Реферат: Дослідження надійності твердосплавних пластин для токарних різців з надтвердих матеріалів

АЕ, тобто випромінювання матеріалом пружних хвиль напружень, викликаних локальною динамічною перебудовою його структури, містить у собі інформацію про фізичні процеси, які відбуваються при терті, деформуванні та руйнуванні матеріалу. Джерелами сигналів АЕ при точінні є три зони: зона зсуву містить інформацію про пластичну й (у меншому ступені) пружну деформацію зсуву та руйнування в поверхні зсуву, а дві інші зони – поверхня розділу різець-стружка та поверхня розділу різець-оброблювана деталь несуть інформацію про контактну взаємодію, знос різця та шорсткість обробленої поверхні. Разом з тим, існують складності у вимірюванні й обробці даних АЕ. Традиційні методи аналізу сигналів АЕ при різанні, розроблені вченими різних країн (Д. Дорнфельдом, М. Морівакі, К. Ивата, Д. Дімлою, Г. Понтуале, Х.В. Равиндра, В.Н. Подураевим, А.А. Борзовим, О.В. Кибальченком та ін.), мають обмеження: математичні моделі та знайдені залежності справедливі лише для певних умов обробки (конкретних верстататів, режимів різання, геометрії РІ й марки оброблюваного матеріалу).

Таким чином, основне завдання наукового дослідження полягає у створенні науково-обґрунтованої методики та оцінки зносу різця по задній поверхні й шорсткості обробленої поверхні по даним АЕ, а також ймовірності руйнування РІ, та практична реалізація цієї методики в системі моніторингу РІ..

2. Запуск установки для визначення та контролю РІ

У теперішній час для обробки кольорових сплавів і силумінів найбільше використовуються двошарові композиційні НТМ. Їх одержують шляхом спікання алмазів при високих температурах і тисках на підкладці із твердих сплавів. Представником даного класу інструментальних матеріалів є алмазно-твердосплавні пластини. В роботі для різця використовували АТП діаметром 7,5 мм, товщиною 3,18 мм та з кутами α = 11° й γ = 0°.

Проведений аналіз впливу місця розміщення датчика АЕ на сигнал АЕ показав, що максимальний рівень сигналу та найменше спотворення його спектру забезпечуються при контакті датчика АЕ безпосередньо з ріжучою пластиною у порівнянні із традиційним розміщенням датчика під державкою. В результаті була запропонована нова конструкція різця з вбудованим в прихват широкосмуговим датчиком АЕ. На відміну від аналогічних датчиків, введення карбіду вольфраму, як наповнювача до складу матеріалу демпфера дозволило одержати матеріал із високими демпфуючими властивостями. Частинки карбіду вольфраму розміром 1-10 мкм, які хаотично розміщаються в композиційному матеріалі, добре поглинали акустичні хвилі в робочій смузі частот, за рахунок чого відбувалося вирівнювання амплітудно-частотної характеристики (АЧХ) датчика АЕ на 20% у діапазоні робочих частот приймально-підсилювального тракту (від 100 кГц до 2 МГц) у порівнянні із традиційними датчиками. На конструкції розробленого різця та датчика отримано патенти України.

У якості оброблюваних виробів використовували силумінові поршні з різним вмістом кремнію. Процентний склад кремнію визначали методом рентгеноспектрального мікроаналізу за допомогою растрового електронного мікроскопа «Camscan – 4DV» із приставкою для енергодисперсного рентгеноспектрального аналізу «Link-860». Таким чином, для експериментів по точінню були відібрані силумінові поршні зі сплавів із наступним вмістом кремнію, мас. %: 0,3; 10,8; 12,8; 15,8; 18,4.

Основним елементом розробленої системи моніторингу РІ «MNAS-2» (ліва гілка на є різець із вбудованим широкосмуговим датчиком АЕ. У процесі різання сигнал АЕ від датчика «WRS-1» надходив на блок попереднього підсилювача й амплітудного детектора, який з високочастотного первинного сигналу АЕ в діапазоні частот від 100 кГц до 2 МГц виділяв низькочастотну (від 100 Гц до 22 кГц) обвідну.

Далі сигнал подавали на швидкодіючий аналого-цифровий перетворювач (АЦП 1), де він перетворювався в цифрову форму із частотою дискретизації 44 кГц й зберігався в пам'яті мобільного комп'ютера (ПК 1). Конфігурація комп'ютера «Dell Inspiron 1300» із процесором Intel 1,5 МГц і пам'яттю 512 Мб була обрана з урахуванням очікуваної ресурсоємності подальшого аналізу сигналів АЕ.

