Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ЛИТЕРАТУРНЫХ ДАННЫХ. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЙ 7
1.1. Обзор применяемого минералокерамического инструмента 7
1.2. Анализ основных направлений упрочнения минералокерамического инструмента 12
1.3. Современные технологические методы повышения надежности и работоспособности режущего инструмента 20
1.4. Влияние внешней среды на стойкость и производительность минералокерамического инструмента 27
1.5. Моделирование механизмов усталостного разрушения минералокерамического инструмента 34
1.6. Цель работы и задачи исследований 38
ГЛАВА 2. МЕТОДЫ ПРОВЕДЕНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ 39
2.1. Общая методика исследований 39
2.2. Методы металлографического и металлофизического анализа 40
2.3. Методы определения характеристик процесса резания и стойкости минералокерамического режущего инструмента 41
2.4.Нейросетевое моделирование как метод исследования 44
2.5. Статистическая обработка результатов экспериментов 50
ГЛАВА 3. ИССЛЕДОВАНИЕ МЕХАНО-ФИЗИКО-ХИМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ РАЗРУШЕНИЯ ИНСТРУМЕНТА ПРИ РЕЗАНИИ И РАЗРАБОТКА ФИЗИКО-МЕХАНИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ИЗНОСА РЕЖУЩЕГО ИНСТРУМЕНТА 52
3.1. Фрактографические исследования площадок износа и анализ механизмов разрушения минералокерамического инструмента 52
3.2. Разработка расчетной модели изнашивания минералокерамического режущего инструмента 59
3.3. Влияние СОТС на характер разрушения и ее отражение в модели 65
3.4. Выводы по главе 3 68
ГЛАВА 4. КОНСТРУИРОВАНИЕ НЕИРОСЕТИ ДЛЯ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ НАДЕЖНОСТИ РЕЖУЩЕГО ИНСТРУМЕНТА. 70
4.1. Подготовка входных данных. Обучение 70
4.2. Локальные минимумы 81
4.3. Оптимизация структуры сетей 86
4.4. Выводы по главе 4 93
ГЛАВА 5. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ ПОЛУЧЕННЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ 94
5.1. Методика расчета режима резания 94
5.2. Оптимизация режима резания 103
5.3. Выводы по главе 5 106
Основные результаты и выводы по работе ; 107
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 109
- Обзор применяемого минералокерамического инструмента
- Общая методика исследований
- Фрактографические исследования площадок износа и анализ механизмов разрушения минералокерамического инструмента
- Подготовка входных данных. Обучение
- Методика расчета режима резания
Введение к работе
Актуальность работы.
В настоящее время в современном машиностроении все большее развитие получают процессы размерной обработки конструкционных материалов методами тонкой лезвийной механической обработки. Более того, как показывают экспертные оценки, эта тенденция сохранится в будущем, благодаря возможности адаптивного управления процессом резания.
Применение режущего инструмента из минералокерамики в том числе и с многофункциональными покрытиями позволяет значительно увеличить производительность и точность обработки, особенно на чистовых режимах. Однако широкому распространению этого инструмента мешает низкая надежность, вызванная его повышенной хрупкостью. Поэтому повышение характеристик прогнозирования отказов и уточнение характеристик гарантированной наработки минералокерамического инструмента является актуальной задачей в условиях автоматизированного производства.
Цель работы.
Разработка моделей изнашивания и прогнозирование стойкости режущего инструмента на базе создания экспертной системы на основе физико-механического и нейросетевого моделирования процесса механообработки с целью обеспечения оптимального функционирования систем резания.
Научная новизна состоит в:
теоретически обоснованной физико-математической модели изнашивания и разрушения минералокерамического инструмента основанной на процессе накопления усталостных термомеханических повреждений в режущем клине;
проектировании архитектуры нейросети для систем диагностики износа инструмента и прогнозирования значений стойкости инструмента в зависимости от технологических факторов, изменяющихся в широком диапазоне значений;
методе самоконфигурирования нейросети на основе трехслойного персептрона и методе динамического добавления нейронов.
