авиационных деталей. Автореф. ... дис. канд. техн. наук. Казань, 1989. 32 с.
  10. Козлов С.В., Ширшов Е.О. Исследование динамики фрезерования тонкостенных элементов деталей // Инновации в науке. 2019. № 4 (92). С. 29-34.
  11. Назаров М.В., Киселев Е.С. Фрезерование тонкостенных заготовок из алюминиевых сплавов при учёте условий жёсткости и автоматизации назначения элементов режима обработки на станках с ЧПУ // Горное оборудование и электромеханика. 2019. № 6 (146). С. 42-47. doi: 10.26730/1816-4528-2019-6-42-46
  12. Старовойтов С.В., Красников И.П., Гайлиш М.Д. Повышение эффективности лезвийной обработки компрессорных лопаток за счёт объёмного строгания // Известия высших учебных заведений. Авиационная техника. 2023. № 1. С. 121-127.
  13. Паймушин В.Н., Фирсов В.А., Шишкин В.М., Газизуллин Р.К. Распространение вибраций в тонкостенных каркасированных конструкциях // Известия высших учебных заведений. Авиационная техника. 2022. № 3. С. 49-54.
  14. Кугультинов С.Д., Щенятский А.В., Жиляев А.С. Численный анализ влияния условий механической обработки на напряжённо-деформированное состояние крупно-габаритных тонкостенных деталей сложной формы // Интеллектуальные системы в производстве. 2018. Т. 16, № 3. С. 17-21. doi: 10.22213/2410-9304-2018-3-17-21

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Вестник Самарского университета. Аэрокосмическая техника, технологии и машиностроение, 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

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».