Improved machining accuracy of hollow cylinder components based on preventive compensation for tool wear errors

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Objective – improvement of the precision of finish reaming of hollow cylinder type components by using preventive compensation for cutting tool wear. The study focuses on hollow cylinder type components, exemplified by the liners of drilling pump cylinders, where the finish machining of the central bore is studied. The machining is performed on a numerically controlled lathe. The proposed approach involves dynamic monitoring of the cutting-edge condition during the production of a test batch. The cutting blade is described as a set of points that subsequently approximate the contour of the cutting edge. Since the wear pattern of each individual insert is random, the study uses an artificial intelligence approach to solve the prediction problem. A neuro-fuzzy model was developed to describe the cutting edge during wear. The model includes a knowledge base that is updated based on the monitoring results of the cutting edge shape. The model also includes a logical block containing a set of conditions that enable the simulation results to be produced with the required accuracy. Testing of the developed model shows that the error in describing the cutting edge contours does not exceed 8%. On the basis of the calculated descriptions of the blade contour, corrections to the cutting tool trajectories are calculated, which allow compensation for the wear of the cutting plate. Research into the effectiveness of the solutions obtained has shown that it is possible to increase tool efficiency (in terms of tool life) by 35–45%. In addition, the developed neuro-fuzzy model can be integrated into an expert system that helps to reduce the risk of sudden cutting tool failure. This is particularly important in the manufacture of hydraulic machine components.