Автоматизована система прогнозування ймовірності руйнування різця «СПВР-1» (права гілка складалася з універсального динамометра «УДМ-300», у якому розміщали різець, оснащений АТП. Динамометр «УДМ-300» конструкції ВНИИ (м. Москва) дозволяв вимірювати три ортогональні складові сили різання. Отримані за допомогою динамометра значення сил різання були необхідними вихідними даними для розрахунку ймовірності руйнування різця в процесі точіння. Для посилення електричного сигналу від динамометра використовували тензостанцію «ТОПАЗ». Сигнал від тензостанціі перетворювали у цифрову форму за допомогою 12-ти розрядного шістнадцятиканального АЦП 2 «A-812PG», який виконано у вигляді інтерфейсної плати комп'ютера. Керування роботою АЦП 2 і запис значень складових сили різання здійснювали у спеціально розробленій програмі «Модуль-812».

Всі експерименти по точінню заготовок із силуміну проводили на експериментальній установці з одночасним записом сигналів акустичної емісії й сил різання. Після кожного експерименту вимірювали шорсткість обробленої поверхні за допомогою приладу «Surtronic 3» фірми Taylor-Hobson безпосередньо на верстаті. Знос інструментів по задній поверхні h_з вимірювали також не знімаючи різець з верстату, на спеціальному оптичному пристосуванні на базі мікроскопу «МБС-10». Це дозволило уникнути похибок вимірювання від зміщення різця між експериментами.

3. Результати експерименту

Режими різання, при яких обробляли силуміни, обрані в діапазоні застосовуваних у виробництві поршнів двигунів внутрішнього згорання при чистовому й напівчистовому точінні: швидкість різання v від 65 м/хв. до 400 м/хв., глибина різання t від 0,05 мм до 0,30 мм. Подача s = 0,1 мм/об обрана за критерієм забезпечення мінімальної шорсткості при використанні АТП.

За допомогою розробленої системи «MNAS-2» були отримані спектри детектованого по амплітуді сигналу АЕ із зони різання в цифровій формі. Необхідність застосування амплітудного детектора викликана потрібністю запису в реальному часі величезного масиву даних вихідного високочастотного сигналу АЕ. В роботі використовували амплітудне детектування з отриманням низькочастотної (44 кГц) обвідної високочастотного (2 МГц) сигналу АЕ.

Важливими показниками надійності РІ є знос різця ташорсткість обробленої поверхні. Одним зі способів забезпечення необхідної якості деталей є застосування систем контролю, які здатні оцінювати поточний знос різця та шорсткість оброблюваної поверхні з метою недопущення перевищення встановлених на виробництві граничних значень (для поршнів Ra = 1,25 мкм та h_з = 0,30 мм).

В результаті проведення експериментів по точінню на різних режимах різання із одночасним записом сигналів АЕ та сил різання були виявлені наступні особливості.

Збільшення швидкості різання від 65 м/хв. до 400 м/хв. призводить до зростання параметра шорсткості Ra при точінні силумінів. При точінні більш пластичного алюмінію (~ 0% Si), при всіх значеннях зносу АТП, фіксували підвищену шорсткість на низьких швидкостях різання (65-80 м/хв.), викликану процесами нарістоутворення, чого не відмічали при точінні менш пластичних силумінів за рахунок наявності в них кремнію. У діапазоні швидкостей різання v від 140 м/хв. до 400 м/хв. при точінні алюмінію також відбувалося зростання шорсткості обробленої поверхні Ra на 25-35%. При точінні силумінів із вмістом кремнію 10,8, 15,8 й 18,4 мас. % зростання швидкості різання в діапазоні швидкостей від 65 м/хв. до 400 м/хв. призводило до збільшення шорсткості на 30-45%. Виявлено, що в цьому ж діапазоні швидкостей силуміновий сплав із вмістом кремнію 12,8% відрізнявся від інших: зростання швидкості різання призводило лише до незначного (~5%) збільшення шорсткості Ra .

Збільшення параметра шорсткості Ra обробленої поверхні з ростом швидкості різання пов'язане з тим, що чергування твердого кремнію (1100 HV) та м’якого алюмінію (500 HV) у силуміновій заготовці в процесі точіння викликало зростання амплітуди мікроколивання вершини різця. Глибина різання t мало впливала на шорсткість обробленої поверхні при всіх досліджених режимах різання й значеннях зносу різця.

Ймовірність руйнування різця розраховували за даними сил різання, а саме значень рівнодіючої сили різання та усадки стружки. Зі збільшенням швидкості різання відбувалося зростання рівнодіючої сили різання на 10–20 % для всіх досліджуваних силумінів залежно від оброблюваного матеріалу. Це пояснюється тим, що при різанні легкоплавкого силумінового сплаву з підвищенням швидкості різання та, як наслідок, швидкості деформації, відбувалося зміцнення оброблюваного матеріалу в зоні деформації. У зв'язку із цим зростали напруження зсуву. У цей же час конкуруючий процес втрати міцності матеріалу заготовки від зростання температури, що має місце при точінні алюмінію, не превалював через наявність в силуміні частинок кремнію із значно більшою температурою плавлення (1420 ºС проти 660 ºС для алюмінію). Це підтверджується збільшенням коефіцієнта усадки стружки із зростанням швидкості різання. Для силуміну з максимальним вмістом кремнію (18,4%) зростання усадки було найбільшим, але не перевищувало 7 % у всьому дослідженому діапазоні швидкостей. При цьому, змінювався й характер стружки. Так, при точінні силумінів спостерігали утворення елементної стружки, причому зі збільшенням швидкості від 65 м/хв. до 400 м/хв. розмір цих елементів збільшувався. За тих самих умов при точінні чистого алюмінію утворювалася зливна стружка. Крім цього, зростанню сил різання сприяла адгезія матеріалу заготовки з передньою поверхнею різця при точінні всіх марок силумінів (до 18,4% Si). Це було виявлено шляхом аналізу залишків налипання силуміну на поверхню АТП за допомогою електронного мікроскопу «ZEISS Ultra 55».

