Вычисление радиального съема материала и толщины слоя с текущей шероховатостью при шлифовании хрупких неметаллических материалов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Параметры качества изделий, определяющие их эксплуатационные свойства и функциональные особенности, окончательно формируются на финишных операциях, к числу которых относится процесс внутреннего шлифования. При этом съем материала шероховатой поверхности заготовки происходит за счет наличия нескольких одновременно протекающих случайных процессов формообразования, возникающих при контактировании шлифовального круга и заготовки. Для моделирования операций шлифования используется теоретико-вероятностный подход. Однако для определения радиального съема материала и толщины слоя с текущей шероховатостью известные модели не могут быть использованы, так как не позволяют учесть специфику обработки изделий из хрупких неметаллических материалов. Цель работы: создание новой теоретико-вероятностной модели, позволяющей осуществлять расчет радиального съема материала и толщины слоя, в котором распределена текущая шероховатость при шлифовании хрупких неметаллических материалов. Задачей является исследование закономерностей удаления частиц хрупкого неметаллического материала путем радиального съема и исследование текущей (на данный момент времени) шероховатости, формируемой после каждого радиального съема в зоне контакта. В работе радиальный съем материала и слой с текущей шероховатостью определяются режимами шлифования, состоянием поверхности инструмента, размерами заготовки и круга, исходным состоянием обрабатываемой поверхности после предшествующего контакта. Методами исследования являются математическое и физическое моделирование с использованием основных положений теории вероятности, законов распределения случайных величин, а также теории резания и теории деформируемого твердого тела. Результаты и обсуждение. Разработанные математические модели позволяют проследить размеры и формы зоны контакта при шлифовании отверстий заготовок из ситалла, которые несколько отличаются от известных при обработке заготовок из металла. Предложенные зависимости показывают, что с увеличением глубины микрорезания радиальный съем материала и толщина слоя с текущей шероховатостью поверхности увеличиваются для всех значений скорости круга и скорости заготовки. По полученным экспериментальным значениям вычисляли максимальную глубину микрорезания и толщину слоя с текущей шероховатостью поверхности. Величину толщины указанного слоя сравнивали с экспериментальными значениями, полученными с помощью профилограмм шлифованной поверхности. Сравнение расчетных и экспериментальных данных указывает на их соответствие практически при всех значениях подач, что подтверждает адекватность полученных уравнений, достаточно хорошо моделирующих реальный процесс шлифования отверстий из хрупких неметаллических материалов.

Об авторах

С. М. Братан

Email: bratan@gmail.com
доктор техн. наук, профессор, Севастопольский государственный университет, ул. Университетская, 33, г. Севастополь, 299053, Россия, bratan@gmail.com

С. И. Рощупкин

Email: st.roshchupkin@yandex.ru
канд. техн. наук, доцент, Севастопольский государственный университет, ул. Университетская, 33, г. Севастополь, 299053, Россия, st.roshchupkin@yandex.ru

А. О. Харченко

Email: khao@list.ru
канд. техн. наук, профессор, Севастопольский государственный университет, ул. Университетская, 33, г. Севастополь, 299053, Россия, khao@list.ru

А. С. Часовитина

Email: nastya.chasovitina@mail.ru
Севастопольский государственный университет, ул. Университетская, 33, г. Севастополь, 299053, Россия, nastya.chasovitina@mail.ru

