Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Современное состояние вопроса исследования процессов электроэрозионной обработки. постановка и задачи исследования 21
1.1. Современное состояние теории электрической эрозии 21
1.2. Виды электроэрозионной обработки, ее производительность, точность и качество 36
1.3. Особенности выбора режима при черновой и чистовой обработке 49
1.4. Современное состояние вопросов эффективности применения электроэрозионной обработки 54
1.5. Механизмы возникновения неустойчивости процесса электроэрозионной обработки 65
1.6. Синергетика и неравновесная термодинамика электроэрозионного процесса.. 71
1.7. Постановка задачи исследования. Цель и задачи работы 88
Глава 2. Методы экспериментальных и теоретических исследований 93
2.1. Описание объекта экспериментальных исследований, измерительных преобразователей и применяемой аппаратуры для наблюдения и записи результатов 93
2.2. Методики проведения экспериментальных и теоретических исследований 101
2.3. Процесс электроэрозионной обработки как динамическая система 110
2.4. Критерии нелинейной динамики для исследования процесса электроэрозионной обработки 116
2.5. Методика исследования ЭЭО с помощью сигналов акустической эмиссии... 135
2.6. Выводы по главе 141
Глава 3. Экспериментальные исследования процессов электроэрозионной обработки 142
3.1. Исследование износа электрода-инструмента и электрода-заготовки при единичном импульсе 142
3.2. Исследование геометрических параметров единичных лунок 151
3.3. Исследование тепловых явлений при электроэрозионной обработке... 156
3.4. Исследование влияния режимов обработки на производительность и шероховатость 164
3.5. Повышение стабильности процесса электроэрозионной обработки 168
3.6. Расчет профилирующей части электрода-инструмента 172
3.7. Выводы по главе 181
Глава 4. Оптимизация режимов электроэрозионной обработки 184
4.1. Оптимизация технологических процессов 184
4.1.1. Необходимые условия для применения оптимизационных методов 184
4.1.2. Принципы построения математических моделей технологических процессов для задач оптимизации 189
4.1.3. Стратегия оптимизационного исследования и методы решения задач оптимизации технологических объектов 199
4.2. Оптимизация режимов ЭЭО на основе экономических критериев 204
4.3. Оптимизация режимов ЭЭО при формообразовании стальных заготовок медными электродами 216
4.4. Оптимизация электроэрозионной обработки с применением экспертных систем 228
4.5. Выводы по главе 235
Глава 5. Анализ устойчивости процесса электроэрозионной обработки на основе подходов нелинейной динамики 237
5.1. Оценка фрактальности исследуемого процесса 237
5.2. Оценка устойчивости электроэрозионной обработки на основе критериев нелинейной динамики 243
5.3 Установление корреляционной зависимости между фрактальной размерностью сигнала АЭ, шероховатостью и структуры обработанной поверхности 257
5.4. Выводы по главе 266
Глава 6. Повышение эффективности электроэрозионной обработки путем применения подходов искусственного интеллекта 268
6.1. Применение методов искусственного интеллекта в системах управления технологическим процессом электроэрозионной обработки 268
6.2. Структурно-энергетический подход к моделированию процесса ЭЭО 273
6.3. Адаптивное управление электроэрозионным станком на основе анализа устойчивости процесса обработки 279
6.4. Результаты практической реализации научной работы 288
6.5. Выводы по главе 293
Основные результаты и выводы 296
Библиографический список использованной литературы 299
Приложения 324
- Виды электроэрозионной обработки, ее производительность, точность и качество
- Критерии нелинейной динамики для исследования процесса электроэрозионной обработки
- Исследование влияния режимов обработки на производительность и шероховатость
- Принципы построения математических моделей технологических процессов для задач оптимизации
Введение к работе
В диссертационной работе рассматривается актуальная для многономенклатурного машиностроительного производства научная и народнохозяйственная проблема повышения эффективности электроэрозионной обработки и качества обработанной поверхности на основе подходов искусственного интеллекта, сокращения трудовых, материальных и финансовых ресурсов для реализации качественной электроэрозионной обработки.
Актуальность темы. Интенсивное использование электроэрозионной обработки (ЭЭО) в настоящее время обусловлено современными тенденциями развития, характерными для отечественного машиностроения. Перед машиностроением остро стоит задача интенсификации производственных процессов изготовления продукции, при этом выпускаемая продукция должна удовлетворять самым высоким требованиям качества. Высокая гибкость и технологичность методов ЭЭО позволяет успешно решить эти задачи.
ЭЭО в реальных условиях представляет собой существенно нелинейный стохастический процесс, достаточно полная математическая модель которого отсутствует. Поэтому для выбора оптимальных режимов ЭЭО, обеспечивающих максимальную производительность и качество обработанных поверхностей при изменении площади, глубины и геометрии рабочей зоны, расхода рабочей жидкости и т.п. требуются обширные теоретические и экспериментальные исследования. Известно, что физико-химические процессы, протекающие при электроэрозионной обработке, очень сложны и главное очень скоротечны, в результате большинство из них могут быть описаны только качественно. Неустойчивость процесса ЭЭО снижает ее основные показатели (производительность обработки, шероховатость поверхности) и вызывает повышенный расход электрода-инструмента.
Широкое использование средств вычислительной техники в современном электроэрозионном оборудовании (станков с ЧПУ) позволяет управлять выходными параметрами процесса ЭЭО на основе фундаментальных подходов к ус тойчивости сложных систем. К числу фундаментальных подходов к исследованию устойчивости сложных систем следует отнести теорию синергетики (самоорганизации). Одним из важнейших направлений теории синергетики является нелинейная динамика. Важным достоинством нелинейной динамики является то, что она позволяет проводить количественную оценку устойчивости сложных систем в режиме реальном времени, их организованность в фазовом пространстве. Другим новым направлением в теории синергетики являются искусственные нейронные сети, которые в настоящее время составляют основу подходов искусственного интеллекта. Нейронные сети дают возможность не только определять оптимальные условия обработки, но и моделировать процесс ЭЭО при минимальном расходе материальных и временных затрат. В связи с этим, исследования взаимосвязи устойчивости процесса ЭЭО с выходными характеристиками процесса, прогнозирование и управление ими на основе нелинейной динамики и неиронносетевого моделирования является актуальной проблемой современного машиностроения.
