Підвищення продуктивності обробки деталі корпус бойка методом автоматизованого підбору
DOI:
https://doi.org/10.15276/opu.1.71.2025.07Ключові слова:
автоматизований підбір, ріжучий інструмент, токарна обробка, режими різання, аерозольна система, корпус бойкаАнотація
В дослідженні розглянуто питання підвищення продуктивності обробки деталі «корпус бойка» димової аерозольної системи АЕК-902 «Хмара». Система Хмара активно застосовується Силами оборони України для створення щільних димових завіс, в тому числі при евакуації особового складу з поля бою. Підтримання працездатності системи «Хмара» є актуальним питанням. Деталь корпус бойка є важливою складовою частиною пуску димових гранат. Запропоновано з використанням метода автоматизованого підбору підвищити продуктивність обробки шляхом підбору ріжучого інструменту та режимів різання. Було виконано порівняння рішень від трьох провідних виробників ріжучого інструменту: Walter, Sandvik Coromant та Isсar. Підбір виконано з використанням програмного забезпечення від виробників Walter “GPS”, Sandvik Coromant “ToolGuide” та Isсar “ToolAdvisor”. Порівняння проводилось за показником продуктивності обробки та часу стійкості ріжучого інструменту. Для обробки деталі запропоновано наступне технічне рішення для операції 010 використовувати − різець прохідний DSSNL2020K12 пластина SNMG120416-PR4335, різець прохідний CP-25BL-2020-12 пластина CP-B1216D-M7 4425, різець прохідний DCLNL 2525M 19 пластина CNMG 190612-PR 4425, Свердло − 462.1-1020-051А1-ХМ-Х2ВМ, різець розточувальний A08H-SCLCL06 пластина CCMT 060208-UM 1125, приводний інструмент Свердло − 862.1-2500-225А1-GM X2BM, приводний інструмент Мітчик T300-PM100JA-M3 P1PM, відрізний різець QD-NN2F33-25A пластина QD-NF-0250-0003-CH 1225. Для операції 020 − різець прохідний DSSNL 2020K 12 пластина SNMG 120416-PR 4425, різець розточувальний A08H-SCLCL06 пластина CCMT 060208-UM 1125, різець розточний A16PR-SSKCL09 пластина SCMT 09T312-PR 4425, приводний інструмент Свердло 462.1-0650-020А1-ХМ Х2ВМ. Застосування запропонованого набору ріжучого інструменту дозволяє провести повноцінну і продуктивну обробку деталі корпус бойка.
Завантаження
Посилання
Dovhopolov, A., Kolesnyk, V., Lanchynskyi, V., Kyrylenko, M., & Yarosh, V. (2024). Development of a test bench for automatic determination of the speed, flow rate and temperature of the flue stream. Bulletin of National Technical University “KhPI”. Series: New Solutions in Modern Technologies, 3(21), 25–31. DOI: https://doi.org/10.20998/2413-4295.2024.03.04.
Tantsiura, I., Klimov, O., Stakhovskyi, O., & Huzenko, S. (2024). Comparative analysis of aerosol camouflage devices in service with the Armed Forces of Ukraine and the armies of Western partner countries. Military-Technical Journal, 30, 8–13. DOI: https://doi.org/10.33577/2312-4458.30.2024.8-13.
Stakhovskyi, O. V., Yermakov, H. V., & Babenko, V. P. (2014). Camouflage and imitation systems for tank forces. Collection of Scientific Papers of the Kharkiv Air Force University, 3, 28–31.
Trehubenko, S. S., Huchenko, O. A., & Tikhonov, I. M. (2015). Analysis of the organization and implementation of radiological, chemical, and biological protection of units (parts) in modern combat operations. Weapon Systems and Military Equipment, 2, 176–179.
Dewangan, S., Mainwal, N., Khandelwal, M., & Jadhav, P. S. (2022). Performance analysis of heat treated AISI 1020 steel samples on the basis of various destructive mechanical testing and microstructural behaviour. Australian Journal of Mechanical Engineering, 20(1), 74–87. DOI: https://doi.org/10.1080/14484846.2019.1664212.
Zurita, O., Di-Graci, V., & Capace, M. (2018). Effect of cutting parameters on surface roughness in turning of annealed AISI-1020 steel. Revista Facultad de Ingeniería, 27(47), 121–128. DOI: https://doi.org/10.19053/01211129.v27.n47.2018.7928.
Bedada, B. D., Woyesssa, G. K., Jiru, M. G., Fetene, B. N., & Gemechu, T. (2021). Experimental investigation on the advantages of dry machining over wet machining during turning of AISI 1020 steel. Journal of Modern Mechanical Engineering and Technology, 8, 12–25. DOI: https://doi.org/10.31875/2409-9848.2021.08.2.
Kuram, E., Simsek, B. T., Ozcelik, B., Demirbas, E., & Askin, S. (2010, June). Optimization of the cutting fluids and parameters using Taguchi and ANOVA in milling. In Proceedings of the world congress on engineering, 2, pp. 1−5.
Alza, V. A. (2020). Coated Tungsten Carbide Inserts: Effects on Machinability in Turning of AISI 1020 Steel. https://doi.org/10.35940/ijrte.D5026.119420.
Kant, G., & Sangwan, K. S. (2015). Predictive modelling and optimization of machining parameters to minimize surface roughness using artificial neural network coupled with genetic algorithm. Procedia Cirp, 31, 453–458. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procir.2015.03.043
Rosa, A. F. P., Hammes, J. M., & Royer, R. (2020). Surface roughness optimization of SAE 1020 and SAE 1045 turning process using design of experiments. Brazilian Journal of Development, 6(10), 79069–79087. DOI: https://doi.org/10.34117/bjdv6n10-367.
Yevdokymov, V., Kolesnyk, V., Peterka, J., Vopat, T., Gupta, M. K., Lisovenko, D., & Dovhopolov, A. (2023). Pareto analysis of machining factors significance when turning of nickel-based superalloy Inconel 718. Metals, 13, 1354 DOI: https://doi.org/10.3390/met13081354.
