Диагностирование температурно-силовых условий лезвийной обработки деталей авиадвигателестроения инструментом с многослойными покрытиями

Машиностроение и машиноведение

2022. Т. 29. № 4. С. 231-242.

DOI: 10.34759/vst-2022-4-231-242

Авторы

Григорьев С. Н.*, Волосова М. А.**, Мигранов М. Ш.***, Федоров С. В.****, Гусев А. С.*****, Колосова Н. В.******

ФГБОУ ВО «Московский государственный технологический университет «Станкин», 127994, г. Москва, Вадковский пер., д.1

*e-mail: s.grigoriev@stankin.ru
**e-mail: m.volosova@stankin.ru
***e-mail: migmars@mail.ru
****e-mail: sv.fedorov@icloud.com
*****e-mail: gusev.angrey@bk.ru
******e-mail: t_tnatikt_t@mail.ru

Аннотация

Создание систем управления технологическими процессами обработки металлов на основе исследования физических явлений и их применение повышает качество и эффективность производства изделий, в частности ответственных деталей авиационной техники. Одним из элементов технологического процесса изготовления деталей является процесс лезвийной обработки металлов. Однако процесс лезвийной обработки металлов сопровождается широким спектром возмущений. Действие возмущений в процессе обработки детали вызывает отклонение параметров режима процесса резания от заданных значений, что снижает производительность и качество лезвийной обработки. Решение проблемы надежности и эффективности металлорежущего инструмента невозможно без исследования параметров, позволяющих прогнозировать физические явления при резании металлов; без разработки и использования системы диагностики работоспособности режущего инструмента на основе применения оборудования для регистрации и фиксации термоэлектрических явлений непосредственно в процессе обработки детали. В статье представлены результаты экспериментальных исследований электрофизических параметров: термо-ЭДС и электропроводимости контакта «инструмент-деталь», температуры и составляющих усилия резания, износостойкости режущего инструмента с многослойными композиционными покрытиями при лезвийной обработке материалов, широко используемых в ответственных, тяжелонагруженных и высокотемпературных трибосопряжениях авиакосмической техники — нержавеющие стали, хромоникелевые и титановые сплавы. При этом результаты исследований рассматриваются как основа активного динамического управления процессом резания в технологии машиностроения.

Ключевые слова:

композиционные многокомпонентные износостойкие покрытия, двойные и тройные нитриды, температурно-силовые условия резания, термо-ЭДС, ртутный токосъемник, электропроводимость контакта «инструмент-деталь», составляющие усилия резания, износостойкость режущего инструмента