Проведенные при выполнении диссертации исследования, соответствуют плану научных работ кафедры «Технология машиностроения» Комсомольско-го-на-Амуре государственного технического университета по направлению «Повышение эффективности процессов обработки в гибких автоматизированных системах машиностроительных предприятий Дальневосточного региона», федеральной программе «Научно-технические и социально-экономические проблемы развития Дальневосточного региона России».
Цель и задачи работы — повышение эффективности размерной электроэрозионной обработки, путем обеспечения устойчивости рабочих процессов и качества обрабатываемой поверхности на основе подходов искусственного интеллекта.
Для решения поставленной цели были сформулированы следующие задачи:
- исследовать механизм электрической эрозии и определить его основные характеристики, влияющие на эффективность ЭЭО, усовершенствовать методики оптимизации режима объемного электроэрозионного формообразования;
- экспериментально исследовать устойчивость процесса ЭЭО, выявить параметры, определяющие устойчивость этого процесса, предложить и апробировать критерии оценки устойчивости процесса ЭЭО;
- разработать методы повышения эффективности ЭЭО, обеспечивающие целенаправленное формирование обработанной поверхности с заданными механическими свойствами;
- на основе подходов искусственного интеллекта разработать нейронно-сетевую модель процесса ЭЭО для систем адаптивного управления процессом ЭЭО, описывающую потерю устойчивости и возникновение режима хаотического состояния системы;
- на основе предложенных критериев устойчивости процесса ЭЭО разработать систему адаптивного управления технологическими параметрами обработки.
Методы исследования. При выполнении диссертационной работы использованы методы технологии машиностроения, фундаментальные положения физики твердого тела, электрохимии, гидродинамики, теории надежности, теории управления, теории искусственного интеллекта, теории самоорганизации, теории нелинейной динамики, теории искусственных нейронных сетей, а также промышленный опыт применения электроэрозионной обработки.
Научная новизна работы заключается в следующем:
- установлены закономерности, определяющие зависимость производительности и качества обработки при ЭЭО по параметрам единичного электроэрозионного разрушения и по коэффициенту сосредоточения. Показано, что распределение диаметров единичных лунок подчиняется подходам теории вероятности, вследствие чего при ЭЭО имеет место систематическая погрешность, связанная с самим процессом;
- предложены методики оптимизации режимов объемного электроэро знойного формообразования деталей из различных материалов на основе нейронносетевой интерполяции, позволяющие сократить объемы проводимых экспериментальных исследований и повысить точность расчетов;
- установлено, что производительность и качество обработанной поверхности при ЭЭО в значительной степени определяются устойчивостью ЭЭО. В этой связи предложены и экспериментально подтверждены критерии оценки устойчивости процесса ЭЭО, определяющие его производительность и качество поверхности — фрактальная размерность, информационная энтропия и показатели Ляпунова сигналов акустической эмиссии (АЭ), регистрируемой в процессе обработки. Степень потери устойчивости процесса ЭЭО определяется свойствами обрабатываемого материала и режимом обработки;
- показано что, характер зависимостей шероховатости Ra поверхностей обработанных электроэрозионным методом и фрактальной размерности шероховатости DQ от параметров обработки самоподобны, т.е. между ними также существует корреляция, причем для всех исследуемых материалов. В этой связи, фрактальную размерность можно использовать в качестве диагностирующего признака при оценке шероховатости поверхностного слоя при ЭЭО;
- установлена корреляционная связь между фрактальной размерностью шероховатости поверхности обработанной электроэрозионным методом и фрактальной размерностью структуры этой же поверхности, а также между фрактальной размерностью сигнала АЭ как при регистрации сигнала с электрода-инструмента и электрода-заготовки. Показано, что фрактальная размерность шероховатости поверхности существенно зависит от свойств обрабатываемого материала. С увеличением шероховатости возрастает и значение фрактальной размерности, т.е. возрастает степень хаотичности процесса ЭЭО вне зависимости от марки обрабатываемого материала. Поэтому фрактальная размерность может являться также диагностирующим параметром динамики процесса ЭЭО;
на основе предложенных критериев устойчивости ЭЭО и, в частности, фрактальной размерности, путем анализа ее в режиме реального времени, разработана система адаптивного управления технологическими параметрами процесса ЭЭО. Показано, что адаптивная система управления процесса ЭЭО способствует повышению качества обработанной поверхности, а также уменьшения износа электрода-инструмента, и увеличения производительности и основана на определении оптимальных режимов работы оборудования, обеспечивающих повышение эффективности ЭЭО.
Обоснованность научных положений, рекомендаций и достоверность результатов исследований подтверждается: использованием хорошо известных в технологии машиностроения методов и методик планирования и проведения теоретических и экспериментальных исследований, применением современных методик физических измерений, сертифицированной измерительной аппаратуры, качественных средств анализа экспериментальных данных, современной вычислительной техники и программных средств для автоматизации эксперимента, согласованность теоретических результатов с экспериментальными данными, полученными автором и другими исследователями; успешной реализацией разработанных рекомендаций и программных средств на машиностроительных предприятиях города и края, в частности на ОАО КнААПО им. Ю.А. Гагарина, Амурском судостроительном заводе, Комсомольском-на-Амуре ТЭЦ-2, ФГУП ПО «Вымпел» г. Амурск, ремонтном предприятии войсковой части № 44912, а также в учебном процессе Комсомольского-на-Амуре государственного технического университета на кафедрах «Технология машиностроения», «Материаловедения и технологии новых материалов» и «Безопасности жизнедеятельности».
Практическая ценность работы заключается в следующем: - разработаны методики и алгоритмы, позволяющие определить оптимальные режимы обработки, обеспечивающие формирование обработанной поверхности с заданными механическими свойствами.
- разработан комплекс программ, для расчета оптимальных режимов ЭЭО для различных материалов, позволяющий по заданным значениям шероховатости, свойств обработанной поверхности, площади и глубины обработки, определить оптимальные параметры режима обработки.
- разработан алгоритм и программа его реализации, позволяющая моделировать динамику процесса электроэрозионной обработки методом реконструкции аттракторов по акустическим сигналам и профилограммам шероховатости обработанной поверхности с целью выявления корреляции между характером динамики процесса и качеством получаемой поверхности.
