CC BY
29
Data of the defects and failures of tower cranes in Kaluga region are submitted. The algorithm for classification defects and failures is offered.
Key words: database, tower crane, defect, diagnosis, classification, failure.
Anzev Vitaliy Jur 'evich, doctor of technical sciences, professor, head of chair, An-zev@tsu. tula.ru, Russia, Tula, Tula State University,
Vitchuk Pavel Vladimirovich, candidate of technical science, zzz Ventor@yandex. ru, Russia, Kaluga, Moscow Bauman State Technical University (Kaluga Branch),
Krylov Konstantin Jurievich, director, kmz_40_kk@,mail. ru, Russia, Kaluga, LLC «RITC»
УДК 621.9-114
ПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ МОДИФИКАЦИЯ ОПЕРАЦИЙ МЕХАНИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ПРИ ПРОГНОЗИРОВАНИИ ОТКАЗОВ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ
А.И. Никоноров
Рассмотрены вопросы модификации режимов резания при прогнозировании параметрических отказов технологических систем в контексте задач проектирования технологических комплексов механической обработки. Приведен подход к прогнозированию отказов технологических систем, основанный на аналитических расчетах точности обработки. Поставлена задача оптимизации режимов обработки и приведен пример ее решения.
Ключевые слова: проектирование технологических комплексов, режимы резания, технологическая система, производственная неопределенность, точность обработки.
Одними из важнейших проблем проектирования современных предприятий машиностроения являются адаптация и совершенствование существующих подходов к решениям задач выбора и расчета количества оборудования в условиях так называемой производственной неопределенности. Ключевым отличием принятых в отечественной практике подходов к проектированию технологических комплексов (ТК) [1, 2] является использование нормативных показателей фондов времени и фиксированных показателей производственной программы. Зарубежные методы [3] предполагают проведение проектных расчетов и моделирования производст-
венных систем в тесной связи с решением задач оперативно-календарного планирования и включением в расчеты различных показателей, определенных статистическими методами по опыту работы аналогичных производственных подразделений. Развитие отечественных методик проектирования связано с работами [4], предусматривающими использование методов производственных исследований. Однако, по мнению автора настоящей статьи, вполне возможными представляются условия, при которых проведение подобных исследований может оказаться недоступным или занять достаточно продолжительное время. Также весьма значительной может оказаться проблема структуризации данных производственных исследований с целью их последующего использования при проектировании иных ТК. Следовательно, возникает актуальная задача развития методического аппарата проектирования в условиях производственной неопределенности с использованием альтернативных подходов. В качестве альтернативных приведенному выше методу производственных исследований автор настоящей статьи считает необходимым применение методов теоретического и экспериментального анализа точности обработки и метода опроса экспертов. Сочетание этих методов позволит адаптировать существующие подходы к различным ситуациям проектирования.
Центральной проблемой выбора и определения количества оборудования является вскрытие факторов внутренней производственной неопределенности, обусловленных, в том числе, и применением разработанных при проектировании технологических процессов. Совокупность факторов внутренней неопределенности оказывает влияние на значение коэффициента экстенсивного использования оборудования
К _ Фд - Тпр
Кэи -•
Фд
где Фд - действительный годовой фонд времени работы оборудования, ч; Тпр - суммарное время простоев технологической системы (ТС) за период времени, соответствующий действительному годовому фонду, ч.
Все приведенные выше методы могут быть использованы в различных комбинациях для определения суммарного времени простоев ТС, а, следовательно, для прогнозирования величины коэффициента экстенсивного использования оборудования.
Рассмотрим ситуацию, когда прогноз параметрических отказов ТС формируется на основе аналитических расчетов точности механической обработки. Заметим, что предложенный проф. А.П. Соколовским [5] метод аналитического расчета точности обработки с развитием вычислительной техники может эффективно применяться в совокупности данными натурных и машинных экспериментов. Трудности, связанные с использованием аналитического определения точности, могут возникнуть при анализе многопереходных технологических операций, так как параметрические отказы
ТС образуют сложный поток событий. В этом случае в ситуации проектирования целесообразно принимать допущения, упрощающие вид потока отказов, а также устанавливающих равновероятный закон распределения времени до очередных однотипных отказов ТС (рис. 1). Последовательность действий при прогнозировании потоков отказов ТС приведена на рис. 2 в нотации IDEF0.
При анализе точности механической обработки достаточно отчетливо можно выделить противоречия, связанные с увеличением частоты параметрических отказов ТС одновременно с уменьшением основного времени обработки вследствие ужесточения режимов. Следовательно, в рамках прогнозирования отказов ТС возможна постановка задачи параметрической многокритериальной оптимизации режимов обработки. Сформулируем ее следующим образом. Пусть на основании содержания документации, разработанной на данную технологическую операцию или переход, а также дополнительной информации из различных источников проведен анализ точности и по методике [5] построена диаграмма изменения точности обработки со временем или количеством обработанных деталей.
