Проблемы машиностроения и надежности машин, 2023, № 5, стр. 3-6

Динамический метод контроля эффективности резания материала механическим способом

А. В. Егоров 13, В. Г. Шрам 2*, Ю. Ф. Кайзер 2, Р. Б. Желукевич 2, А. В. Лысянников 2, Ю. Н. Безбородов 2, А. В. Кузнецов 4, А. В. Кузьмин 4

1 Саровский физико-технический институт
Саров, Нижегородская область, Россия

2 Сибирский федеральный университет
Красноярск, Россия

3 Поволжский государственный технологический университет
Йошкар-Ола, Россия

4 Красноярский государственный аграрный университет
Красноярск, Россия

* E-mail: Shram18rus@mail.ru

Поступила в редакцию 09.11.2022
После доработки 30.05.2023
Принята к публикации 20.06.2023

Аннотация

Решение задачи повышения эффективности работы материалорежущего оборудования является важнейшей задачей развития современного машиностроения и смежных направлений науки и техники. В настоящее время находят применения различные методы резания материалов: механические, гидромеханические (гидрообразивные), электроэрозионные, плазменные, лазерные и прочие. Дальнейшее повышение эффективности эксплуатации материалорежущего оборудования связано с разработкой быстродействующих методов и средств контроля эффективности процессов резания. Существующие тензометрические средства контроля мощности резания материалов ограничены по частоте выходного сигнала на уровне до 100 КГц. Быстродействующий контроль эффективности процессов резания можно осуществить на основе разработанного динамического метода и традиционных средств управления высокопроизводительного материалообрабатывающего оборудования с частотой выходного сигнала до 1 МГц.

Ключевые слова: материалорежущеее оборудование, динамический метод, контроль, тензометрические средства

Список литературы

  1. Lv J., Jia S., Wang H., Ding K., Chan F.T.S. Comparison of different approaches for predicting material removal power in milling process // International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2021. V. 116 (1–2). P. 213.

  2. Gutnichenko O., Nilsson M., Lindvall R., Bushlya V., Andersson M. Improvement of tool utilization when hard turning with cBN tools at varying process parameters // Wear. 2021. V. 477. 203900.

  3. Zhou B., Zhang J., Fu Y., Yu D., Wang J. Research on power and vibration signal acquisition method and system of machine tool for tool wear monitoring // Journal of Physics: Conference Series. 2021. V. 1399 (1). 012114.

  4. Chen X., Li C., Tang Y., Li L., Li H. Energy efficient cutting parameter optimization // Frontiers of Mechanical Engineering. 2021. V. 16 (1–2). P. 221.

  5. Liu B., Wang Y., Zhao G., Huang D., Xiang B. Intelligent decision method for main control parameters of tunnel boring machine based on multi-objective optimization of excavation efficiency and cost // Tunnelling and Underground Space Technology. 2021. V. 116. 104054.

  6. Li X., Zhang Y., Sun X. Numerical analysis for rock cutting force prediction in the tunnel boring process // International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences. 2021. V. 144. 104696.

  7. Brînaș I., Andraș A., Radu S.M., Marc B.I., Cioclu A.R. Determination of the bucket wheel drive power by computer modeling based on specific energy consumption and cutting geometry // Energies. 2021. V. 14 (13). 3892.

  8. Tuninetti V., Alzugaray R., González J., Jaramillo A., Diez E. et al. Root cause and vibration analysis to increase veneer manufacturing process efficiency: a case study on an industrial peeling lathe // European Journal of  Wood and Wood Products. 2021. V. 79 (4). P. 951.

  9. Egorov A., Kozlov K., Belogusev V. Experimental Identification of Bearing Mechanical Losses with the Use of Additional Inertia // Procedia Ingineering. 2016. V. 150. P. 674.

  10. Egorov A., Kozlov K., Belogusev V. Experimental identification of the electric motor moment of inertia and its efficiency using the additional inertia // ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences. 2016. V. 11. Iss. 17. P. 10582.

Дополнительные материалы отсутствуют.