- предложенные рекомендации по оптимизации режимов обработки, расчета технологических параметров обработки и профилирующей части электрода-инструмента и управления процессом внедрены на ОАО «Комсомольское-на-Амуре авиационное производственное объединение им. Ю.А. Гагарина», на ряде других предприятий города и края.
Реализация работы. Результаты научно-исследовательской работы «Исследование и отработка ТП изготовления электродов для ЭЭ перфорирования панели защитного устройства с использованием метода ЭЭ вырезки» внедрены на ОАО «Комсомольское-на-Амуре авиационное производственное объединение им. Ю.А. Гагарина», в рамках выполнения хоздоговора. Результаты научно-исследовательской работы «Исследование влияния режимов ЭЭО на качество поверхностного слоя» внедрены на ФГУП производственном объединении «Вымпел» г. Амурск, общий экономический эффект составил 54500 рублей в ценах 2004 г. Результаты исследования влияния ЭЭО на качество поверхностного слоя внедрены на КТЭЦ-2 г. Комсомольск-на-Амуре, в результате внедрения достигли уменьшения износа электрода-инструмента в 1,43 раза и увеличение производительности труда в 1,78 раза по сравнению со стандартной производственной программой. Результаты научно-технической продукции по теме «Повышение эффективности и надежности процесса размерной ЭЭО в условиях автоматизированного производства на основе теории самоорганизации про цессов» внедрены на ОАО «Амурский судостроительный завод» г. Комсомольск-на-Амуре, в результате внедрения достигается значительное сокращение времени на технологическую подготовку производства при разработке технологий с использованием электроэрозионной обработки.
Разработан, апробирован и внедрен пакет программ «Оптимизация технологических режимов электроэрозионного объемного копирования заготовок из стали «Расчет режимов ЭЭОК»», «Оптимизация режимов ЭЭО «Techno EDM»» на ОАО «Комсомольское-на-Амуре авиационное производственное объединение», ОАО «Амурском судостроительном заводе», на ряде других предприятий.
Результаты научных разработок используются в учебном процессе на кафедрах «МТНМ», «ТМ», «БЖД» ГОУ ВПО «КнАГТУ», при изучении дисциплин «Прогрессивные методы обработки», «Повышение надежности процессов механообработки в автоматизированном производстве», «Системы управления технологическим оборудованием», «Управление процессами и объектами в машиностроении».
Личный вклад автора. Теоретические и экспериментальные исследования, обобщенные в представленной работе, выполнены автором как самостоятельно, так и в соавторстве со своими учениками. При этом автору принадлежит: постановка проблемы в целом и постановка задач аналитических и экспериментальных исследований; научное руководство и непосредственное участие в экспериментах, весь комплекс экспериментов и теоретических данных, включая обработку результатов и их интерпретацию; написание большинства статей и выводов по ним, тезисов докладов, отчетов и описаний, а также разработка и верификация алгоритмов, используемых в зарегистрированных программных продуктах. Сформулирована функция цели при решении задачи оптимизации режимов ЭЭО и их апробации, а также их внедрении. При личном и непосредственном участии автора разработаны рекомендации и методики по разработке технологии и управления электроэрозионной обработкой.
Эксперименты проводились совместно с аспирантами, соискателями и магистрами Бобошко А.И., Плешаковым В.Ю., Соболевым А.Б., Захаровым Е.К., Бреевым СВ., Покотило М.А. научным руководителем которых являлся автор. Совместными являются научно-исследовательские результаты, связанные с выполнением бюджетных и договорных НИР, проводимых на ОАО «Комсомольское-на-Амуре авиационное производственное объединение им. Ю.А. Гагарина» и на ряде других предприятий, где автор также являлся научным руководителем.
На защиту выносятся:
- приведенные результаты теоретических и экспериментальных исследований ЭЭО, как в производственных, так и в лабораторных условиях, с использованием различных материалов электрода-инструмента и электрода-заготовки, методические рекомендации по выбору параметров ЭЭО для сохранения производительности и качества обработки в соответствии с заданными условиями. Установленные основные закономерности между входными и выходными параметрами ЭЭО на заданных режимах обработки;
- разработанные методики расчета оптимальных режимов объемного электроэрозионного формообразования отверстий в заготовках на различных обрабатываемых материалах деталей летательных аппаратов, основанные на эффективности процесса ЭЭО;
- положение о том, что производительность и качество обработки при ЭЭО в значительной степени определяется устойчивостью самого процесса обработки, предложенные новые критерии оценки устойчивости процесса ЭЭО, определяющие его производительность и качество поверхности;
- исследованные и экспериментально подтвержденные критерии оценки устойчивости процесса ЭЭО, определяющие его производительность и качество поверхности - фрактальная размерность, информационная энтропия и показатели Ляпунова сигналов АЭ, регистрируемые в процессе обработки;
- установленная корреляция между фрактальной размерностью сигнала АЭ, регистрируемого в процессе обработки, как с электрода-инструмента, так и с электрода-заготовки, и фрактальной размерностью шероховатости обработанной поверхности;
- методика оценки устойчивости и выходных параметров процесса ЭЭО, на основе критериев устойчивости процесса ЭЭО по сигналам акустической эмиссии, регистрируемых в процессе обработки;
- интеллектуальный подход, позволяющий корректировать работу генератора электроэрозионного станка с ЧПУ, обеспечивающего устойчивость процесса обработки.
Апробация диссертации. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на международных, всероссийских, республиканских и межрегиональных научно-технических конференциях, форумах и семинарах: международной научно-технической конференции «Современные материалы и технологии» (г. Пенза, 2001 г.), Международной научно-практической конференции «Исследования и перспективные разработки» (г. Москва, 2002 г.), Международной научной конференции «Нелинейная динамика и прикладная синергетика» (г. Комсомольск-на-Амуре, 2003 г.), дальневосточном инновационном форуме «Роль науки, новой техники и технологий в экономическом развитии регионов» (г. Хабаровск, 2003 г.), Международной научно-практической конференции «Электрофизические и электрохимические методы обработки» (г. Санкт-Петербург, 2003 г.), Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы и пути решения инвестиционной и инновационной политики на предприятиях Хабаровского края» (г. Комсомольск-на-Амуре, 2004 г.), региональной научно-технической конференции «Современная электротехнология в промышленности центра России. СЭТ-2006» (г. Тула, 2006 г.), Международной конференции «Авиация и космонавтика - 2006» (г. Москва, 2006 г.), II Международной научно-технической конференции «Автоматизация машиностроительного производства, технология и надежность машин, приборов и оборудования» (г. Вологда, 2006 г.), V Всероссийской научно-технической конферен ции «Современные методы и средства обработки пространственно-временных сигналов» (г. Пенза, 2007 г.), Международной научно-технической конференции «Современная электротехнология в машиностроении» (г. Тула, 2007 г.), Ш Международной научно-технической конференции «Прогрессивные технологии в современном машиностроении» (г.Пенза, 2007 г.), IX Международной научно-практической конференции «Новые химические технологии. Производство и применение» (г. Пенза, 2007 г.), IV Международной конференции «Методы и средства управления технологическими процессами» (г. Саранск, 2007 г.) Основные результаты работы докладывались также на расширенных заседаниях кафедры «Технология машиностроения» КнАГТУ (1999 - 2007 гг.).
