Preview

Frontier Materials & Technologies

Расширенный поиск

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

https://doi.org/10.18323/2782-4039-2023-3-65-1

Полный текст:

Аннотация

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.

Об авторе

Игорь Николаевич Бобровский
Тольяттинский государственный университет, Тольятти
Россия

доктор технических наук, научный сотрудник



Список литературы

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.


Рецензия

Для цитирования:


Бобровский И.Н. Физический коэффициент профиля и его применение для моделирования текстуры механически обработанной поверхности. Frontier Materials & Technologies. 2023;(3):9-17. https://doi.org/10.18323/2782-4039-2023-3-65-1

For citation:


Bobrovskij I.N. The profile physical coefficient and its application for modelling the machined surface texture. Frontier Materials & Technologies. 2023;(3):9-17. https://doi.org/10.18323/2782-4039-2023-3-65-1

Просмотров: 148


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2782-4039 (Print)
ISSN 2782-6074 (Online)