Список литературы

  1. Новоселов Ю.К. Динамика формообразования поверхностей при абразивной обработке. – Севастополь: СевНТУ, 2012. – 304 с. – ISBN 978-617-612-051-3.
  2. Kassen G., Werner G. Kinematische Kenngrößen des Schleifvorganges // Industrie-Anzaiger. – 1969. – N 87. – P. 91–95.
  3. Malkin S., Guo C. Grinding technology: theory and applications of machining with abrasives. – New York: Industrial Press, 2008. – 372 р. – ISBN 978-0-8311-3247-7.
  4. Hou Z.B., Komanduri R. On the mechanics of the grinding process. Pt. 1. Stochastic nature of the grinding process // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 2003. – Vol. 43. – P. 1579–1593. – doi: 10.1016/S0890-6955(03)00186-X.
  5. Lajmert P., Sikora V., Ostrowski D. A dynamic model of cylindrical plunge grinding process for chatter phenomena investigation // MATEC Web of Conferences. – 2018. – Vol. 148. – P. 09004–09008. – doi: 10.1051/matecconf/20181480900.
  6. A time-domain surface grinding model for dynamic simulation / M. Leonesio, P. Parenti, A. Cassinari, G. Bianchi, M. Monn // Procedia CIRP. – 2012. – Vol. 4. – P. 166–171. – doi: 10.1016/j.procir.2012.10.030.
  7. Sidorov D., Sazonov S., Revenko D. Building a dynamic model of the internal cylindrical grinding process // Procedia Engineering. – 2016. – Vol. 150. – P. 400–405. – doi: 10.1016/j.proeng.2016.06.739.
  8. Zhang N., Kirpitchenko I., Liu D.K. Dynamic model of the grinding process // Journal of Sound and Vibration. – 2005. – Vol. 280. – P. 425–432. – doi: 10.1016/j.jsv.2003.12.006.
  9. Estimation of dynamic grinding wheel wear in plunge grinding / M. Ahrens, J. Damm, M. Dagen, B. Denkena, T. Ortmaier // Procedia CIRP. – 2017. – Vol. 58. – P. 422–427. – doi: 10.1016/j.procir.2017.03.247.
  10. Garitaonandia I., Fernandes M.H., Albizuri J. Dynamic model of a centerless grinding machine based on an updated FE model // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 2008. – Vol. 48. – P. 832–840. – doi: 10.1016/j.ijmachtools.2007.12.001.
  11. Tawakolia T., Reinecke H., Vesali A. An experimental study on the dynamic behavior of grinding wheels in high efficiency deep grinding // Procedia CIRP. – 2012. – Vol. 1. – P. 382–387. – doi: 10.1016/j.procir.2012.04.068.
  12. Dynamic modeling and simulation of a nonlinear, non-autonomous grinding system considering spatially periodic waviness on workpiece surface / J. Jung, P. Kim, H. Kim, J. Seok // Simulation Modelling Practice and Theory. – 2015. – Vol. 57. – P. 88–99. – doi: 10.1016/j.simpat.2015.06.005.
  13. Yu H., Wang J., Lu Y. Modeling and analysis of dynamic cutting points density of the grinding wheel with an abrasive phyllotactic pattern // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2016. – Vol. 86. – P. 1933–1943. – DOI: 10.1007/ s00170-015-8262-0.
  14. Guo J. Surface roughness prediction by combining static and dynamic features in cylindrical traverse grinding // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2014. – Vol. 75. – P. 1245–1252. – doi: 10.1007/s00170-014-6189-5.
  15. Soler Ya.I., Le N.V., Si M.D. Influence of rigidity of the hardened parts on forming the shape accuracy during flat grinding // MATEC Web of Conferences. – 2017. – Vol. 129. – P. 01076. – doi: 10.1051/matecconf/201712901076.
  16. Солер Я.И., Хоанг Н.А. Влияние глубины резания на высотные шероховатости инструментов из стали У10А при плоском шлифовании кругами из кубического нитрида бора // Авиамашиностроение и транспорт Сибири: сборник материалов IX Всероссийской научно-практической конференции / Иркутский национальный исследовательский технический университет. – Иркутск, 2017. – С. 250–254.
  17. Гусев В.В., Моисеев Д.А. Износ алмазного шлифовального круга при обработке керамики // Прогрессивные технологии и системы машиностроения. – 2019. – № 4 (67). – С. 25–29.
  18. Вероятностная модель удаления поверхностного слоя при шлифовании хрупких неметаллических материалов / С.М. Братан, С.И. Рощупкин, А.О. Харченко, А.С. Часовитина // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2021. – Т. 23, № 2. – С. 6–16. – doi: 10.17212/1994-6309-2021-23.2-6-16.
  19. Моделирование съема припуска в зоне контакта при внутреннем шлифовании хрупких неметаллических материалов / С.М. Братан, С.И. Рощупкин, А.О. Харченко, А.С. Часовитина // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2021. – Т. 23, № 2. – С. 31–39. – doi: 10.17212/1994-6309-2021-23.2-31-39.
  20. Identification of removal parameters at combined grinding of conductive ceramic materials / S. Bratan, S. Roshchupkin, A. Kolesov, B. Bogutsky // MATEC Web of Conferences. – 2017. – Vol. 129. – P. 01079. – doi: 10.1051/matecconf/201712901079.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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».