Публикации. Основные положения диссертационной работы изложены в 85 публикациях, в том числе статьях в центральных журналах, авторских свидетельствах, учебных пособиях и методических указаниях, трудах университетов и институтов, форумах, семинаров и конференций. Результаты работы докладывались на 9 международных научно-практических и научно-технических конференциях, а также всероссийских, региональных, краевых и вузовских семинарах и конференциях. По результатам научно-исследовательской работы опубликована одна монография. 16 статей опубликовано в изданиях рекомендованных ВАК РФ для публикации основных результатов докторских диссертаций.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 6 глав, выводов, заключения, библиографического списка использованной литературы из 246 наименований и приложений, содержащих документы о внедрении результатов работ и программные продукты. Объем диссертации составляет 360 страниц (включая 53 страницы приложений), 48 рисунков, 16 таблиц.
В первой главе анализируется современное состояние методов исследования процессов электроэрозионной обработки и ее качества. Рассмотрено современное состояние вопросов эффективности применения ЭЭО, существующие проблемы данной обработки в области обеспечения точности, качества, структуры поверхностного слоя и износа электрода-инструмента. Рассмотрены основные гипотезы объяснения эрозионных явлений, современные взгляды на механизмы возникновения неустойчивости процесса ЭЭО. Определена степень влияния неустойчивости процесса на параметры ее эффективности, такие как производительность и качество обработанной поверхности. Выполнен обзор существующих методов обеспечения эффективности ЭЭО и проанализированы факторы, сдерживающие дальнейшее увеличение производительности и качества обработки.
Большой вклад в исследование и анализ размерной ЭЭО и ее использование в современном производстве внести отечественные и зарубежные ученые супруги Лазаренко Борис Романович и Наталья Исафовна, Золотых Борис Ни-кифорович, Намитоков Кемаль Кадырович, Фотеев Николай Константинович, Попилов Лев Яковлевич, Палатник Лев Самойлович, Подураев Виктор Николаевич, Смоленцев Владимир Павлович, Саушкин Борис Петрович, Ставицкий Борис Иванович, Лившиц Абрам Лазаревич, Отто Марк Шмулевич, Кравец Аркадий Тимофеевич, Некрашевич Илья Григорьевич, Мицкевич Михаил Константинович, Красюк Борис Анатольевич, Любимов Виктор Васильевич, Ушо-мирская Людмила Алексеевна, Верхотуров Анатолий Демьянович, Ким Владимир Алексеевич, Артамонов Борис Александрович, Глазков Анатолий Васильевич, Иноуэ Киси и ряд других, на работы которых часто ссылаюсь при выполнении данной диссертации.
Во второй главе приведены методики проведения экспериментальных исследований, описываются объекты исследований, представлены технические характеристики используемых измерительных преобразователей и аппаратуры для наблюдения и записи результатов экспериментов. Предложены алгоритмы обработки и анализа экспериментальных данных. На основе полученных экспериментальных данных рассчитывались динамические характеристики электроэрозионной обработки. Расчеты производились с применением разработанного программного обеспечения. Разработаны математические алгоритмы нелиней ной динамики и позволяли проводить реконструкцию аттракторов динамических систем и оценку фрактальной размерности, информационной энтропии на основе анализа сигнала акустической эмиссии, рассматриваемых как временные ряды.
Из всего многообразия факторов, влияющих на технологические показатели обработки, были выбраны следующие: частота следования рабочих импульсов/, кГц; скважность q; сила тока/, А; напряжение U, В. Названная совокупность факторов удовлетворяет требованиям совместимости и отсутствия линейной корреляции. В качестве параметров оптимизации принимали высоту микронеровностей Ra, мкм, и производительность М, мм3/мин. В качестве критерия оценки процесса исследование фрактальной размерности шероховатости обработанной поверхности после ЭЭО проводили для четырех различных материалов: алюминиевого сплава АК4, быстрорежущей стали Р18, титанового сплава ВТ20 и стали 5ХНМА. Образцы обрабатывались на четырех режимах: черновой, получистовой, чистовой и отделочный.
Для регистрации и анализа акустических сигналов, возникающих при ЭЭО, использовалась специальная аппаратура, состоящая из приемного преобразователя, предварительного высокочастотного усилителя, блока универсальных фильтров, блока основного усилителя, блока интегрирования, и анализатора спектра С4-77. В качестве приемного преобразователя использовался вибропреобразователь АР37 и датчик колебаний KD35.
В третьей главе представлены результаты экспериментальных исследований по износу электрода-инструмента и исследований единичных лунок при электроэрозионной обработке титановых сплавов, для разработки рекомендаций по выбору оптимальных параметров обработки. Изучены особенности процесса ЭЭО на основе исследований единичных лунок при обработке различных материалов.
Исследован характер эрозионного разрушения электрода с увеличением силы тока, а следовательно и энергии единичного импульса. Меняющийся ха рактер величины износа электрода, как функции энергии единичного импульса показывает на протекание двух независимых процессов. С повышением энергии импульса или силы тока эрозионный процесс электрода возрастает, потому, что больший объем энергии расходуется на разрушение. С другой стороны, с повышением энергии увеличивается тепловыделение, инициирующие процессы отдыха или снижение плотности дефектов кристаллического строения электродного материала, приводящее к повышению эрозионной стойкости.