возможности учета при прогнозировании неограниченного числа (в том числе существенно не влияющих на результат) факторов процесса резания;
Практическая ценность работы состоит в:
предложенных нейронных структурах, используемых для диагностики износа инструмента;
разработанных программных средствах для прогнозирования значений стойкости инструмента многоинструментальной обработки на станках с ЧПУ.
Полученные в работе результаты могут быть использованы при создании экспертных систем на основе искусственных нейронных сетей для условий автоматизированного производства и малого объема статистического материала;
Апробация.
Наиболее значимые результаты, полученные в ходе работы над диссертацией, доложены на конференциях:
Международной научно-практической конференции. «Актуальные проблемы управления качеством производства и эксплуатации автотранспортных средств». Владимир. 2006 г.
XV Международном научном семинаре «Высокие технологии в машиностроении» «INTERPARTNER-2006». Украина. Харьков. НТУ «ХПИ».
Научных конференциях МГИУ.
Основные результаты диссертации опубликованы в [ 6 ] работах, полный список приведен на стр. [ 18 ] автореферата.
Структура диссертации.
Диссертация содержит введение, 5 глав, заключение, список использованных библиографических источников (113 наименований) и приложение. Общий объем текста диссертации 120 страниц, в него включены 23 рисунка и 9 таблиц.
Обзор применяемого минералокерамического инструмента
В настоящее время промышленность страны выпускает несколько групп режущей керамики: оксидную (белая керамика) на основе А1203, оксидно-карбидную (черная керамика) на основе композиции А1203-ТіС, оксидно-нитридную (кортинит) на основе Al203iN и нитридную керамику на основе Si3N4.
Составы основных типов режущей керамики и некоторые физико-механические свойства представлены в таблице 1.
Применение керамических материалов в качестве инструментальных позволяет существенно повысить производительность механической обработки за счет их высокой теплостойкости и износостойкости.
В настоящее время керамический инструмент рекомендуют для чистовой обработки серых, ковких, высокопрочных и отбеленных чугунов, низко - и высоколегированных сталей, в том числе улучшенных, термообработанных (HRC до 55...60), цветных сплавов, конструкционных полимерных материалов (КО 1-К05, Р01-Р05). В указанных условиях инструмент, оснащенный пластинами из режущей керамики, заметно превосходит по работоспособности твердосплавной инструмент /83/, /93/, /56/.
Общая методика исследований
Исследовался процесс резания при точении углеродистых и нержавеющих сталей в диапазоне скоростей резания V-100-650 м/мин. и подач S=0,l-0,3 мм/об.
При выборе марок обрабатываемых материалов учитывалась необходимость их применения в промышленности, наличие ценных конструкционных свойств, а также сложность механической обработки. Исходя из этого, при проведении экспериментов в качестве обрабатываемого материала использовалась сталь 20 закаленная (HRC 33-37), сталь 45, нержавеющая сталь марки 12Х18Н1 ОТ, в том числе с использование СОЖ.
В качестве режущего инструмента применялись резцы с механическим креплением пластинок. Использовались режущие неперетачиваемые 4-х гранные пластины из режущей керамики. В качестве эталона использовалась промышленно изготавливаемая минералокерамика ВОК-60. Базовой маркой для экспериментальных исследований была принята экспериментальная режущая керамика ВОК-200. Дополнительно исследовались составы режущих керамик ВОК-200 с внедренными нитевидными кристаллами SiNs. Геометрия режущей части инструмента а=7, у=0, р=45, ф(=45.
Фрактографические исследования площадок износа и анализ механизмов разрушения минералокерамического инструмента
Разрушению материалов до сих пор затруднительно дать исчерпывающее однозначное теоретическое определение. Одни авторы /75/ определяют разрушение как «процесс разделения тела на части под действием механических, термических, коррозионных и других воздействий», другие авторы /11/ рассматривают его как «процесс ослабления и разрыва межатомных связей».