About the authors

V. E. Ovsyannikov

Industrial University of Tyumen

Email: vik9800@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8775-0781

R. Yu. Nekrasov

Industrial University of Tyumen

Email: nekrasovryu@tyuiu.ru
ORCID iD: 0000-0001-7594-6114

S. S. Chuikov

Industrial University of Tyumen

Email: chuikovss@tyuiu.ru
ORCID iD: 0009-0002-1823-8255

E. M. Kuznetsova

Kurgan State University

Email: lenkuz@bk.ru
ORCID iD: 0009-0002-0057-8550

References

  1. Гасанов Б.Г., Сиротин П.В., Исмаилов М.А., Харченко Е.В. Повышение ударно-абразивной износостойкости деталей клапана бурового насоса // Научные исследования: итоги и перспективы. 2023. Т. 4. № 1. С. 39–44. https://doi.org/10.21822/2713-220X-2023-4-1-39-44. EDN: LCBCWX.
  2. Иванов Е.А., Иванова О.В., Грицына Н.И. Изготовление биметаллических подшипников скольжения для буровых насосов в условиях ТОО «Венчурная фирма «Поиск» // Вестник Северо-Казахстанского университета им. Манаша Козыбаева. 2022. № 3. С. 149–158. https://doi.org/10.54596/2309-6977-2022-3-149-158. EDN: YLGEIK.
  3. Пат. № 24529, Российская Федерация, U1, F16J, 1/00. Поршень бурового насоса / патентообладатели: С.Б. Юрочкин, А.И. Павлов, Л.В. Кисельникова. № 2001133902/20. Заявл. 13.12.2001; опубл. 10.08.2002. EDN: CQANWN.
  4. Пат. № 117553, Российская Федерация, U1, 15/06, F16K, 1/36. Клапан бурового насоса / Д.О. Макушкин, А.Ф. Мурашко, А.В. Давыдов; заявитель и патентообладатель Сибирский федеральный университет. № 2010145971/06. Заявл. 10.11.2010; опубл. 27.06.2012. EDN: MOGFQR.
  5. Пат. № 2770342, Российская Федерация, C1, F04B, 47/00. Насос буровой трехпоршневой одностороннего действия / Р.Ф. Файрушин; заявитель и патентообладатель Общество с ограниченной ответственностью «Иждрил Холдинг». № 2021119163. Заявл. 29.06.2021; опубл. 15.04.2022. EDN: EELKXO.
  6. Пат. № 30383, Российская Федерация, U1, E21B, 21/06, 21/10. Насос для буровой установки / заявитель и патентообладатель Общество с ограниченной ответственностью «Уральский машиностроительный завод». № 2003104460/20. Заявл. 19.02.2003: опубл. 27.06.2003. EDN: NIXYSO.
  7. Смирнова Е.Н., Крылов Е.Г. Проблема автоматизированного проектирования технологических процессов с учетом технологической наследственности // Известия Волгоградского государственного технического университета. 2011. № 13. С. 100–102. EDN: ONCNMF.
  8. Kotlyarov V.P., Maslakov A.P., Tolstoles A.A. Digital modelling of production engineering for metalworking machine shops // Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS. 2019. Vol. 31. No. 3. P. 85–98. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2019-31(3)-8. EDN: LSIJGC.
  9. Пухов А.С. Организационно-технические и экологические принципы создания автоматизированных систем // Безопасность жизнедеятельности: проблемы и решения – 2017: матер. Междунар. науч.-практ. конф. (с. Лесниково, 25–26 мая 2017 г.). Лесниково: Курганская гос. сельскохоз. акад. им. Т.С. Мальцева, 2017. С. 336–342. EDN: YQQXKK.
  10. Карлина Ю.И. Интеграция этапов подготовки производства высокоточных малогабаритных деталей на станках с числовым программным управлением // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2021. № 1. С. 17–23. https://doi.org/10.26731/1813-9108.2021.1(69).17-23 EDN: WQHCPV.
  11. Artamonov E.V., Tveryakov A.M., Shtin A.S. Investigation of electromagnetic properties of tool hard alloys under the influence of high temperatures // Materials Research Proceedings (Temryuk, 6–10 September 2021). Temryuk, 2022. P. 323–328. https://doi.org/10.21741/9781644901755-57. EDN: ZBJDOB.
  12. Кабалдин Ю.Г., Саблин П.А., Щетинин В.С. Управление динамической устойчивостью металлорежущих систем в процессе резания по фрактальности шероховатости обработанной поверхности // Frontier Materials & Technologies. 2023. № 3. С. 43–51. https://doi.org/10.18323/2782-4039-2023-3-65-4.
  13. Кабалдин Ю.Г., Иванов С.В., Башков А.А. Управление устойчивостью трибосистемами при внешнем трении и резании на основе алгоритмов нелинейной динамики, теории фракталов и нейросетевого моделирования // Мехатроника, автоматика и робототехника. 2024. № 13. С. 150–156. https://doi.org/10.26160/2541-8637-2024-13-150-156. EDN: NXFIAU.
  14. Zakovorotnyi V.L., Gvindjiliya V.E. Influence of speeds of forming movements on the properties of geometric topology of the part in longitudinal turning // Journal of Manufacturing Processes. 2024. Vol. 112. P. 202–213. https://doi.org/10.1016/j.jmapro.2024.01.037. EDN: LHVZHV.
  15. Безъязычный В.Ф., Паламарь И.Н. Современные аспекты автоматизации научных исследований качества поверхности деталей машин с использованием методов машинного обучения // Наукоемкие технологии в машиностроении. 2021. № 7. С. 12–19. https://doi.org/10.30987/2223-4608-2021-7-12-19. EDN: VIPEMD.
  16. Artamonov E., Vasilega N., Yadygin A. Analysis of factors affecting operability to assess risks and opportunities in the operation of built-up cutting tools // Key Engineering Materials. 2022. Vol. 910. P. 220–225. https://doi.org/10.4028/p-wu7wdy.
  17. Zakovorotny V., Gvindjiliya V. The features of the evolution of the dynamic cutting system due to the regenerative effect // Dynamics of technical systems: AIP Conference Proceedings of the 7 International Scientific-Technical Conference (Rostov-on-Don, 9–11 September 2023). Rostov-on-Don: American Institute of Physics Inc., 2023. Vol. 2507. Iss. 1. Р. 030002. https://doi.org/10.1063/5.0109559. EDN: FLSYFX.
  18. Ovsyannikov V., Nekrasov R., Putilova U., Il’yaschenko D., Verkhoturova E. On the issue of automatic form accuracy during processing on CNC machines // Revista Facultad de Ingenieria. 2022. No. 103. P. 88–95. https://doi.org/10.17533/udea.redin.20201111. EDN: HCVDFL.
  19. Stupnytskyy V., Dragašius E., Baskutis S., Xianning Sh. Modeling and simulation of machined surface layer microgeometry parameters // Ukrainian Journal of Mechanical Engineering and Materials Science. 2022. Vol. 8. No. 1. P. 1–11. https://doi.org/10.23939/ujmems2022.01.001. EDN: FGAHMG.
  20. Proskuryakov N.A., Nekrasov R.Y., Starikov A.I., Solov’ev I.V., Barbyshev B.V., Tempel’ Y.A. Fuzzy controllers in the adaptive control system of a CNC lathe // Russian Engineering Research. 2018. Vol. 38. No. 3. P. 220–222. https://doi.org/10.3103/S1068798X18030188. EDN: XXMQTZ.
  21. Темпель Ю.А., Некрасов Р.Ю., Темпель О.А. Моделирование влияния сил резания на геометрию детали и алгоритм автоматизации коррекции управляющей программы // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2022. № 4. С. 533–537. https://doi.org/10.24412/2071-6168-2022-4-533-538. EDN: JKPXBZ.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).