В четвертой главе представлены результаты исследований по оптимизации и стабилизации процесса ЭЭО. Для процесса электроэрозионной обработки наиболее актуальной задачей является экспериментальное и теоретическое нахождение оптимальных сочетаний параметров технологического режима с позиций повышения производительности при сохранении показателей качества обработки. Рассмотрена целевая функция для операции прошивания фигурного отверстия медным электродом в стальной заготовке. Определена область режимов оптимальной обработки с позиции себестоимости получаемой детали. Разработанная методика оптимизации режимов ЭЭО была также использована при обработке титанового сплава ОТ4, быстрорежущей стали Р18, алюминиевого сплава АК4. Полученные результаты свидетельствуют о возможности реализации данного алгоритма в адаптивном управлении электроэрозионными станками с ЧПУ.
Кроме того, представлены результаты исследования по выявлению информативных признаков, характеризующих производительность процесса формообразования, а значит и эффективность ЭЭО в целом.
Также представлены результаты теоретических и экспериментальных исследований по выбору оптимальных режимов для конкретных производственных условий электроэрозионной обработки штанги воздушной дозаправки топлива, используемая для истребителей семейства СУ из стали ЗОХГСА и результаты оптимизации режимов электроэрозионной обработки на базе статистической экс пертной системы, в основе которой лежит взаимосвязь силы тока, получаемой шероховатости поверхности и площади обрабатываемой поверхности..
Пятая глава изложены результаты использования критериев нелинейной динамики для оценки устойчивости процесса ЭЭО и качества обработанных поверхностей при анализе сигналов акустической эмиссии, регистрируемые в процессе обработки в режиме реального времени.
Показано, что вейвлет-спектры исследуемых сигналов, регистрируемых в процессе ЭЭО, являются фрактальными многообразиями, что позволяет проводить вычислительные эксперименты, по определению фрактальных характеристик.
Предложены и экспериментально подтверждены критерии оценки устойчивости процесса ЭЭО, определяющие его производительность и качество поверхности - фрактальная размерность, информационная энтропия и показатели. Ляпунова сигналов акустической эмиссии, регистрируемой в процессе обработки. Установлена корреляционная связь между фрактальной размерностью шероховатости поверхности обработанной электроэрозионным методом и фрактальной размерностью структуры этой же поверхности, а также между фрактальной размерностью сигнала АЭ при регистрации сигнала с электрода-инструмента. Показано, что фрактальная размерность шероховатости поверхности существенно зависит от свойств обрабатываемого материала. С увеличением шероховатости возрастает и значение фрактальной размерности, т.е. возрастает степень хаотичности процесса ЭЭО вне зависимости от марки обрабатываемого материала. Поэтому фрактальная размерность может являться также диагностирующим параметром динамики процесса ЭЭО.
Кроме того, показано что, характер зависимостей шероховатости Ra поверхностей обработанных электроэрозионным методом и фрактальной размерности шероховатости DQ от параметров обработки самоподобны, между ними также существует корреляция, причем для всех исследуемых материалов, т.е. фрактальную размерность можно использовать в качестве диагностирующего признака при оценке шероховатости поверхностного слоя при ЭЭО.
Шестая глава посвящена разработке системы адаптивного управления для электроэрозионного станка на основе критериев нелинейной динамики, включающая диагностику фрактальной размерности, приведены результаты практической реализации работы.
С позиций адаптивного управления технологическими параметрами ЭЭО устойчивость динамической системы процесса формообразования была рассмотрена в трех масштабах времени: в масштабе времени единичного импульса, в масштабе времени серии импульсов и в масштабе времени технологической операции.
При этом подчеркивалось, что первая из представленных выше систем находится на стадии промышленного применения, в частности на отечественном оборудовании, третья на стадии промышленного применения и экспериментально апробирования на зарубежном оборудовании, и лишь вторая на стадии исследования. Рассмотрение механизма возникновения электроимпульсного разряда показало, что существует, по крайней мере, пять видов электрических импульсов, подводимых в зону обработки: рабочий импульс, импульс холостого хода, импульс короткого замыкания, повторный импульс, фиктивный импульс.
Представлена адаптивная система, реализованная в части управления устойчивостью процесса ЭЭО в масштабе времени серии импульсов. Адаптивная система управления исполнена в виде ПЭВМ, оснащенной четырехканальным цифровым осциллографом, программным образом реализованными нейронными сетями и алгоритмами оптимизации. Станок был оснащен дополнительными датчиками тока, напряжения и акустической эмиссии.
Кроме того, в данной главе представлено практическая реализация результатов научно-исследовательской работы и ее экспериментальной части.
В приложении представлены описания разработанных программных продуктов. Приведены акты внедрения результатов работы на предприятиях Хаба ровского края, а также акты внедрения результатов работы в учебном процесс на кафедрах «Технология машиностроения», «Материаловедения и технологии новых материалов», «Безопасности жизнедеятельности» ГОУ ВПО «КнАГТУ». Автор выражает глубокую личную благодарность научному консультанту, заслуженному деятелю науки и техники РФ, доктору технических наук, профессору Ю.Г. Кабалдину за научные консультации, помощь в работе, постоянную поддержку, а также сотрудникам кафедры «Технология машиностроения» за содействие и помощь в подготовке данной работы. Автор благодарит начальника группы ЭМО НПО КнААПО A.M. Злыгостева за постоянное сотрудничество, значительный вклад в проведение экспериментальных промышленных исследований и ряд совместных публикаций.
Виды электроэрозионной обработки, ее производительность, точность и качество
Для того чтобы определить тип управления процессом ЭЭО необходимо знать его вид. Электроэрозионная обработка принципиально позволяет осуществить все схемы формообразования, которые встречаются при обработке на металлорежущих станках, а некоторые из них приближены к схемам обработки давлением - штамповке и прокату.
По характеру рабочих движений электрод-инструмента и обрабатываемой заготовки схемы электроэрозионной обработки могут быть разделены на несколько групп /8,9,13,38,147,226/.
В зависимости от вида электрического разряда (искры, дуги), параметров импульса тока, напряжения и других условий электроэрозионные методы обработки токопроводящих материалов, основанные на использовании преобразуемой в тепло энергии электрических разрядов, возбуждаемых между инструментом и заготовкой, включает в себя четыре основные разновидности: электроискровую, электроимпульсную, электроконтактную и анодно-механическую. Каждая отдельная разновидность отличается выходными технологическими характеристиками, оборудованием и имеет свою область промышленного применения. Кроме того, каждый отдельный способ отличается диапазоном используемых физических параметров процесса, имеет свою область применения и специфическое оборудование.