При збільшенні глибини різання t від 0,05 мм до 0,30 мм усадка стружки зменшувалася в 1,5 рази для всіх досліджених матеріалів. Необхідно відзначити, що глибина різання впливає на усадку стружки через величину поперечного переріза отриманої зворотної стружки.

Ступінь пластичності матеріалу також впливає на усадку стружки. Збільшення вмісту кремнію в силуміні знижує його пластичність, а це призводить до зниження усадки стружки. При точінні найбільш пластичного серед експериментальних заготовок чистого алюмінію, були отримані максимальні значення усадки стружки x ≈ 5,25 при глибині різання 0,05 мм. При точінні силуміну з найбільшим вмістом кремнію (18,4%) одержали мінімальну усадку x ≈ 2,75 при глибині різання 0,30 мм.

Численні експерименти по точінню силумінів показали, що на конфігурацію спектру обвідної сигналу АЕ впливає вміст кремнію та знос різця при незмінних інших факторах (режими різання, геометрія різця, верстат, акустичне обладнання). Це дозволило висунути гіпотезу про зв'язок сигналів АЕ з процесами в зоні контакту різця та заготовки і можливість оцінки зносу різця та шорсткості обробленої поверхні шляхом аналізу спектрів цих сигналів.

Разом з тим, дуже важко візуально визначити частини спектру обвідної сигналу АЕ, які б відповідали саме за знос різця h_з та шорсткість обробленої поверхні Ra . Тому в роботі для аналізу сигналів АЕ вперше було застосовано перспективний математичний апарат – штучні нейронні мережі (ШНМ), особливості застосування якого викладено у четвертому пункті. Обраний підхід аналізу всього спектру сигналу АЕ, а не його частини, означає спроможність використання розробленої методики для інших умов різання, тобто для інших інструментальних й оброблювальних матеріалів та верстатів.

4. Аналіз отриманих результатів

Визначення зносу різця й шорсткості обробленої поверхні за даними АЕ здійснювали за спеціально розробленою методикою із застосуванням штучних нейронних мереж. Методика включала реєстрацію сигналів АЕ із зони різання, виділення обвідної АЕ з первинного сигналу, розкладання її в спектр із застосовуванням згладжування на часовому інтервалі тривалістю 2 сек по методу Блекмана-Харріса, після чого ми отримували 2046 значень амплітуд спектру у смузі частот до 22 кГц. Отриманий спектр зіставлявся за допомогою ШНМ із контрольованими показниками надійності: шорсткістю оброблюваної поверхні заготовки й зносом РІ.

ШНМ можна представити як спрямований граф зі зваженими зв'язками, а вузлами в ньому є штучні нейрони. Нейрон характеризується вектором вагових коефіцієнтів і видом активаційної функції. Вектор вхідних сигналів перемножується з вектором вагових коефіцієнтів w_j та перетворюється відповідно до функції активації – сигмоідальна функція виду f (х) = (1+е^-αx )^–1 , де α характеризує «нахил» сигмоіду. Результат роботи ШНМ залежить від вагових коефіцієнтів сінаптичних зв'язків. Процедура визначення цих коефіцієнтів (навчання ШНМ), полягала в пред'явленні ШНМ відомих як вхідних, так і вихідних даних.

«Входи» – конфігурація спектра обвідної сигналу АЕ (тобто значення амплітуд спектра – 2046 значень), режими різання (v , t ), процентний вміст кремнію в заготовці. «Виходи» – вимірювані традиційними способами числові значення зносу різця h_з та шорсткості обробленої поверхні Ra , що відповідають поточному «входу». Під час багаторазового навчання (90 ітерацій), ШНМ по внутрішньому алгоритму стабілізувала вагові коефіцієнти при заданій межі помилки 0,5%. Повний час навчання по 228 прикладам склав 1 хв. 18 сек. (на комп'ютері Dell із процесором 1,5 МГц).

Виведене значення виходу нейрона y_j ⁽ⁿ⁾ у кожному шарі n має вигляд:

,

де M – число нейронів у шарі n -1, y_i ^(n-1) – «вихід» i-го нейрона, w_ij ⁽ⁿ⁾ – матриця вагових коефіцієнтів шара n . Відзначимо, що для кожного наступного шару «входами» є «виходи» попереднього шару: y_i ^(n-1) =x_ij ⁽ⁿ⁾ – i- ий «вхід» нейрона j шару n .