Аннотация. Предложена новая методика операционного контроля режущего инструмента с применением бесконтактных датчиков его наладки и рассмотрены основные трудности контроля инструмента в производстве. Разработанная методика позволяет повысить уровень автоматизации технологической подготовки производства за счет применения рекомендованной разработанной базы данных технических параметров инструмента и усовершенствования алгоритма обработки результатов измерений, полученных бесконтактными датчиками наладки инструмента. Контроль по новой методике повышает эффективность производства участков, на которых размещены станки с ЧПУ, и обеспечивает заданное качество изготовления деталей. Преимущества методики — экономичность решения за счет применения только штатных датчиков станков с ЧПУ, а также исключение ручной обработки результатов измерений. Актуальность работы обусловлена распространенностью применения ротационного фрезерного инструмента в технологии современного приборостроительного и машиностроительного производства.

Ключевые слова: износ режущего инструмента, методика, циклы измерения, операционный контроль, ротационный режущий инструмент, станки с ЧПУ, датчик наладки инструмента, алгоритмы

Список литературы:

1. Попов М. Ю., Алексеенко Д. А., Евтухов С. Н. Специальный ротационный режущий инструмент // Вестн. Южно-Уральского гос. ун-та. Серия. Машиностроение. 2012. № 33. С. 154—156.
2. Araujo A. C., Silveira J. L., Kapoor S. Force prediction in thread milling // Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering. 2004. N 26. P. 82—88.
3. Junior M. V., Baptista E. A., Araki L., Smith S., Schmitz T. The role of tool presetting in milling stability uncertainty // Procedia Manufacturing. 2018. N 26. P. 164—172.
4. Araujo A. C., Fromentin G., Poulachon G. Analytical and experimental investigations on thread milling forces in titanium alloy // Intern. Journal of Machine Tools and Manufacture. 2013. N 67. P. 28—34.
5. Benardos P. G., Vosniakos G. C. Predicting surface roughness in machining: a review // Intern. Journal of Machine Tools and Manufacture. 2003. N 43(8). P. 833—844.
6. Федоров В. А., Мельников Д. А., Сухарева А. А. Выбор инструмента для резьбофрезерования отверстий // Научный альманах. 2017. № 2—3. С. 140—145.
7. Овсянников В. Е., Суворов А. И. К вопросу применения резьбофрезерования при обработке отверстий // Вестн. Курганского гос. ун-та. 2013. №. 2 (29).
8. Rao K. V., Murthy B. S. N., Rao N. M. Cutting tool condition monitoring by analyzing surface roughness, work piece vibration and volume of metal removed for AISI 1040 steel in boring // Measurement. 2013. N 46(10). P. 4075—4084.
9. Richter A. Breaking the beam // Cutting Tool Engineering. 2010. N 62 (4). P. 43—47.
10. Timofeev D. Yu., Khalimonenko A. D., Nacharova M. A. Preliminary local thermal impact as a surface quality assurance factor // Materials Science Forum. 2021, Vol. 1031 MSF. P. 125—131 DOI: 10.4028/www.scientific.net/MSF.1031.125/
11. Khalimonenko A. D., Timofeev D. Y., Golikov T. S. Cutting tool for turning large workpieces // Journal of Physics: Conf. Series. 2019. Vol. 1399(4). P. 044082. DOI: 10.1088/1742-6596/1399/4/044082.
12. Григорьев С. Н., Синональников В. А., Гурин В. Д. Особенности контактных явлений на передней поверхности режущего инструмента с износостойким покрытием при прерывистом резании // Упрочняющие технологии и покрытия. 2007. № 7. C. 45—51.
13. Максимов Ю. В. и др. К вопросу об обеспечении точности обработки на станках с ЧПУ //Изв. Московского гос. техн. ун-та МАМИ. 2012. Т. 2, № 2.
14. Кочеровский Е. В., Лихцер Г. М. Диагностика состояния режущего инструмента по силовым характеристикам процесса резания: Обзор. М.: ВНИИТЭМР, 1988. Вып. 7. 40 с.
15. Wei L. Research on Tool Wear Monitoring and Turning Simulation // IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering. 2019. N 576 (1). P. 122—129.
16. Zhang Y., Zhu K., Duan X., Li S. Tool wear estimation and life prognostics in milling: Model extension and generalization // Mechanical Systems and Signal Processing. 2021. N 155. P. 107617.
17. Ong P., Lee W. K., Lau R. J. H. Tool condition monitoring in CNC end milling using wavelet neural network based on machine vision // Intern. Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2019. N 104(1). P. 1369—1379.
18. Reiser W. Laser system for non-contact tool setting and breakage detection // WIT Trans. on Engineering Sciences. 1970. Vol. 16.
19. Толубаев И. Н., Антипин А. П., Евстигнеев А. Д. Разработка управляющей программы изготовления направляющей в Siemens Sinumerik 840DSL // Вузовская наука в современных условиях. 2020. С. 78—80.
20. https://www.blum-novotest.com/en/products/measuring-components/lasercontrol/ micro-compact-nt.html, 03.05.2022.
21. Júnior R. C. E., Pereira R. B. D., Lauro C. H., Brandão L. C. Research on the wear mechanisms during the high-speed tapping in 316L stainless steel // Intern. Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2021. N 112(1). P. 419—436.
22. Fromentin G., Poulachon G. Geometrical analysis of thread milling—part 1: Evaluation of tool angles // Intern. Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2010. N 49(1—4). P. 73—80.
23. https://www.iscar.ru/eCatalog/item.aspx?cat=3346000&fnum=4063&mapp=IS&app=0&GFSTYP=M&isoD=1, 19.08.2022.
24. Зайцева А. Д., Ерохина Е. В. Cистемы мониторинга станков с числовым программным управлением как источник повышения эффективности производства // Научные исследования XXI века. 2019. № 2. С. 49—55.