Если говорить именно об эрозионной обработке, то принято подразделять на электроискровую, электроимпульсную и электроконтактную, в зависимости от условий обработки, применяемых режимов, оборудования и технологических приемов, а также получаемых технологических характеристик эрозионную обработку принято подразделять. А на низкочастотную, среднечастотную и высокочастотную подразделяется в зависимости от частоты повторения разрядов.
Основные показатели процесса электроэрозионной обработки, такие как скорость съема металла с детали или производительность, точность и чистота обработки, глубина дефектного слоя и др. могут являться объектами повышения устойчивости и зависят от ряда факторов. К их числу относятся следующие факторы: 1) материал, форма и размеры детали и электрод - инструмента; 2) параметры электрического режима обработки: энергия, мощность, амплитуда, длительность, скважность, частота и форма электрических импульсов; 3) условия регулирования величины зазора между электродами; 4) гидромеханические параметры: давление, расход и температура рабочей жидкости; 5) параметры (амплитуда, частота, скорость) относительного движения электродов - колебательного или орбитального движения, вращения и др.
Процесс электроэрозионной обработки обладает свойством саморегулирования благодаря наличию внутренней обратной связи между производством и эвакуацией частиц эрозии двумя совершенно различными по своей природе физическими процессами, хотя процесс эвакуации и порожден процессом эрозии и они имеют общий источник энергии - электрический разряд. /225/. Одним из самых важнейших параметров процесса является его производительность, экономическая целесообразность управления которым очевидна. Было установлено /3,13,129,157,229/, что производительность (т. е. скорость съема металла, измеряемая и мм /мин) является сложной функцией электрического режима и рабочей площади электродов. Функция W=f(F) при этом имеет максимум.
Поэтому с целью нахождения этого максимума, исследование функции W=f(F), является важной задачей управления производительностью процесса.
Так как большую часть межэлектродного пространства начинают занимать пары и газы, вытесняющие рабочую жидкость, при малых площадях электрода производительность впадает. Это приводит к снижению числа рабочих импульсов, к привариванию частиц металла к электродам, сильному нагреву и оплавлению отдельных участков детали. Увеличение площади электродов при неизменном электрическом режиме обработки вначале приводит к увеличению производительности, которая, достигнув максимума, начинает уменьшаться, так как эвакуация продуктов эрозии из-за увеличения протяженности межэлектродного пространства затрудняется, путь частиц в активной зоне увеличивается.
При постоянной площади обработки с повышением среднего значения тока/Ср производительность W вначале пропорционально возрастает: а при некотором значении тока 1ср рост производительности W замедляется вследствие постепенного вытеснения парами и газами жидкости среды в активной зоне. При последующем росте тока 1ср жидкая среда из активной зоны вытесняется полностью, что приводит к прекращению съема металла и к прекращению газообразования. Жидкость снова заполняет активную зону, и описанный цикл повторяется. Начинается автоколебательный процесс, описывающийся циклическими изменениями производительности W при резком снижении ее среднего значения.
Для каждого значения площади обработки соответствует своя оптимальная мощность или ток, которые могут быть наиболее эффективно реализованы и соответствуют наилучшему использованию импульсов, вырабатываемых ге нератором. Взаимосвязь между эффективно реализуемой мощностью Pscp.on. и площадью обработки имеет вид Для обычных условий обработки коэффициент Ст равен примерно 0,2-0,27, а показатель степени к = 0,7-0,75 /157/. Удельная скорость съема с 1 см обрабатываемой поверхности, например для стали 45, составляет 35—60 мм /мин, это позволяет получить скорость прошивания по глубине независимо от площади обработки 0,35-0,6 мм/мин.
Для установления электрического режима при обработке поверхностей сложного профиля используется зависимость «оптимальный ток-площадь обработки». В качестве параметра, определяющего площадь обработки, принимается площадь проекций обрабатываемой поверхности на плоскость, перпендикулярную направлению подачи.
Критерии нелинейной динамики для исследования процесса электроэрозионной обработки
Электроэрозионная обработка позволяет обрабатывать любые токопрово-дящие материалы, обработка которых практически невозможна другими методами, вне зависимости от их твердости и вязкости, что является ее основным достоинством. Однако получаемое качество поверхности после ЭЭО сегодня является недостаточным для ее широкого применения.
Получаемая шероховатость поверхности зависит от режимов обработки, а именно от частоты следования импульсов, скважности, напряжения и силы тока. Поэтому исследование законов изменения шероховатости в зависимости от режимов обработки и выбор управляющих параметров является первостепенной задачей.
В основе современного моделирования лежат обыкновенные дифференциальные уравнения. Однако существует много задач, где интегрирующиеся уравнения написать невозможно. Это послужило основой создания качественной теории дифференциальных уравнений и теории бифуркаций динамических систем на плоскости, разработанных А. Пуанкаре и А.А. Андроновым /12, 25/, которые стали математическим аппаратом нелинейной динамики.
Основополагающим моментом в качественной теории является понятие фазового пространства. Оно позволяет геометрически изобразить ход процесса, состояние системы и её организованность. В свою очередь, организованность системы в фазовом пространстве, его геометрическое строение можно количественно проводить с позиций их масштабной инвариантности, т.е. теории фракталов.
В нелинейной динамике и теории фракталов существует немало критериев оценки различных процессов. В качестве критериев для оценки устойчивости используется фрактальная размерность, информационная энтропия и другие /77,67/. Основное достоинство этих критериев — возможность количественной оценки устойчивости процесса.
В данной работе оценка качества поверхностного слоя производится на основе этих информационных критериев, а также на их основе разрабатывается алгоритм адаптивного управления шероховатостью поверхности. Поэтому рассмотрим основные понятия, применяемые для характеристики фрактальной размерности и информационной энтропии, а также алгоритмы их оценки и вычисления.
