CC BY
11Технология и ме%атронщ& в машиностроении
V. L. Melton // Rapid Prototyping Journal. Vol. 4, № 2. P. 56-67.
3. Левко В. А. Абразивно-экструзионная обработка: современный уровень и теоретические основы процесса: монография ; Сиб. гос. аэрокосмич. ун-т. Красноярск, 2007. 228 с.
4. Левко В. А. Контактные процессы при абразив-но-экструзионной обработке // Металлообработка. СПб., 2008. № 2. С. 7-10.
References
1. Additivnye tehnologii v mashinostroenii [Additive technologies in machine building] / M. A. Zlenko, A. A. Popovich, I. N. Mutylina // Sankt-Peterburg, SPbGU, 2013. 221 p.
2. Abrasive Flow Finishing of Stereolithography Prototypes / R. E. Williams, S. Komaragiri, R. Bishu and V. L. Melton // Rapid Prototyping Journal. Vol. 4, № 2. P. 56-67.
3. Levko V. A. Abrazivno-extruzionnaya obrabotka: sovremennyi yroven i teoreticheskye osnovy processa: monogr.; [Abrasive flow machining: modern level and theoretical bases of the process] Sib. gos. aerocosmich. un-t. Krasnoyarsk, 2007. 228 p.
4. Levko V. A. Kontaktnye processy pri abrazivno-extruzionnoi obrabotke. Metalloobrabotka. [The Contact processes under abrasive flow machining. Metalworking] Sankt-Peterburg, 2008. № 2. P. 7-10.
© Савин Д. И., Левко В. А., 2016
УДК 621.91.02
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ШЕРОХОВАТОСТИ ПОВЕРХНОСТИ ДЕТАЛИ ИЗ ТЕПЛОСТОЙКОЙ СТАЛИ ПОСЛЕ ТОЧЕНИЯ РЕЖУЩИМИ ПЛАСТИНАМИ
ИЗ ТВЕРДОГО СПЛАВА
А. Е. Саклакова, Ю. Н. Селина, М. А. Симаков, Ю. А. Филиппов
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31
E-mail: [email protected]
Изложены результаты исследования значения максимальной микронеровности поверхности, полученной при токарной обработке на обрабатывающем центре Hardinge Talent, в процессе которой выявлена правильность применения выбора импортных сменных многогранных пластин для получения необходимой шероховатости деталей летательных аппаратов.
Ключевые слова: резание, пластина, микронеровность, обрабатывающий центр, инструмент, подача, скорость.
EXPERIMENTAL STUDY OF DETAIL SURFACE ROUGHNESS OF HEAT-RESISTANT STEEL AFTER TURNING BY CUTTING INSERTS MADE OF SINTERED CARBIDE
A. E. Saklakova, J. N. Selina, M. A. Simakov, J. A. Filippov
Reshetnev Siberian State Aerospace University 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation E-mail: [email protected]
The research presents the results of the study for the maximum height of profile obtained when turning treatment on turning at Hardinge Talent center, during which the research detects the accuracy of applying imported Ink-inserts to obtain the necessary roughness of aircraft parts.
Keywords: cutting, lnk-inserts, lnk-inserts, microroughness, turning center, tool, feed per revolution, cutting speed.
Машиностроительная отрасль является достаточно сложным комплексом, определяющим научно-технический прогресс.
В настоящее время в Российской Федерации действуют программы и подпрограммы, направленные на создание высококонкурентной промышленности и закрепление ее позиции на мировом рынке [1; 2]. Одной из основных задач данных программ является повышение качества и конкурентоспособности отечественной продукции.
К поверхностям деталей летательных аппаратов предъявляются повышенные требования по состоянию поверхностного слоя, определяющего качество изготовления деталей, надежность и долговечность агрегатов и изделий в целом.
Качество обрабатываемых деталей, прежде всего, зависит от используемого оборудования и применяемых режущих инструментов.
Поэтому одним из решений данной задачи является четкая организация инструментального обеспече-
решетнеес—ие чтения. 2016
ния, которая играет значительную роль в сокращении сроков технологической подготовки производства и запуска новых изделий, а также немаловажную роль играет использование новых прогрессивных технологий и видов режущего инструмента.
Однако на сегодняшний день на российских предприятиях простои оборудования по причине металлорежущего инструмента составляют до 40 % от общего числа простоев [3]. Связано это, прежде всего, с появлением высокопроизводительных станков ЧПУ, частота вращения шпинделя у которых достигает 18 000 об/мин, а скорость рабочей подачи может превышать 25 м/мин.
Обработка деталей на таких станках требует использования достаточно точного высокоскоростного режущего инструмента, по производству которого Российская Федерация существенно отстает от ведущих стран. Так, ведущие позиции в мировом экспорте металлорежущего инструмента, по данным Международного торгового центра ЮНКТАД/ ВТО, занимают Германия, Китай, США и Япония, Россия же по данным показателям не входит даже в десятку [4].
На предприятиях Российской Федерации преобладающее количество деталей обрабатывается импортными режущим инструментами, при этом нередко возникает вопрос о правильности их выбора для получения необходимой шероховатости. Основными поставщиками металлорежущего инструмента на сегодняшний день являются фирмы: Pramet Tools, Hoffmann GmbH, AB Sandvik Coromant, Seco Tools, Mitsubishi Materials Corp, Mapal, Iscar Ltd., Karloy Inc. Из множества изготовителей для анализа шероховатости при точении выбрана фирма SECO™, имеющая прецизионную технологию производства режущих инструментов с высокой стойкостью пластин.
