Визначення стабільності процесу різання в умовах динамічного навантаження

Андрій Сергійович Манохін; Сергій Анатолійович Клименко; Сергій Анатолійович Клименко; Марина Юріївна Копєйкіна; Юрій Олексійович Мельнійчук; Анатолій Олександрович Чумак; Артем Григорович Найденко

doi:10.26642/ten-2025-1(95)-67-75

Автор(и)

Андрій Сергійович Манохін Інститут надтвердих матеріалів ім. В.М. Бакуля Національної академії наук України, Україна https://orcid.org/0000-0003-1479-8482
Сергій Анатолійович Клименко Інститут надтвердих матеріалів ім. В.М. Бакуля Національної академії наук України, Україна https://orcid.org/0000-0002-7913-5519
Сергій Анатолійович Клименко Інститут надтвердих матеріалів ім. В.М. Бакуля Національної академії наук України, Україна https://orcid.org/0000-0003-1464-3771
Марина Юріївна Копєйкіна Інститут надтвердих матеріалів ім. В.М. Бакуля Національної академії наук України, Україна https://orcid.org/0000-0002-5956-5503
Юрій Олексійович Мельнійчук Інститут надтвердих матеріалів ім. В.М. Бакуля Національної академії наук України, Україна https://orcid.org/0000-0003-4529-2775
Анатолій Олександрович Чумак Інститут надтвердих матеріалів ім. В.М. Бакуля Національної академії наук України, Україна https://orcid.org/0000-0001-9054-3196
Артем Григорович Найденко Інститут надтвердих матеріалів ім. В.М. Бакуля Національної академії наук України, Україна https://orcid.org/0009-0005-2094-1208

DOI:

https://doi.org/10.26642/ten-2025-1(95)-67-75

Ключові слова:

різальний інструмент, сила різання, обробка з ударним навантаженням, стабільність процесу, машинне навчання, прогнозування, руйнування інструменту, зношування

Анотація

Продемонстровано підхід до кількісного визначення стабільності процесу різання в умовах динамічного навантаження. З цією метою пропонується оцінювати часові ряди величин сили різання та визначати показник стабільності як функцію від точності прогнозу, що визначається величиною середньоквадратичної похибки відхилення (RSME) величин прогнозованих та експериментальних значень сигналу сили різання. Прогнозування залежності здійснюється з використанням машинного навчання на основі методу екстремального градієнтного прискорення (XGB). Практична значущість розробленої методики полягає у можливості надати кількісну оцінку стабільності процесу різання незалежно від стану різальної кромки інструменту, що може характеризуватися як рівномірним зношуванням, так і наявністю дефектів (мікровикришувань, сколів) та макроруйнуванням.

Експериментальні значення сили сигналів різання отримано при обробці заготовки з загартованої сталі з повздовжними пазами для імітації імпульсного динамічного навантаження на різальний інструмент з полікристалічним надтвердим композитом (PcBN) «Борсиніт». Фіксація значень сили різання здійснювалася з використанням динамометра УДМ-600 та АЦП ADA-1406. Встановлено, що значення RSME в діапазоні застосованих умов обробки (v = 120–210 м/хв; S = 0,10–0,19 мм/об; t = 0,1–0,2 мм) знаходилися в межах 40–60 Н. Оптимальні параметри режимів різання, що забезпечують стабільне різання в умовах динамічних навантажень відповідають умовам: повздовжня подача інструменту S = 0,10–0,12 мм/об; глибина різання t = 0,125–0,175 мм; швидкість різання v = 180–200 м/хв при RSME < 56. Також показано, що використання інструменту з кутом нахилу різальної кромки λ = 40–50° практично виключає руйнування різця та підвищує стабільність процесу різання.

Посилання

Mazur, M.P., Vnukov, Yu.M., Hrabchenko, A.I. et al. (2020), Osnovy teorii rizannia materialiv, pidruchnyk, Novyi Svit-2000, Lviv, 471 р.

Zaloha, V.A., Zinchenko, R.M. and Shapoval, Yu.V. (2014), «Pidvyshchennia stabilnosti protsesu rizannia shliakhom zminy shvydkosti rizannia v protsesi obrobky», Vysoki tekhnolohii v mashynobuduvanni, Issue 1 (24), pp. 59–70.

Ma, S.-L., Huang, T., Zhang, X.-M. and Ding, H. (2023), «Modeling of dynamic cutting forces in thin-walled structures trimming», Proc. CIRP, Vol. 117, рр. 151–156.

Arrazola, P.J., Özel, T., Umbrello, D. et al. (2013), «Recent advances in modelling of metal machining processes», CIRP Annals, Vol. 62, No. 2, рр. 695–718.

