Modal analysis of various grinding wheel types for the evaluation of their integral elastic parameters

Cover Page

Cite item

Abstract

Introduction. In developing a mathematical model for the sound pressure generated by the grinding process, it became necessary to determine the actual values of the integral elastic parameters of grinding wheels to use as inputs in the model. This will expand the applicability of the model and maximize its practical utility. This paper describes an approach to determining Poisson's ratios and Young's moduli for grinding wheels with different characteristics. The elastic properties of the tool are the subject of this study. The purpose is to establish the relationship between actual values of integral elastic parameters and grinding wheel characteristics via modal analysis. The research method combines experimental investigation of natural frequency spectra and modal analysis, implemented via the finite element method in specialized software. Additionally, regression analysis is employed to derive empirical dependencies of the integral elastic parameters of grinding wheels on abrasive grain size and hardness. Results and discussion. The main result of this work is the determination of the actual values of Poisson's ratios and Young's moduli for grinding wheels with the studied characteristics. The selection of grinding wheel characteristics allowed for the investigation of the influence of abrasive grain size and hardness on its integral elastic properties. The development of a mathematical model for sound pressure generated by the grinding process, along with a methodology for predicting the service life of grinding wheels based on this model, will improve grinding operation efficiency by reducing the machine-setting time, increasing processing time, reducing consumption of manufacturing resources, and optimizing tool lifespan utilization.

About the authors

Aleksandr S. Zhukov

South Ural State University

Author for correspondence.
Email: zhukovas@susu.ru
ORCID iD: 0000-0002-9328-7148
SPIN-code: 3741-5340
Scopus Author ID: 55990450100
ResearcherId: ABA-9196-2021

Ph.D. (Engineering) student

Russian Federation, 76 Prospekt Lenina, Chelyabinsk, 454080, Russian Federation

Dmitrii V. Ardashev

South Ural State University

Email: ardashevdv@susu.ru
ORCID iD: 0000-0002-8134-2525
SPIN-code: 1231-7206
Scopus Author ID: 36464934000
ResearcherId: ABG-2889-2020

D.Sc. (Engineering), Associate Professor

Russian Federation, 76 Prospekt Lenina, Chelyabinsk, 454080, Russian Federation

Victor V. Batuev

South Ural State University

Email: batuevvv@susu.ru
ORCID iD: 0000-0001-9969-4310
SPIN-code: 2350-0118
Scopus Author ID: 57197835418
ResearcherId: GON-9794-2022

Ph.D. (Engineering), Associate Professor

Russian Federation, 76 Prospekt Lenina, Chelyabinsk, 454080, Russian Federation

Victor L. Kulygin

South Ural State University

Email: kulyginvl@susu.ru
ORCID iD: 0009-0000-8509-1420
SPIN-code: 3638-3340
Scopus Author ID: 57204526932

Ph.D. (Engineering), Associate Professor

Russian Federation, 76 Prospekt Lenina, Chelyabinsk, 454080, Russian Federation

Egor I. Schuleshko

South Ural State University

Email: schuleshko21@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5709-4285
SPIN-code: 3836-5833
Scopus Author ID: 58785255800
ResearcherId: LGY-7531-2024