Фридман /75/ справедливо указал на то, что определение разрушения существенно зависит от того, какая структурная модель твердого тела выбрана для анализа процесса. В зависимости от величины характеристического масштаба структуры материала, можно понимать под разрушением процесс образования в твердом теле субмикро-, микро-, и макронесплошностей. Отсюда понятно, что актом разрушения может быть и разрыв межатомных связей, и образование микронесплошностей, и разделение тела на части.
В соответствии с общим замыслом настоящей работы под разрушением в дальнейшем подразумевается процесс образования микронесплошностей, и даже в тех случаях, когда речь пойдет о развитии магистральных трещин, вызывающих разделение тел на части.
В физических моделях зарождения микронесплошностей исходным моментом является признание того факта, что реальные кристаллические тела при современных технологиях их получения не содержат микронесплошностей таких размеров, которые делают энергетически выгодным их рост тотчас после приложения внешних напряжений. Развитие концепции Гриффитса способствовало более ясному пониманию условий, при которых возможно катастрофическое развитие исходной микротрещины, однако вопрос о том, как возникают в нагруженном материале такие трещины и как они растут прежде, чем достигнут критического размера, с которого начинается их нестабильный рост, остался открытым.
Благодаря зарождению и росту микронесплошностей силы межатомного взаимодействия преодолеваются не одновременно и не по всему сечению тела, а постепенно и локально. Многообразие возможных схем взаимодействия указанных дефектов между собой и с элементами исходной структуры материалов (выделениями, включениями, границами зерен, субграницами и т.д.), частично затрудняют возможность охватить все мыслимые ситуации.
Необходимо отметить, что еще не разработано общепринятой классификации микромеханизмов разрушения, а под этим термином далее понимаются физические модели зарождения и роста микронесплошностей, еще не разработано. Уже этот факт указывает на трудности рассмотрения с единой точки зрения всего многообразия проявлений разрушения, а также на сложность отбора системы признаков, которые можно было бы считать идентификаторами проявления определенных микромеханизмов разрушения.
Известно /14/, что при хрупком разрушении появлению макроскопической трещины, способной вызвать разрушение кристаллического тела, предшествует образование микроскопических по масштабу дислокационных трещин.
При этом установлены следующие этапы процесса разрушения:
1. Зарождение микронесплошностей и микропор.
2. Рост, коалесценция микропор и формирование микротрещин.
3. Движение микротрещин внутри зерна и преодоление границ зерна.
4. Образование и распространение магистральной трещины. Фрактографические исследования с помощью растрового микроскопа режущей пластины изготовленной из стандартной ВОК-200 при точении стали 45 показали, что она разрушилась хрупким сколом. Наиболее характерной особенностью скола является отчетливо выраженный кристаллографический характер развития трещин. Из рисунка 6 видно, что трещина распространяется преимущественно вдоль определенных кристаллографических плоскостей. Преимущественное распространение скалывающих трещин по определенным кристаллографическим поверхностям вызывает появление на поверхности разрушения характерных ступенек скола (рис. 6).
Подготовка входных данных. Обучение
Данные, подаваемые на вход сети и снимаемые с выхода, должны быть правильно подготовлены /15/. Один из распространенных способов -масштабирование. где х - исходный вектор, х- масштабированный. Вектор т - усредненное значение совокупности входных данных, с- масштабный коэффициент.
Масштабирование желательно, чтобы привести данные в желательный диапазон. Если этого не сделать, то возможно несколько проблем:
1. нейроны входного слоя или окажутся в постоянном насыщении (\т\ велик, дисперсия входных данных мала) или будут постоянно заторможены (\т\ мал, дисперсия мала);
2. весовые коэффициенты примут очень большие или очень маленькие значения при обучении (в зависимости от дисперсии), и, как следствие, растянется процесс обучения и снизиться точность.
Другие способы подготовки данных /111/.
Исходя из условий конкретной задачи, можно выбрать другой способ подготовки данных. Можно использовать нелинейные преобразования.
Если диапазон изменения входных данных очень велик, можно использовать логарифмическую шкалу для данных. Задача обучения персептрона ставится так: подобрать такие значения параметров сети, чтобы ошибка была минимальна для данного обучающего множества {xs, db}.