Для вычисления таких статистических средних, как фрактальная размерность, энтропия, погрешность самоподобия и других характеристик, являющихся информационными критериями нелинейной динамики, необходимо иметь множество точек, определённых в фазовом пространстве и принадлежащих аттрактору. Число точек М в расчётах конечно, но обязано быть достаточно большим. В случае, когда динамическая система задана дискретным оператором отображения, точки находятся автоматически после задания начальных условий. Если динамическая система задана системой дифференциальных уравнений, то в общем случае решение может быть найдено только численным интегрированием системы на компьютере. Обычно используют метод Рунге-Кутта 4-го порядка, погрешность задают 10"4-10"8, шаг счёта определяется конкретной системой и должен быть выбран в сравнении с наименьшим из её характерных времён.
Однако часто требуется вычислить характеристики аттрактора некоторой реальной системы, математическая модель которой неизвестна. При этом, как правило, неизвестна и размерность её фазового пространства. В этой ситуации мы располагаем информацией о поведении во времени какой-либо одной из динамических переменных. К тому же и интервал времени экспериментальной реализации естественно ограничен. Можно ли в таких условиях получить характеристики аттрактора? Путь к решению этой проблемы был предложен Такенсом /76/. Доказано, что почти для всех гладких динамических систем по имеющейся временной реализации одной наблюдаемой динамической переменной можно сконструировать новый аттрактор, основные свойства которого будут такими же, как у исходного. В большом числе последних экспериментальных работ показано, что часто контурная длина поперченного сечения шероховатой поверхности описывается с помощью фрактальной степенной зависимости /65,68,69, 71,79,82,83,132,201,217,224,232,245,233/. В данных работах приводится краткий обзор результатов использования фрактальных характеристик при описании шероховатых поверхностей. Границы многих твёрдых тел являются шероховатыми и обладают фрактальными свойствами. Это проявляется, в частности, в том, что при уменьшении масштаба измерения шероховатой поверхности её длина не стремиться к конечному пределу, а возрастает степенным образом. Фрактальные свойства поверхностей обнаружены у самых различных объектов как естественного, так и искусственного происхождения. Для поверхностей ряда материалов фрактальные свойства проявляются, начиная с атомных масштабов, и охватывают пространственные масштабы в диапазоне нескольких порядков. На простом примере рассмотрим основной признак фрактального объекта /68,69,127/. Длина линии профиля шероховатой поверхности измеряется отрезками 8. Если рассматривать участок, равный, например, 10 мм, то шероховатый профиль будет более укрупненным, и будут отражаться наиболее выявленные впадины и вершины профиля. При уменьшении масштаба рассмотрения шероховатой поверхности в 2 раза на графике уже будут видны более мелкие детали профиля (рисунок 2.146), но тем не менее и при этом масштабе не будут учитываться еще более мелкие впадины и вершины. Таким образом можно разбивать исходный профиль на участки, размер которых 8 будет уменьшаться до размеров участков 1, 2 и менее (рисунок 2.14а), и при каждом уменьшении размера 8 шероховатость будет определяться все с большей точностью. Ясно, что при решении такого рода вопроса уточнения можно вносить бесконечно. Всякий раз, когда мы будем увеличивать разрешающую возможность, длина шероховатой поверхности будет разрастаться. При этом ее длина не стремится к конечному пределу, а возрастает степенным образом., то есть при 8, стремящимся к нулю, суммарная длина отрезка L = N(8) 8 не стремиться к конечному пределу, как для гладкой линии, а неограниченно возрастает по степенному закону
Исследование влияния режимов обработки на производительность и шероховатость
Процесс ЭЭО является сложным многофакторным процессом, на выходные параметры которого оказывают влияние электрические, гидравлические, температурные режимы обработки. Поэтому выбор оптимальных по производительности и качеству технологических режимов связано с большим объемом экспериментальных работ.
Для получения максимальной информативности при минимальном объеме экспериментальных работ при разработке стратегии исследования на первом этапе был использован метод математического планирования эксперимента /32, 61,97,100, 131,161,162/.
Предпосылкой для использования данного экспериментально-статистического метода исследований является статистический характер воспроизводства электрических режимов, а, следовательно, и определяемых ими технологических параметров обработки. В отличие от функциональных, статистические методы позволяют варьировать одновременно все исследуемыми факторами.
По методике полного факторного эксперимента по плану N = 2" был запланирован и реализован эксперимент, ставящий целью изучить влияние факторов на параметры оптимизации. Из всего многообразия факторов, влияющих на технологические показатели обработки, можно выбрать следующие: частота следования рабочих импульсов/кГц; скважность q; количество гребней в импульсе К, шт. Названная совокупность факторов удовлетворяет требованиям совместимости и отсутствия линейной корреляции. В качестве параметров оп тимизации можно принять высоту микронеровностей Rz, мкм, и производи-тельность М, мм /мин. Определяющим параметром является показатель шероховатости, который должен быть менее 20 мкм при максимальной производительности.
Обработка результатов опытов, полученных при реализации матрицы, позволяет получить эмпирическую модель процесса, адекватно описывающую процесс электроэрозионной обработки. Статистическая обработка результатов экспериментов позволяет получить математическую модель процесса обработки в виде уравнений регрессии, линейные коэффициенты у которых рассчитываются по формуле гдеу - текущие номера факторов; yV- число параллельных опытов. Линейная модель выглядит следующим образом: Для суждения о качестве принятой модели и ее элементов необходимо знать ошибки в определении параметра оптимизации (дисперсию воспроизводимости), которая определяется по критерию Кохрена и вычисляется по формуле где Sf— дисперсия в /-той точке; т — число параллельных опытов; YJt — отклик /-того параллельного опыта, Yt — средний отклик в данном опыте. Проверка полученных уравнений на адекватность производится по F-критерию Фишера, оценив дисперсию адекватности по формуле: где ітабл — табличное значение / - критерия Стьюдента Исследование режимов проводили в производственных условиях в ОАО «КнААПО» на серийном станке модели 4Л721Ф1 с генератором ШГИ 63/200 /161-164, 170-172/. В качестве рабочей жидкости использовали РЖ-3 (ТУ 38.101964-83). Опытные электроды диаметром 8,5 мм изготавливались точением из прутковой меди марки Ml. Образцы исследуемого материала размером 20x20x5 мм прошли термообработку до HRC = 59.. .61 ед. Обработка на станке проводилась по схеме торец в торец без дополнительной прокачки рабочей жидкости. Время фиксировалось ручным секундомером. Производительность определяли весометрическим методом на аналитических весах АДВ-200 с точностью до 0,001 г. Высоту микронеровностей определяли с помощью лабораторного микроскопа МИС-11. Далее результаты эксперимента были обработаны по методике, приведенной в главе 2. В результате обработки были получены следующие уравнения Анализ разработанной линейной модели показал, гипотеза адекватности может быть принята с 95 % - ным уровнем достоверности для уравнений, так как критерий Фишера F\ раСч = 5,2; F2 расч = 1,07; FTa6jl = 5,3. В табл. 3.10 приведены данные соответствия значений параметров ЭЭО, рассчитанных по формулам и полученных в результате экспериментов при реализации матрицы планирования. Данные табл. 3.10 показывают, что расхождение результатов эксперимента и расчетных данных по уравнениям не превышает 7 %.