Библиографический список

  1. Зориктуев В.Ц., Хузин И.С. Электропроводимость контакта «инструмент-деталь» — физический и информационный параметр в станочных системах. — М.: Машиностроение, 1998. — 174 с.
  2. Лоладзе Т.Н. Прочность и износостойкость режущего инструмента. — М.: Машиностроение, 1982. — 320 с.
  3. Барзов А.А. Технологическая диагностика в информационном обеспечении САПР инструмента: Учеб. пособие. — М. : Машиностроение, 1991. — 48 с.
  4. Kuzin V.V., Grigoriev S.N., Fedorov M.Y. Role of the thermal factor in the wear mechanism of ceramic tools. Part 2: Microlevel // Journal of Friction and Wear. 2015. Vol. 36. No 1, pp. 40-44. DOI: 10.3103/S1068366615010079
  5. Grigoriev S.N., Gurin V.D., Volosova M.A., Cherkasova N.Y. Development of residual cutting tool life prediction algorithm by processing on CNC machine tool // Materialwissenschaft und Werkstofftechnik. 2013.
    Vol. 44. No 9, pp. 790-796. DOI: 10.1002/mawe. 201300068
  6. Grigoriev S.N., Vereschaka A.A., Fyodorov S.V. et al. Comparative analysis of cutting properties and nature of wear of carbide cutting tools with multi-layered nano-structured and gradient coatings produced by using of various deposition methods // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2017. Vol. 90. No. 9-12, pp. 3421-3435. DOI: 10.1007/s00170-016-9676-z
  7. Kuzin V.V., Grigoriev S.N., Volosova M.A. Effect of a tic coating on the stress-strain state of a plate of a high-density nitride ceramic under nonsteady thermoelastic conditions // Refractories and Industrial Ceramics. 2014. Vol. 54. No. 5, pp. 376-380. DOI: 10.1007/s11148-014-9614-2
  8. Huang W., Li Y., Wu X., Shen J. The wear detection of millgrinding tool based on acoustic emission sensor // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2022. DOI: 10.1007/s00170-022-09058-7
  9. Gupta M.K., Korkmaz M.E., Sarikaya M. et al. In-process detection of cutting forces and cutting temperature signals in cryogenic assisted turning of titanium alloys: An analytical approach and experimental study // Mechanical Systems and Signal Processing. 2022. Vol. 169. DOI: 10.1016/j.ymssp.2021.108772
  10. Fu Y., Downey A.R.J., Yuan L. et al. Machine learning algorithms for defect detection in metal laser-based additive manufacturing: A review // Journal of Manufacturing Processes. 2022. Vol. 75, pp. 693-710. DOI: 0.1016/j.jmapro.2021.12.061
  11. Fedorov S.V., Kozochkin M.P., Stebulyanin M.M. Сontrol of the surface electron-beam alloying process by vibration monitoring // Mechanics and Industry. 2018. Vol. 19. No. 7: 702. DOI: 10.1051/meca/2018050
  12. Mian T., Choudhary A., Fatima S. Multi-Sensor Fault Diagnosis for Misalignment and Unbalance Detection Using Machine Learning // IEEE International Conference on Power Electronics, Smart Grid, and Renewable Energy (02-05 January 2022; Trivandrum, India). DOI: 10.1109/PESGRE52268.2022.9715938
  13. Qiu Ch., Li K., Li B. et al. Semi-supervised graph convolutional network to predict position-and speed-dependent tool tip dynamics with limited labeled data // Mechanical Systems and Signal Processing. 2022. Vol. 164. DOI: 10.1016/j.ymssp.2021.108225
  14. Datta A., Dutta S., Pal S.K., Sen R. Progressive cutting tool wear detection from machined surface images using Voronoi tessellation method // Journal of Materials Processing Technology. 2013. Vol. 213.
    No. 12, pp. 2339-2349. DOI: 10.1016/j.jmatprotec. 2013.07.008
  15. Liu Y., Guo L., Gao H. et al. Machine vision based condition monitoring and fault diagnosis of machine tools using information from machined surface texture: A review // Mechanical Systems and Signal Processing. 2022. Vol. 164. DOI: 10.1016/j.ymssp. 2021.108068
  16. Мартинова Л.И., Григорьев А.С., Соколов С.В. Диагностика и прогноз износа режущего инструмента в процессе обработки на станках с ЧПУ // Автоматизация в промышленности. 2010. № 5.
    С. 46-50.
  17. Пономарев А.И., Игнатьев А.А. Применение показателя колебательности динамической системы станка для идентификации катастрофического износа резца // Инженерный вестник Дона. 2022. № 4. URL: http://www.ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2022/7598
  18. Сидоров А.С. Мониторинг и прогнозирование износа режущего инструмента в мехатронных станочных системах: Дисс. ... канд. техн. наук. — Уфа: УГАТУ, 2007. — 17 с.
  19. Suhova N.A., Shekhtman S.R., Migranov M.Sр. Synthesis of nanostructured composite coatings in arc discharge plasma // 4th International Conference on Industrial Engineering. 2019, pp. 1393-1399. DOI: 10.1007/978-3-319-95630-5_147
  20. Мигранов М.Ш., Шехтман С.Р., Сухова Н.А., Гусев А.С. Износоустойчивые комплексы инструментального назначения для эксплуатации в условиях повышенной теплосиловой нагрузки // Вестник Московского авиационного института. 2022. Т. 29. № 3. С. 211-219. DOI: 10.34759/vst-2022-3-211-219
  21. Петрова Л.Г., Белашова И.С., Александров В.А., Демин П.Е., Брежнев А.А. О возможности получения наноструктурированных покрытий на стальных изделиях модифицированием поверхности
    // Вестник Московского авиационного института. 2014. Т. 21. № 2. С. 75-82.

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 1994-2024