Оптимизация программно-управляемой механической обработки ответственных деталей трубопроводной арматуры

В последнее время постоянно происходит ужесточение требований к качеству трубопроводной арматуры для АЭС, объектов нефтегазового хозяйства, что связано с обеспечением ресурса их безопасной эксплуатации. При изготовлении деталей с применением технологий вычитания механообработкой особое значение придается показателям точности линейно – угловых размеров и формы поверхностей. В данном исследовании рассмотрены пути оптимизации размерной токарной обработки на примере детали «сепаратор» на многофункциональном токарно-фрезерном центре с ЧПУ MULTICUT 630/2000S. Операции проектирования и оптимизации изготовления деталей все больше определяются результатами имитационного моделирования, виртуальными моделями, которые, по сути, являются неотъемлемой частью технологических процессов. В данной работе имитационное моделирование выполнялось на тренажерах с УЧПУ Sinumerik 810/840D/Operate Turn. Эта процедура  представляет собой упрощенный вариант алгоритма отсечения Вейлера–Азертона применительно к токарной обработке снятия припуска. В дополнение к алгоритму предложены дополнительные модули динамических коррекций управляющих программ с целью гарантированного обеспечения требований конструкторской документации по точности в условиях динамической системы СПИД: станок – приспособление – инструмент – деталь. Из технологических управляющих параметров наибольшее влияние на процесс снятия припуска  оказывают скорость резания, далее глубина резания и подача инструмента при токарной обработке. Модули динамических коррекций управляющих программ позволяет достаточно точно оценить влияние управляющих факторов в токарной обработке (скорости резания, глубины резания и подачи) на силу резания и точность обработки.

1. Кравченко П.Д. Целесообразность применения мобильного технологического оборудования при изготовлении изделий атомного машиностроения. Глобальная ядерная безопасность. 2015;2(2/15):30–34. Режим доступа: https://viti-mephi.ru/sites/default/files/pages/docs/

2. gns_15.pdf?ysclid=lximof354e103576396 (дата обращения: 28.03.2024).

3. Wang Q., Fu R., Hu Y., He J. Development of simulation platform for CNC intelligent manufacturing. In: International Conference on Control Science and Electric Power Systems. 2021. Р. 184–189. Available at: https://www.computer.org/csdl/proceedings-article/cseps/2021/261800a184/1wiQJX5GHD2 (accessed: 28.03.2024).

4. Mujber T.S., Szecsi T., Hashmi M.S.J. Virtual reality applications in manufacturing process simulation, Journal of Materials Processing Technology, 2004, Vol. 155–156, pp. 1834–1838. Available at: https://colab.ws/articles/10.1016/j.jmatprotec.2004.04.401?ysclid=lxin4hcz69315133113 (accessed: 28.03.2024).

5. Геиценредер А.А. Мониторинг станков при интеллектуальном управлении на базе нечеткой логики. Мехатроника. Робототехника. Автоматизация: Сборник научных трудов. Выпуск № 1. Москва: МГУПИ, 2006. С. 29–35. Режим доступа: https://rusneb.ru/catalog/010003_000061_

6. ac45f6153bb9b35ded85fdbceba0ce1/?ysclid=lxiqjh6wlv663594580 (дата обращения: 28.03.2024).

7. Дальский А.М., Базров Б.М., Васильев А.С. [и др.] Технологическая наследственность в машиностроительном производстве. Научное издание. Москва: Издательство МАИ, 2000. 364 с. Режим доступа: https://elibrary.ru/uerasp (дата обращения: 28.03.2024).

8. Кабалдин Ю.Г., Шатагин Д.А., Колчин П.В., Кузьмишина А.М, Аносов М.С. Искусственный интеллект и киберфизических механообрабатывающие системы в цифровом производстве. Нижний Новгород: Нижегородский ГТУ им. Р.А. Алексеева, 2020. 328 с. Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=41830023 (дата обращения: 28.03.2024).

9. Бахно А.Л., Чуприков А.О., Курочкин В.В. Способ закрепления полых цилиндрических изделий на токарном станке. Патент 727432. Российская Федерация. СПК В23В31/40/. ПАО «Тульский оружейный завод». № 2019138088; заявл.25.11.2019; опубл. 21.07.2019. Режим доступа: https://yandex.ru/patents/doc/RU2727432C1_20200721 (дата обращения: 28.03.2024).

10. Gökçe Harun – Object Modeling Based Polygon For 3D CNC Lathe Simulation Softwares. Journal of Polytechnic. 2016;19(2):155–161. Available at: https://avesis.gazi.edu.tr/yayin/7ba891be-e7b4-4d58-bc3a-d27cedfc688d/object-modeling-based-polygon-for-3d-cnc-lathe-simulation-softwares (accessed: 28.03.2024).