С 2008 года группа компаний SECO™ имеет собственную торговую организацию в России, где успешно внедряет и поставляет своим заказчикам режущий инструмент самого высокого качества [5]. Так, при токарной обработке для расчета теоретического значения максимальной микронеровности поверхности Ra производители режущих пластин SECO™ используют следующую расчетную формулу: * - ^.
Гв
где f - подача, мм/об; гв - радиус вершины пластины, мм.
На токарном обрабатывающем центре Hardinge Talent проводилась токарная обработка поверхности D = 5,6 мм и длиной L = 15 мм вала из нержавеющей стали марки 12Х18Н10Т (рис 1). В качестве режущего инструмента использовалась державка с пластиной фирмы SECO™ DCMT11T302-F1 CP500 (рис. 2), радиус вершины которой равен гв = 0,2 мм. В ходе обработки применялись следующие режимы резания: скорость подачи f = 0,08 мм/об, скорость резания Ур = 13,2 м/мин.
Теоретическое значение параметра шероховатости, рассчитанное по функций, следующее:
0,082 • 50
R„ —--1,6 мкм.
a 0,2
Экспериментальные измерения по определению значения шероховатости после обработки проводились на профилометре модели 170621 «Калибр», степени точности 2 по ГОСТ 19300-86 и ГОСТ Р ИСО 5725-4-2002 (рис. 3) [6; 7]. Экспериметально полученное значение максимальной микронеровности поверхности составило Ra = 1,47.
Рис. 1. Схема токарной обработки вала пластиной CP500 DCMT11T302-F1
Рис. 2. Сменная многогранная пластина SECO™ CP500 DCMT11T302-F1
Рис. 3. Замер шероховатости на профилометре модели 170621 ГОСТ 19300-86
Технология и мехатроника в машиностроении
Таким образом, в процессе исследования отработана гипотеза о незначительном расхождении аналитического результата от измеренного значения параметра шероховатости, которая не превысила 8 %. Это подтверждает правильность выбора и использования режущих сменных многогранных пластин марки F1 CP500 для получения необходимой шероховатости в условиях прецизионности.
Библиографические ссылки
1. Об утверждении государственной программы Российской Федерации «Развитие промышленности и повышение ее конкурентоспособности : постановление Правительства РФ от 15 апреля 2014 г. № 328 [Электронный ресурс]. URL: http://pravo.gov.ru.
2. Подпрограмма «Развитие отечественного станкостроения и инструментальной промышленности» на 2011-2016 годы [Электронный ресурс]. URL: http://pravo.gov.ru.
3. АВТОВАЗ на рубеже веков. Тольятти : Наука, 2001. 216 с.
4. Металлообработка - 2010. Конференция 2010 г. Внешняя торговля России металлорежущим инструментом в 2008 г. [Электронный ресурс]. URL: http://www.metobr-expo.ru/ru.
5. 2015-Токарная обработка Seco Tools : каталог. [Электронный ресурс]. URL: www.secotools.com.
6. ГОСТ Р ИСО 5725-4-2002. Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений. Введен 01.11.2001. Ч. 4. Основные методы определения правильности стандартного метода измерений.
7. ГОСТ 19300-86. Средства измерений шероховатости поверхности профильным методом. Профи-лографы-профилометры контактные. Типы и основные параметры. Введен 01.07.1987.
References
1. Postanovlenie Pravitel'stva RF ot 15 aprelja 2014 № 328 «Ob utverzhdenii gosudarstvennoj programmy Rossijskoj Federacii "Razvitie promyshlennosti i povyshenie ee konkurentosposobnosti» [Electronic resource]. URL: http://pravo.gov.ru.
2. Podprogramma "Razvitie otechestvennogo stankostroenija i instrumental'noj promyshlennosti" na 2011-2016. [Electronic resource]. URL: http://pravo.gov.ru.
3. AvtoVAZ at the turn of the century. Togliatti : Nauka, 2001. 216 p.
4. Metalworking - 2010 Conference 2010 Russia's foreign trade of metal cutting tools in 2008. [Electronic resource]. URL: http://www.metobr-expo.ru/ru.
5. 2015 Turning Seco Tools-Catalog. [Electronic resource]. URL: www.secotools.com.
6. GOST R ISO 5725-4-2002. «Accuracy (trueness and precision) of measurement methods and results. Part 4. Basic methods for the determination of the trueness of a standard measurement method».
7. GOST 19300-86 «Instruments for measurement of surface roughness by the profile method. Contact profilographs and profilometers. Types and main parameters».
© Саклакова A. E., Селина Ю. H., Симаков M. A., Филиппов Ю. A., 2016
УДК 608.2
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ РАСПРЕДЕЛЕННЫЕ СИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ В КОМПЛЕКСАХ МОНИТОРИНГА, ПРОГНОЗА, ДИАГНОСТИКИ, УПРАВЛЕНИЯ И ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ*
М. В. Сырямкин, С. Б. Сунцов, Е. С. Судакова
Национальный исследовательский Томский государственный университет Российская Федерация, 634050, г. Томск, просп. Ленина, 36.
E-mail: [email protected]
Описывается создание интеллектуальной распределенной системы распознавания образов (ИРСРО), позволяющей моделировать комплексы распознавания многомерной информации, проектировать, сертифицировать и управлять в реальном времени сложными объектами на основе обучаемых высокоточных помехоустойчивых и быстродействующих алгоритмов обработки, анализа и распознавания многомерной информации.
Ключевые слова: многомерная информация, анализ информации, распознавание образов, безопасность, интеллектуальные распределенные системы.
*Работа выполнена по программе повышения конкурентно-способностн национального исследовательского Томского государственного университета, ВИУ № 8.1.31.2015, грант РФФИ № 16-29-04388/16 от 19.04.2016г.
