Физический коэффициент профиля и его применение для моделирования текстуры механически обработанной поверхности

Современные тенденции развития машиностроения задают всё более жесткие требования к эксплуатационным характеристикам готовой продукции. Основными параметрами, характеризующими качество изделия в целом, являются физико-механические и геометрические показатели рабочих поверхностей составных деталей. Поверхность, полученная в результате механической обработки, в отечественной практике в основном характеризуется весьма ограниченным числом параметров (не более 6), таких как средняя высота микронеровностей, высоты микронеровностей по 10 точкам и др. Однако их применение недостаточно для производства конкурентоспособной продукции в современных условиях. Например, международные стандарты ISO/ASME/DIN включают гораздо более широкий набор параметров, необходимых для точного описания эксплуатационных свойств поверхности. В статье проанализированы подходы к формированию требований к микрогеометрии рабочих поверхностей деталей, используемых в современном машиностроении. На основе проведенного анализа предложен и математически обоснован общий подход к моделированию характеристик текстуры поверхности, который позволяет адекватно описывать поверхность с использованием нового параметра – физического коэффициента профиля, поскольку прямое сравнение технологий, разработанных в России, с иностранными аналогами с опорой на действующие стандарты практически невозможно. Сначала был определен физический коэффициент профиля на секционном уровне. Далее было выполнено его разложение на ряд Фурье для двухмерного и трехмерного случаев. Приведен анализ применимости нового параметра на примере изделия, полученного с помощью хонингования. Сделан вывод о целесообразности применения данного параметра и необходимости разработки комплексной методики оценки поверхности после механической обработки на его основе.

1. Abramov A., Bobrovskij N.M., Nosov N.V., Tabakov V., Galyalieva K. Quasi-optimal correlation algorithm for measuring the parameters of surface microrelief // Key Engineering Materials. 2019. Vol. 822. P. 725–730. DOI: 10.4028/www.scientific.net/KEM.822.725.

2. Abramov A., Bobrovskij S.M., Nosov N.V., Tabakov V., Lopatina F. Method for determining texture parameters of processed precision surfaces by correlation // Key Engineering Materials. 2019. Vol. 822. P. 731–736. DOI: 10.4028/www.scientific.net/KEM.822.731.

3. Singh R.V., Raghav A.K. Experimental study and modelling of the effect of process parameters on surface roughness during honing process // Journal of the Institution of Engineers (India). Part PR: Production Engineering Division. 2010. Vol. 90. P. 3–7.

4. Neagu C., Dumitrescu A. Neural networks modelling of process parameters in honing of thermal engines’ cylinders // Metalurgia International. 2008. Vol. 13. № 5. P. 66–78.

5. Feng C.-X.J., Yu Z.-G.S., Kingi U., Pervaiz B.M. Threefold vs. fivefold cross validation in one-hidden-layer and two-hidden-layer predictive neural network modeling of machining surface roughness data // Journal of Manufacturing Systems. 2005. Vol. 24. № 2. P. 93–107. DOI: 10.1016/S0278-6125(05)80010-X.

6. Silva S.P., Brandao L.C., Pimenta P.R.F. Evaluation of quality of steering systems using the honing process and surface response methodology // Advanced Materials Research. 2011. Vol. 223. P. 821–825. DOI: 10.4028/www.scientific.net/AMR.223.821.

7. Tripathi B.N., Singh N.K., Vates U.K. Surface roughness influencing process parameters & modeling techniques for four stroke motor bike cylinder liners during honing: Review // International Journal of Mechanical and Mechatronics Engineering. 2015. Vol. 15. № 1. P. 106–112.

8. Paswan S.K., Bedi T.S., Singh A.K. Modeling and simulation of surface roughness in magnetorheological fluid based honing process // Wear. 2017. Vol. 376-377. P. 1207–1221. DOI: 10.1016/j.wear.2016.11.025.

9. Buj-Corral I., Álvarez-Flórez J., Domínguez-Fernández A. Acoustic emission analysis for the detection of appropriate cutting operations in honing processes // Mechanical Systems and Signal Processing. 2018. Vol. 99. P. 873–885. DOI: 10.1016/j.ymssp.2017.06.039.

10. Span J., Koshy P., Klocke F., Müller S., Coelho R. Dynamic jamming in dense suspensions: Surface finishing and edge honing applications // CIRP Annals. 2017. Vol. 66. № 1. P. 321–324. DOI: 10.1016/j.cirp.2017.04.082.

11. Ma S., Liu Y., Wang Z., Wang Zh., Huang R., Xu J. The Effect of Honing Angle and Roughness Height on the Tribological Performance of CuNiCr Iron Liner // Metals. 2019. Vol. 9. № 5. Article number 487. DOI: 10.3390/met9050487.

12. Hu Y., Meng X., Xie Y., Fan J. Mutual influence of plateau roughness and groove texture of honed surface on frictional performance of piston ring-liner system // Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part J: Journal of Engineering Tribology. 2017. Vol. 231. № 7. P. 838–859. DOI: 10.1177/1350650116682161.

13. Li B., Zhang S., Yan Z., Jiang D. Influence of edge hone radius on cutting forces, surface integrity, and surface oxidation in hard milling of AISI H13 steel // International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2018. Vol. 95. P. 1153–1164. DOI: 10.1007/s00170-017-1292-z.

14. Nguyen T.-T., Vu T.-C., Duong Q.-D. Multi-responses optimization of finishing honing process for surface quality and production rate // Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering. 2020. Vol. 42. Article number 604. DOI: 10.1007/s40430-020-02690-y.

15. Arantes L.J., Fernandes K.A., Schramm C.R., Leal J.E.S., Piratelli-Filho A., Franco S.D., Arencibia R.V. The roughness characterization in cylinders obtained by conventional and flexible honing processes // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2017. Vol. 93. P. 635–649. DOI: 10.1007/s00170-017-0544-2.

16. Buj-Corral I., Rodero-De-Lamo L., Marco-Almagro L. Use of results from honing test machines to determine roughness in industrial honing machines // Journal of Manufacturing Processes. 2017. Vol. 28. P. 60–69. DOI: 10.1016/j.jmapro.2017.05.016.

17. Yuan B., Han J., Wang D., Zhu Y., Xia L. Modeling and analysis of tooth surface roughness for internal gearing power honing gear // Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering. 2017. Vol. 39. P. 3607–3620. DOI: 10.1007/s40430-017-0791-z.

18. Kuznetsov V.P., Voropaev V.V., Skorobogatov A.S. Finishing and hardening of a flat surface ring area of a workpiece by rotary burnishing // Key Engineering Materials. 2017. Vol. 743. P. 245–247. DOI: 10.4028/www.scientific.net/KEM.743.245.

19. Bobrovskii I.N. How to Select the most Relevant Roughness Parameters of a Surface: Methodology Research Strategy // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2018. Vol. 302. Article number 012066. DOI: 10.1088/1757-899X/302/1/012066.