Большая часть методов обучения - итерационные /35/. Параметрам сети (весовым коэффициентам и пороговым уровням) присваиваются малые начальные значения. Затем параметры изменяются так, чтобы ошибка Е убывала. Изменения продолжаются до тех пор, пока ошибка не станет достаточно малой.
Общая схема обучения персептрона:
1. Инициализировать веса и параметры функции активации в малые ненулевые значения;
2. Подать на вход один образ и рассчитать выход;
3. Посчитать ошибку Е\ сравнив ds и уъ;
4. Изменить веса и параметры функции активации так, чтобы ошибка Es уменьшилась;
5. Повторить шаги 2-4 до тех пор, пока ошибка не перестанет убывать или не станет достаточно малой.
В большинстве случаев E(W, 0) при таком методе обучения сходится и достигает локального минимума. Для каждой конкретной задачи нет гарантий, что Е сойдется к приемлемому значению за конечное число шагов. min( ,0)
Задача поиска № 0 является задачей безусловной оптимизации.
Для ее решения известно множество методов /54/. В теории оптимизации функция ошибки E(W, 0) называется целевой функцией. Для нейронных сетей хорошо работают многие методы безусловной оптимизации, часто лучше, чем узкоспециальные, придуманные для обучения нейронных сетей.
Применяются следующие методы теории оптимизации.
1. для небольшого количества параметров - стабилизированные методы Ньютона, Гаусса - Ньютона, Левенберга - Маркардта;
2. для среднего количества параметров - квазиньютоновские методы;
3. для большого количества параметров - метод сопряженных градиентов.
Для сходимости алгоритма достаточно, чтобы на каждой итерации обеспечивалась существенная убыль Е.
На практике сходимость обычно определяется методом проб и ошибок. Теория не дает точных данных о количестве итераций, требуемом для обучения персептрона конкретной задаче. Неизвестно также, сможет ли нейронная сеть вообще обучиться ее решению.
Методика расчета режима резания
Расчет режимов резания нельзя рассматривать как формальную задачу назначения подач, чисел оборотов и определения основного времени обработки.
Подачу S0 [мм/об] назначают максимально допустимой по прочности механизма подачи станка, прочности и жесткости резца, обрабатываемой детали и т.д., а также с учетом ограничений по точности и качеству обработки.
Скорость резания Vp [м/с] существенно зависит от расчетной величины периода стойкости инструментов. Зависимость стойкости от скорости резания представляет собой периодическую немонотонную функцию, причем только часть ее может без существенных погрешностей аппроксимироваться зависимостью Тейлора, положенной в основу ряда нормативов и методик определения режимов резания /64/, /55/. При одноипструментной обработке конструкционных материалов наивыгоднейшие значения стойкости, как правило, находятся в этой зоне, поэтому для расчета скорости резания в этом случае можно использовать методику, базирующуюся на стойкостной зависимости /64/, /79/:
При внедрении в производство режимов резания должны быть экспериментально уточнены уровни стойкости и уровни скоростей резания /52/. Определяющее влияние на величину значений скорости резания оказывают функции повреждаемости режущего инструмента т = —, выражаемые через множитель Тт.
При назначении режимов резания для одноинструментальной обработки обычно применяется следующий алгоритм /65/:
1. Первоначально устанавливают глубину резания t. При однократной или черновой (предварительной) обработке глубину резания принимают по возможности максимальной, равной всему припуску на обработку или большей его части, что сокращает число рабочих ходов. При чистовой и окончательной обработке значение t устанавливают в зависимости от требований к точности размеров и шероховатости обрабатываемой поверхности.
2. Назначают подачу Sa применяя формулу SQ = —— (43) где Рт — допустимая величина тангенциальной составляющей сил резания, Н; CP — коэффициент, характеризующий свойства материала заготовки; глубина резания, [мм].
При чистовой обработке подачу S0 выбирают в зависимости от требований к точности размеров и шероховатости обрабатываемой поверхности по рекомендациям справочных таблиц. Табличные значения подач согласуют с возможностями их реализации на станке и окончательно назначают ближайшее меньшее значение S0.