А,мкм
' пни ' ' тах Т1 МШИ
Рис. 1. Графическая интерпретация модели параметрических отказов ТС
На основе информации из различных дополнительных источников определены интервалы допустимых режимов обработки. Тогда формально задача оптимизации может быть представлена в виде
^ т(У,М) С п =--> тах;
* оп (у,М)' Лт(у,8, *)
3сшп ?8 шах \ * ~ пли ? * шах 1 >
v = [vmт^пшх!
где Сп - общий критерий оптимизации; т(у, 8, V) - функция среднего времени до очередного отказа ТС, мин; ^(у^Д) - функция оперативного времени или времени инструментального перехода, мин/шт.; Дт(у,8,1) -функция интервала рассеяния времени до очередного отказа ТС; V - скорость резания, м/мин; 8 - подача, мм/об.; I - глубина резания, мм;
[V
1Ш11 > утах
]> [^шш'^шах]' Ьгшп^тах] " границы интервалов возможного
изменения скорости, глубины резания и подачи соответственно.
Методика расчета точности механической обработки и с пределе»« параметров внутренней прошЕодственнои неопределенности
МТП, ОТП Эскй
обработки
1
Формирование !гИИрИШ) р. расчетных схем определения суммарной потреииосш обрабоТО! ^
Расчетные
схемы
определения
¿у]да(шй
/погрешности
Точность
СТО,
слраючные данные
Аналш а расчет элементарных погрешностей р-обработки , ^
Список \ »«мекгаркьп погрешностей
Пр^ило сумьвфО&анмд погрешностей
Уравнение . суммарной «Л11 погрешнсСп:
обработки
Формирование функции суммарной погрешности обработки
ы.
н
Определение
частот и длительности наладочных простсев ТС по переходу
Список данных о параметрах I НДОДдЧЩХ пoocтoeБ,
Показатели качества загстоБ»!. достигаемые на данном переводе
Рис. 2. Этапы применения аналитического расчета точности обработки при формировании прогноза параметрических отказов ТС
Рассмотрим пример решения поставленной задачи оптимизации в случае однопереходной токарной операции с постоянной глубиной резания. В соответствии с технологической документацией для данной операции регламентируется точность выполнения наружного диаметра заготовки, величина допуска составляет 0,2 мм при рассеянии диаметра заготовки в пределах 34,8...35,2 мм. При расчетах точности обработки принято допущение об интенсивном охлаждении зоны обработки, приводящее к минимизации элементарных погрешностей, вызванных температурными деформациями элементов ТС. Также приняты допущения о работе инструментом с приработанными изначально режущими кромками, линейной модели износа, неизменности рассеяния, вызванного действием погрешности от упругих деформаций элементов ТС. Совокупность постоянных составляющих суммарной погрешности обработки составляет 0,1 мм. Величина
относительного линейного удельного износа режущей части принята 12 мкм/км. Отклонения предела прочности заготовки приняты в пределах 12 МПа для стали марки 11ЮА. Диапазон колебания глубины резания составляет 0,25...0,55 мм. Параметры жесткости элементов ТС оценены по зависимостям, приведенным в [6] для станка модели 1И611П. Эскиз операции и соответствующая диаграмма точности обработки представлены на рис. 3. Построение диаграммы точности обработки проведено в пакете МаШСаё.
Решение задачи оптимизации на заданных ограничениях требует многочисленного проведения расчетов точности обработки, поэтому для ее решения применен пакет Ма1;ЬаЬ. Графически результаты одношаговой задачи оптимизации режимов приведены на рис. 4 для интервалов варьируемой скорости резания 55.85 м/мин с шагом 5 м/мин и подачи 0,2.0,5 мм/об. с шагом 0,05 мм/об.
О 20 40 60 80 100
Время работы ГС, мин
-Максимальное значение суммарной погрешности обработки. ыкм
----Среднее значение суммарной погрешности обработки, мем
— Минимальное значение суммарной погрешности обработки, мкм
- • - Допуск на диаметр
б
Рис. 3. Эскиз технологической операции (а) и диаграмма точности обработки (б)
Применение в задаче оптимизации режимов обработки мультипликативной свертки невзвешенных критериев приводит к смещению максимума критерия оптимизации на границы области рассеяния варьируемых скорости резания и подачи. При наличии возможности определения веса каждого частного критерия оптимальное решение может смещаться и к центру области возможных значений варьируемых параметров, а в качестве общего критерия оптимизации может быть применена простая линейная свертка. Взвешивание частных критериев может быть проведено на основании положений стратегии функционирования производственного подразделения или мнений экспертов.
