Розроблення програмного рішення для вибору параметрів фрезерування тонкостінних елементів турбомашин

Автор(и)

  • С. М. Кононенко Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут»
  • С. С. Добротворський Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут»
  • Є. В. Басова National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute"
  • Л. Г. Добровольська Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут»

DOI:

https://doi.org/10.31471/1993-9965-2022-1(52)-65-72

Ключові слова:

тонкостінні елементи, високошвидкісне фрезерування, ппараметри фрезерування, відхилення, МСЕ, програма

Анотація

Наведено реалізацію розроблення програмного рішення для обчислення параметрів фрезерування тонкостінних елементів турбомашин. Виготовлення тонкостінних елементів вимагає високої уваги до вибору оптимальних параметрів обробки. Складна геометрія тонкостінних елементів, низька здатність чинити опір деформації з перепоною в процесі формоутворення поверхонь високої точності. Наявні рішення зде-більшого передбачають отримання параметрів обробки поверхонь деталей з абсолютною жорсткістю, тому мета наведеної реалізації – це врахування особливостей тонкостінних елементів та реалізація взаємо-дії з цифровим представленням фізичного процесу в комплексному вигляді. Інтелектуальна система передбачає як аналітичні мікросервіси обчислення та оптимізації параметрів, так і залучення CAE середовища сторонніх розробників із можливістю виконання скриптів. Джерелом теоретичної бази даних табличних значень є публікації, дослідження, інженерні машинобудівні довідники. Інформація про вхідні параметри структурована в блоки, що відповідають геометрії елементу, властивостям матеріалу, різновиду й потужності верстата, особливості геометрії, та матеріалу інструменту, процесу зняття припуску з включенням режиму високошвидкісної обробки. Реалізація дає змогу здійснювати розрахунок сил різання, що виникають у процесі зняття припуску, у напрямку мінімальної жорсткості тонкостінного елемента. Моделюються власні частоти завантаженої геометрії та будується відповідний амплітудний відгук, який включається до аналізу та формується рекомендаційний висновок щодо відповідності вхідним технічним умовам. Передбачається можливість використання та накопичення дослідних результатів. Завданням дослідження є розроблення системи, яка може бути інтегрована в сучасне виробництво, що відповідає баченню прогресивної концепції Індустрії 4.0.

 

 

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

Kusyi Ya. М., Stupnytskyy V. V., Lytvyniak Ya. М., Mentynskyi S. М., Panchuk V. H. Output parameters at development and production stage of a product in its life cycle. Scientific bulletin Ivano-Frankivsk national technical university of oil and gas. 2021. No 1(50). Р. 77-90. DOI: 10.31471/1993-9965-2021-1(50)-77-90. [in Ukrainian]

Liu S., Lu Y., Li J., Song D., Sun X., Bao J.Multi-scale evolution mechanism and knowledge construction of a digital twin mimic model. Elsevier BV. 2021. Vol. 71. Р. 102123. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rcim.2021.102123.

Zhu Z., Xi X., Xu X., Cai Y. Digital Twin-driven machining process for thin-walled part manufacturing. In Journal of Manufacturing Systems. Elsevier BV. 2021. Vol. 59. Р. 453–466. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2021.03.015.

Dobrotvorskiy S., Kononenko S., Basova Y., Dobrovolska L., Ivanova M. Development of Optimum Thin-Walled Parts Milling Parameters Calculation Technique. DSMIE 2021. LNME. Р. 343–352. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-77719-7_34.

Kononenko S., Dobrotvorskiy S., Basova Y., Dobrovolska L., Yepifanov V. Simulation of Thin-walled Parts End Milling with Fluid Jet Support. DSMIE 2020. LNME. Р. 380–389. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-50794-7_37.

Kononenko S., Dobrotvorskiy S., Basova Y., Gasanov M., Dobrovolska L.Deflections and Frequency Analysis in the Milling of Thin-walled Parts with Variable Low Stiffness. Acta Polytechnica. 2019. Vol. 59. Р. 283–291. DOI: https://doi.org/10.14311/AP.2019.59.0283.

Liu C., Hong X., Zhu Z., Xu X. Machine Tool Digital Twin: Modelling Methodology and Applications. Proceedings of International Conference on Computers and Industrial Engineering, CIE. 2018.

Gomez M., No T., Schmitz T. Digital force prediction for milling. In Procedia Manufacturing. 2020. Vol. 48. Р. 873–881. DOI: https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.05.125.

Cornelius A., Karandikar J., Gomez M., Schmitz T. A Bayesian Framework for Milling Stability Prediction and Reverse Parameter Identification. In Procedia Manufacturing. 2021. Vol. 53. Р. 760–772. DOI: https://doi.org/10.1016/j.promfg.2021.06.073.

Dittrich M.-A., Uhlich F. Self-optimizing compensation of surface deviations in 5-axis ball-end milling based on an enhanced description of cutting conditions. In CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology. 2020. Vol. 31. Р. 224–232. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cirpj.2020.05.013.

Mozgovoy V. F., Balushok K. B., Kotov I. I., Panasenko V. A., Biruk M. K.“Strategii obrabotki lopatok monokoles na obrabatyvayushchikh tsentrakh s ChPU s peremennoy 3D-korrektsiey” [Strategies for processing blades on CNC machining centers with variable 3D correction]. Kharkiv, Aerospace Engineering and Technology, 2013. Vol. 7. Р. 22–28. [in Russian]

Li W., Wang L., Yu G. Force-induced deformation prediction and flexible error compensation strategy in flank milling of thin-walled parts. In Journal of Materials Processing Technology. 2021. Vol. 297. Р. 117258. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2021.117258.

Altintas Y., Tuysuz O., Habibi M., Li Z. L. Virtual compensation of deflection errors in ball end milling of flexible blades. In CIRP Annals. 2018. Vol. 67, Issue 1. Р. 365–368. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cirp.2018.03.001.

Scippa A., Sallese L., Grossi N., Campatelli G. Improved dynamic compensation for accurate cutting force measurements in milling applications. In Mechanical Systems and Signal Processing. 2015. Vol. 54–55. Р. 314–324. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2014.08.019.

Diez, E., Perez, H., Marquez, J., & Vizan, A. Feasibility study of in-process compensation of deformations in flexible milling. In International Journal of Machine Tools and Manufacture. 2015. Vol. 94. Р. 1–14. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijmachtools.2015.03.008. Wąsik M., Kolka A. Machining Accuracy Improvement by Compensation of Machine and Workpiece Deformation. In Procedia Manufactu-ring. 2017. Vol. 11. Р. 2187–2194. DOI: https://doi.org/10.1016/j.promfg.2017.07.365.

Altintas Y. Manufacturing automation: metal cutting mechanics, machine tool vibrations, and CNC design. Cambridge university press. 2012. Second ed., p. 43.

Oberg E., Jones F., Horton H., Ryffel H. Machinery’s Handbook 29th ed. Christopher J, New York : Industrial Press. 2012. Р. 1081-1091.

##submission.downloads##

Опубліковано

30.06.2022

Як цитувати

Кононенко, С. М. ., Добротворський, С. С., Басова, Є. В., & Добровольська, Л. Г. (2022). Розроблення програмного рішення для вибору параметрів фрезерування тонкостінних елементів турбомашин. Науковий вісник Івано-Франківського національного технічного університету нафти і газу, (1(52), 65–72. https://doi.org/10.31471/1993-9965-2022-1(52)-65-72

Номер

Розділ

ІНФОРМАЦІЙНІ ПРОГРАМИ ТА КОМПЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНІ ТЕХНОЛОГІЇ