Принципы построения математических моделей технологических процессов для задач оптимизации
Успех применения методов оптимизации технологических процессов во многом определяется качеством используемых математических моделей рассматриваемых процессов. В сущности, речь идет об адекватности моделей, которая обычно понимается как степень соответствия расчетных данных результатам натурных экспериментов, т.е. как точность модели. Традиционным подходом к повышению точности моделей являются методы параметрической идентификации /108/. Данные методы позволяют, используя модель заданной структуры, отыскать совокупность значений ее неопределенных параметров, минимизирующих отклонение расчетных и экспериментальных данных.
Создание адекватной математической модели в той или иной ее форме является (в широком смысле понимания задачи) решением проблемы идеи тификации, а также необходимым условием оптимизации. Этим объясняется постоянный интерес к вопросам моделирования методологов и философов науки, особенно выросший в связи с новыми возможностями, открываемыми использованием ЭВМ. Сложность возникающих методологических проблем, наличие большого числа неформализуемых субъективных аспектов при построении моделей сформулировало у многих исследователей представление о том, что моделирование является более искусством, чем наукой /4, 19, 108/. Однако эта точка зрения не отвергает возможность и целесообразность изучения проблем моделирования с научных позиций и, вообще говоря, не отвергает научного подхода в исследовании искусства. Разрешение методологических вопросов моделирования способствует как выработке разумных стратегий в исследовании общих свойств и показателей эффективности моделей, так и созданию конструктивных методик и решений конкретных задач.
Существует множество определений понятия модели, изменяющихся от весьма общих, в которых модель и теория почти эквивалентны, до частных, связанных с конкретными целями моделирования. Например, в работе /143/ дается определение модели как результата процесса познания, зафиксированного в мозгу или вне его на подходящей физической среде. В /222/ под моделью предлагается понимать систему (вещественную или знаковую), собственные свойства которой настолько близки к свойствам интересующего исследователя объекта, что при помощи экспериментов с ней удается узнать нечто новое о самом объекте, причем это новое достаточно важно для исследователя. Оригинальная трактовка предложена в /128/, где модель рассматривается как вопрос, задаваемый исследователем природе. Все эти определения, а также множество других не следует противопоставлять друг другу, а в соответствии с принципом дополнительности Бора их можно рассматривать совместно, как отражающие различные стороны одного и того же сложного явления.
Такое многообразие моделей более полно вскрывает существо связей и диалектику взаимоотношений пары противоположностей анализ-синтез и по зволяет изучать разные аспекты явления, которые в зависимости от преследуемых целей выдвигаются на первый план. В основе любой модели лежит более или менее развитая теория, которая в силу своей общности и абстрактности позволяет описывать большое количество частных фактов с помощью небольшого числа исходных посылок. При этом непосредственное соотношение результатов теории с экспериментальными данными, как правило, осуществляется на основе частных моделей, являющихся некоторыми редуктами теории, вычлененными из нее для решения конкретной задачи. В этом смысле каждая разработанная модель выражает компромисс между теорией и практикой, между теоретическим познанием и эмпирическими данными.
Такое разграничение теории и модели также следует понимать диалектично, так как есть модели по полноте и сложности почти эквивалентные теории, на базе которой они построены. Наконец, теорию можно рассматривать как некоторую модель части объективной действительности /85/.
Отсутствие единого строгого определения ни в коей мере не служит препятствием к изучению эмерджентных, т.е. целостных, общих, не зависящих от конкретной структуры, свойств моделей /200/. Например, такая ситуация имеет место в теории планирования эксперимента /128/, которая успешно развивается при отсутствии единого определения основополагающего понятия эксперимента, поскольку в конкретных ситуациях среди исследователей, как правило, не возникает споров о применимости этого понятия к тому или иному феномену.
Существует множество работ, посвященных классификации моделей. В большинстве случаев в качестве оснований классификации избираются цель, объект, средства моделирования. Такой выбор естественен, так как практически в любом определении или описании понятия модели присутствуют названные термины. При этом общепринятой классификации моделей нет. Как отмечают авторы /39/, классификация моделей по таким основаниям как цель, объект, средства моделирования и недостаточна для их строгой систематизации и не может привести к построениям, подобным по своей значимости таблице Д.И. Менделеева или систематике К. Линнея. В то же время, для конструктивного использования моделей необходима, если не систематизация, то, по крайней мере, упорядочение целей. В равной мере это требуется для объектов и методов моделирования. В настоящее время в системном анализе и теории моделирования примеров достаточно полных подобных систематизации и упорядочений нет. Существуют лишь частные классификации подобного типа, например, для объектов моделирования какого-либо определенного рода на основе различия типов применяемых методов. К сожалению, такие упорядочения фактически соответствуют простому перечислению методов, разработанных в какой-либо научной дисциплине. Однако, это не отвергает полезности и значимости, весьма скромных пока еще результатов в области систематизации моделей, возможности их успешного применения при решении как сугубо методологических, так и практических вопросов.
В качестве одной из наиболее удачных систематизации в контексте моделирования технологических процессов можно назвать шкалу моделей, предложенную в /207/. Авторы справедливо считают классификацию, основанную на способах моделирования, методологически несостоятельной, поскольку выбор «техники» моделирования не должен предшествовать выбору его метода, который определяется целями исследования и степенью полноты эмпирической информации об изучаемой системе. Более конструктивны классификации, основанные на внутренних свойствах моделируемых объектов. В основе таких систематик лежит анализ связей между усложняющимся поведением объектов и методами их моделирования.
