181 / 530
Актуальные проблемы в машиностроении. 2016. №3
Инновационные технологии
в машиностроении
____________________________________________________________________
181
диаметром 5,5 мм сверлами из Р6М5 показал, что при изготовлении партии деталей в 1000
шт. экономится порядка 55000 руб. (в ценах 2010 г.) по сравнению с режимом, назначенным
по [27-29], при этом стойкость сверл на оптимальном режиме была выше в 1,33 раза,
производительность – в 1,62 раза, а удельные затраты при этом уменьшились в 1,48 раза.
Выводы
1. Координаты точек оптимальных режимов резания по “минимуму затрат” лежат на
сечении
М
IIS
, представляющем собой геометрическое место точек максимальных
стойкостей для текущих значений минутных подач. Это необходимо учитывать в случае
корректировки режимов сверления при изменении экономических факторов и констант.
2. При назначении оптимальных режимов резания для специальных станков с
регулированием
кр
M
рекомендуется использовать характеристическую линию
М
IIS
, где в
области расчётной оптимальной точки режима “минимуму затрат” измеряется крутящий
момент, который и устанавливается затем на задатчике
кр
M
станка (число оборотов
определяется также данной расчётной точкой на
М
IIS
).
3. Путём применения двухканального регулятора (
0
( , )
кр
M f S n
) вместо
одноканального (
0
( )
кр
M f S
) вышеописанным способом достигается учёт зависимостей
точности обработки и стойкости инструмента от режимов сверления в более эффективном
виде, при этом режимы автоматически регулируются вдоль линии
М
IIS
. Оценка эффекта
показывает, что данный подход позволит ориентировочно на 30 – 50% (относительно
одноканального случая) повысить как стойкость инструмента, так и точность обработки
отверстий.
4. Используемый метод синтеза регуляторов пониженного порядка показал свою
работоспособность для конструирования регуляторов промышленных систем.
Список литературы
1.
Kovalev V.D., Vasilchenko Y.D., Dašić P
. Adaptive optimal control of a heavy lathe
operation // Journal of Mechanics Engineering and Automation. – 2014. – N 4. – P. 269–275.
2.
Shreehah T.A
.
A
. Extending the technological capability of turning operation //
International Journal of Engineering, Science and Technology. – 2009. – Vol. 2, N. 1. – P. 192–201.
3.
Rubio L., De la Sen M
. An expert mill cutter and cutting parameters se-lection system
incorporating a control strategy // Proceedings of the 17
th
World Congress The International
Federation of Automatic Control. – Seoul, Korea, 2008. – P. 8362–8367.
4. Model-based expert sys-tem to automatically adapt milling forces in Pareto optimal multi-
objective working points / L. Rubio, M. De la Sen, A.P. Longstaff, S. Fletcher // Expert Systems
with Applications. – 2013. – N 40. – P. 2312–2322.
5. Hierarchical optimal control of a turning process linearization approach / A. Dasgupta, B.
Pandurangan, R.G. Landers, S.N. Balakrishnan // Proceedings of the American Control Conference.
– Denver, Colorado, 2003. – P. 2608–2613.
6. Adaptive self-learning controller design for feedrate maximisation of machining process /
F. Cus, U. Zuperl, E. Kiker, M. Milfelner // Journal of Achievements in Materials and
Manufacturing Engineering. – 2008. – Vol. 31, iss. 2. – P. 469–476.