б т=/(у,*)
Рис. 4.Резулътаты расчета частных критериев (а, б, в) и общего критерия (г) оптимизации однопереходной токарной операции
Предложенный в данной работе подход к оптимизации режимов механической обработки позволяет проводить модификацию технологических операций и переходов не только в рамках задач прогнозирования отказов ТС при проектировании ТК с учетом факторов внутренней производственной неопределенности.
В современной практике производства часто требуется выбрать стратегию работы подразделений в зависимости от временных условий выполнения заказов. Поэтому в данном случае целесообразно говорить о направленной модификации операций по одному из приведенных частных критериев. Так, например, при необходимости форсирования выполнения заказов может быть принята стратегия, дающая наибольший вес фактору оперативного времени. И, наоборот, стратегия экономии режущего инструмента приведет к заданию большего веса критерию среднего времени до очередного возможного отказа ТС. Особенно приведенный подход может быть актуален в ситуациях использования дорогостоящего режущего инструмента при обработке заготовок из труднообрабатываемых материалов.
Список литературы
1. Адам А.Е. Проектирование машиностроительных заводов: расчет технологических параметров механосборочного производства. М.: Высшая школа, 2004. 101 с.
2. Мельников Г.Н., Вороненко В.П. Проектирование механосборочных цехов: учебник для вузов. М.: Машиностроение, 1990. 352 с.
3. Mikell P Groover. Automation, production systems and computer integrated manufacturing. 2000. 856 p.
4. Волчкевич И. Л. Расчет необходимого количества оборудования проектируемых технологических комплексов в машиностроении с учетом факторов производственной неопределенности // Известия вузов. Машиностроение. 2011. №10. С. 69-71.
5. Соколовский А.П. Расчеты точности обработки на металлорежущих станках. Л.: Машгиз, 1952. 288 с.
6. Технология машиностроения: в 2 кн. Кн. 1. Основы технологии машиностроения: учеб. пособ. для вузов / Э.Л. Жуков [и др.]. М.: Высшая школа, 2003. 278 с.
Никоноров Алексей Игоревич, ассист., [email protected], Россия, Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана
PARAMETRIC MODIFICATION OF THE MACHINING OPERATIONS AND THE PREDICTION TECHNIQUE OF THEEQUIPMENTFAILURES
A.I. Nikonorov 134
In this paper, the author studied some questions of the cutting parameters modification for use in prediction of parametric equipment failures in the field of the manufacturing design process. Machine's failure prediction procedure for designing situation based on the Sokolovsky's machining precision analysis method is presented. Optimization task for cutting parameters choosing problem and the solution example are proposed.
Key words: manufacturing system designing, cutting parameters, technological system, production uncertainty, machining precision.
Nikonorov Aleksei Igorevitch, assistant, [email protected], Russia, Moscow, Moscow Bauman State Technical University
УДК 658.512
ОБЩАЯ КОНЦЕПЦИЯ ВЫБОРА ОБОРУДОВАНИЯ ПРОЕКТИРУЕМЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ МАШИНОСТРОИТЕЛЬНОГО ПРОИЗВОДСТВА
И.Л. Волчкевич
Предложены новая концепция и последовательность выбора оборудования проектируемых технологических комплексов на уровне участков и цехов. В основу концепции положено объединение этапов проектирования маршрутных технологических процессов и выбора основного технологического оборудования с последующей коррекцией принятых решений на основе анализа достигнутой производительности и степени использования оборудования.
Ключевые слова: машиностроительное производство, технологический комплекс, разработка технологических процессов, выбор оборудования.
Модернизация отечественного машиностроения требует создания новых производств на инновационной основе, технического перевооружения существующих предприятий и во многих случаях их перепрофилирования и переспециализации. Основой современных машиностроительных производств являются технологические комплексы (ТК), целенаправленно объединяющие функционально взаимосвязанные средства технологического оснащения для выполнения в фиксированных условиях заданных технологических процессов. Реализация любого из указанных направлений модернизации связана с проектированием технологических комплексов, ключевой проблемой обеспечения которого является выбор необходимого оборудования, способного эффективно и рационально обеспечивать выполнение установленных программ выпуска изделий как в близкой, так и в дальней перспективе.
Традиционно использующиеся методики выбора оборудования, как правило, отделены от формирования базовых технологических решений, используя в качестве исходных данные о суммарной трудоемкости выпус-
135