Guiming, Q. (2021), «Research on Intelligent Technology of CNC Machine Tool Industrial Design», Journal of Physics: Conference Series, Vol. 1754, No. 1.

Song, Q.H. and Ai, X. (2011), «An Improved Tool Path Model Including Gyroscopic Effect for Instantaneous Cutting Force Prediction in High-Speed Milling», Adv. Mat. Res., Vol. 418–420, рр. 840–843.

Matsumura, T. and Tamura, S. (2017), «Cutting Force Model in Milling with Cutter Runout», Proc. CIRP, Vol. 58, рр. 566–571.

Chen, Y., Lu, J., Deng, Q. et al. (2022), «Modeling study of milling force considering tool runout at different types of radial cutting depth», J. of Manuf. Proc., Vol. 76, рр. 486–503.

Vogl, G.W., Qu, Y., Eischens, R. et al. (2024), «Cutting force estimation from machine learning and physics-inspired data-driven models utilizing accelerometer measurements», Proc. CIRP, Vol. 126, рр. 318–323.

Altintas, Y., Eynian, M. and Onozuka, H. (2008), «Identification of dynamic cutting force coefficients and chatter stability with process damping», CIRP Annals, Vol. 57, No. 1, рр. 371–374.

Khusainov, R.V. and Sharafutdinov, I.F. (2016), «Methods of assessing the dynamic stability of the cutting process using UNIGRAPHICS NX», IOP Conf. Series: Mat. Sci. and Eng., Vol. 134.

Zhang, L., Bian, W., Qu, W. et al. (2021), «Time series forecast of sales volume based on XGBoost», Journal of Physics: Conference Series, Vol. 1873.

Volokyta, A.M. and Selivanov, V.L. (2022), Osnovy teorii planuvannia eksperymentu, navch. posib., KPI im. I.Sikorskoho, Kyiv, 41 р.

Список використаної літератури:

Основи теорії різання матеріалів : підручник / М.П. Мазур, Ю.М. Внуков, А.І. Грабченко та ін. – Львів : Новий Світ-2000, 2020. – 471 с.

Залога В.А. Підвищення стабільності процесу різання шляхом зміни швидкості різання в процесі обробки / В.О. Залога, Р.М. Зінченко, Ю.В. Шаповал // Високі технології в машинобудуванні. – 2014. – Вип. 1 (24). – С. 59–70.

Modeling of dynamic cutting forces in thin-walled structures trimming / S.-L. Ma, T.Huang, X.-M. Zhang, H.Ding // Proc. CIRP. – 2023. – Vol. 117. – P. 151–156.

Recent advances in modelling of metal machining processes / P.J. Arrazola, T.Özel, D.Umbrello and other // CIRP Annals. – 2013. – Vol. 62, № 2. – P. 695–718.

Guiming Q. Research on Intelligent Technology of CNC Machine Tool Industrial Design / Q.Guiming // Journal of Physics: Conference Series. – 2021. – Vol. 1754, № 1.

Song Q.H. An Improved Tool Path Model Including Gyroscopic Effect for Instantaneous Cutting Force Prediction in High-Speed Milling / Q.H. Song, X.Ai // Adv. Mat. Res. – 2011. – Vol. 418–420. – P. 840–843.

Matsumura T. Cutting Force Model in Milling with Cutter Runout / T.Matsumura, S.Tamura // Proc. CIRP. – 2017. – Vol. 58. – P. 566–571.

Modeling study of milling force considering tool runout at different types of radial cutting depth / Y.Chen, J.Lu, Q.Deng and other // J. of Manuf. Proc. – 2022. – Vol. 76. – P. 486–503.

Vogl G.W. Cutting force estimation from machine learning and physics-inspired data-driven models utilizing accelerometer measurements / G.W. Vogl, Y.Qu, R.Eischens and other // Proc. CIRP. – 2024. – Vol. 126. – P. 318–323.

Altintas Y. Identification of dynamic cutting force coefficients and chatter stability with process damping / Y.Altintas, M.Eynian, H.Onozuka // CIRP Annals. – 2008. – Vol. 57, № 1. – P. 371–374.

Khusainov R.V. Methods of assessing the dynamic stability of the cutting process using UNIGRAPHICS NX / R.V. Khusainov, I.F. Sharafutdinov // IOP Conf. Series : Mat. Sci. and Eng. – 2016. – Vol. 134.

Time series forecast of sales volume based on XGBoost / L.Zhang, W.Bian, W.Qu and other // Journal of Physics: Conference Series. – 2021. – Vol. 1873.

Волокита А.М. Основи теорії планування експерименту : навч. посіб. / А.М. Волокита, В.Л. Селіванов. – Київ : КПІ ім. І.Сікорського, 2022. – 41 с.