Ph.D. (Engineering) student

Russian Federation, 76 Prospekt Lenina, Chelyabinsk, 454080, Russian Federation

References

  1. Ардашев Д.В., Жуков А.С. Исследование спектрального состава свободных акустических колебаний шлифовальных кругов на керамической связке // Металлообработка. – 2023. – № 1 (133). – С.  3–20. – doi: 10.25960/mo.2023.1.3.
  2. Ардашев Д.В., Жуков А.С. Исследование взаимосвязи режущей способности инструмента с параметрами акустического сигнала в процессе профильного шлифования // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2022. – Т. 24, № 4. – С. 64–83. – doi: 10.17212/1994-6309-2022-24.4-64-83.
  3. Analysis of dynamic characteristics for machine tools based on dynamic stiffness sensitivity / C. Li, Z. Song, X. Huang, H. Zhao, X. Jiang, X. Mao // Processes. – 2021. – Vol. 9 (12). – Art. 2260. – P. 1–16. – doi: 10.3390/pr9122260.
  4. Developing and testing the proto type structure for micro tool fabrication / H. Xiao, X. Hu, S. Luo, W. Li // Machines. – 2022. – Vol. 10 (10). – Art. 938. – P. 1–21. – doi: 10.3390/machines10100938.
  5. Modeling the static and dynamic behaviors of a large heavy-duty lathe machine under rated loads / C.-Y. Lin, Y.-P. Luh, W.-Z. Lin, B.-C. Lin, J.-P. Hung // Computation. – 2022. – Vol. 10 (12). – Art. 207. – P. 1–18. – doi: 10.3390/computation10120207.
  6. Study on kinematic structure performance and machining characteristics of 3-axis machining center / T.-C. Chan, C.-C. Chang, A. Ullah, H.-H. Lin // Applied Sciences. – 2023. – Vol. 13 (8). – Art. 4742. – P. 1–29. – doi: 10.3390/app13084742.
  7. Behera R., Chan T.-C., Yang J.-S. Innovative structural optimization and dynamic performance enhancement of high-precision five-axis machine tools // Journal of Manufacturing and Materials Processing. – 2024. – Vol. 8 (4). – Art. 181. – P. 1–25. – doi: 10.3390/jmmp8040181.
  8. Vázquez C.R., Guajardo-Cuéllar A. Prediction of vertical vibrations of a CNC router type geometry // Applied Sciences. – 2024. – Vol. 14 (2). – Art. 621. – P. 1–23. – doi: 10.3390/app14020621.
  9. Real-time estimation for cutting tool wear based on modal analysis of monitored signals / Y. Chi, W. Dai, Z. Lu, M. Wang, Y. Zhao // Applied Sciences. – 2018. – Vol. 8 (5). – Art. 708. – P. 1–13. – doi: 10.3390/app8050708.
  10. Stability analysis and structure optimization of unequal-pitch end mills / W. Nie, M. Zheng, S. Xu, Y. Liu, H. Yu // Materials. – 2021. – Vol. 14 (22). – Art. 7003. – P. 1–13. – doi: 10.3390/ma14227003.
  11. Chatter and surface waviness analysis in Oerlikon face hobbing of spiral bevel gears / J. Wang, J. Qian, K. Huang, Z. Shang, J. Yu // Aerospace. – 2024. – Vol. 11 (7). – Art. 535. – P. 1–25. – doi: 10.3390/aerospace11070535.
  12. Experimental identification of milling process damping and its application in stability lobe diagrams / C. Mladjenovic, K. Monkova, A. Zivkovic, M. Knezev, D. Marinkovic, V. Ilic // Machines. – 2025. – Vol. 13 (2). – Art. 96. – P. 1–24. – doi: 10.3390/machines13020096.
  13. Experimental-analytical method for determining the dynamic coefficients of turning tools / L. Nowakowski, S. Blasiak, M. Skrzyniarz, J. Rolek // Materials. – 2025. – Vol. 18 (3). – Art. 563. – P. 1–15. – doi: 10.3390/ma18030563.
  14. Овчинников А.И. Материалы для абразивного инструмента. Обзор // Наука и образование. – 2013. – № 7. – С. 41–68. – doi: 10.7463/0713.0577449.
  15. Абызов А.М. Оксид алюминия и алюмооксидная керамика (Обзор). Ч. 1. Свойства Al2O3 и промышленное производство дисперсного Al2O3 // Новые огнеупоры. – 2019. – № 1. – С. 16–23. doi: 10.17073/1683-4518-2019-1-16-23.
  16. Design and experimental study of longitudinal-torsional composite ultrasonic internal grinding horn / H. Zhang, F. Jiao, Y. Niu, C. Li, Z. Zhang, J. Tong // Micromachines. – 2023. – Vol. 14 (11). – Art. 2056. – P. 1–17. – doi: 10.3390/mi14112056.
  17. Li F., Chen Y., Zhu D. Revealing the sound transmission loss capacities of sandwich metamaterials with re-entrant negative Poisson’;s ratio configuration / F. Li, Y. Chen, D. Zhu // Materials. – 2023. – Vol. 16 (17). – Art. 5928. – P. 2–21. – doi: 10.3390/ma16175928.
  18. A normal mode model based on the spectral element method for simulating horizontally layered acoustic waveguides / Y. Zhang, H. Tu, Y. Wang, G. Xu, D. Gao // Journal of Marine Science and Engineering. – 2024. – Vol. 12 (9). – Art. 1499. – P. 1–16. – doi: 10.3390/jmse12091499.
  19. Acoustic sensors for monitoring and localizing partial discharge signals in oil-immersed transformers under array configuration / Y. Wang, D. Zhao, Y. Jia, S. Wang, Y. Du, H. Li, B. Zhang // Sensors. – 2024. – Vol. 24 (14). – Art. 4704. – P. 1–24. – doi: 10.3390/s24144704.
  20. Fundamental study of phased array ultrasonic cavitation abrasive flow polishing titanium alloy tubes / Y. Dai, S. Li, M. Feng, B. Chen, J. Qiao // Materials. – 2024. – Vol. 17 (21). – Art. 5185. – P. 1–19. – doi: 10.3390/ma17215185.
  21. Юганов В.С. Использование низкочастотных акустических колебаний для текущего контроля процесса шлифования: дис. … канд. техн. наук: 05.02.08. – Ульяновск, 1999. – 198 с.
  22. Глаговский Б.А., Московенко И.Б. Низкочастотные акустические методы контроля в машиностроении. – Л.: Машиностроение, 1977. – 203 с.
  23. Смирнов В.А., Нанасов М.П. Расчет частот и форм колебаний круглой пластинки // Перспективы развития строительных конструкций: материалы научно-практической конференции. – Л.: ЛДНТП, 1987. – С. 68–72.
  24. Иванов В.П. Колебания рабочих колес турбомашин. – М.: Машиностроение, 1983. – 224 с.
  25. Макаева Р.Х., Каримов А.Х., Царева А.М. Исследование резонансных колебаний дисков с применением голографической интерферометрии // Вестник двигателестроения. – 2012. – № 2. – С. 161–165.
  26. Царева А.М. Экспериментально-расчетный метод определения резонансных частот и форм колебаний деталей типа дисков с применением голографической интерферометрии: автореф. дис. … канд. техн. наук: 01.02.04, 05.02.02. – Казань, 2007. – 20 с.
  27. Structural and modal analysis of a small wind turbine blade considering composite material and the IEC 61400-2 standard / M. Vázquez, V. López, R. Campos, E. Cadenas, P. Marin // Energies. – 2025. – Vol. 18 (3). – Art. 566. – P. 1–26. – doi: 10.3390/en18030566.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 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».