Поиск оптимальной зернистости нитридборовых кругов при плоском шлифовании деталей из стали 06Х14Н6Д2МВТ-Ш по микрорельефу поверхности в условиях моделирования нечеткой логики

Выбор абразивных кругов - наиболее эффективное средство повышения производительности шлифования и качества получаемых деталей. Стохастический характер процесса предопределяет привлечение статистических методов для интерпретации выходных параметров, рассматривая их случайными величинами. Нарушение дисперсий и нормальности распределений при шлифовании делает целесообразным использование непараметрического метода статистики, в котором мерой положения выступают медианы, а мерой рассеяния - квартильные широты. К сожалению, статистические методы не позволяют предсказать комплексную оценку режущих способностей кругов одновременно по обеим мерам. Инновационным направлением данного исследования является привлечение для этих целей нечеткой логики при реализации процесса моделирования в среде MATLAB с использованием специального пакета расширения Fuzzy Logic Toolbox. По результатам моделирования установлено, что при шлифовании деталей из закаленной коррозионно-стойкой стали 06X14H6Д2MBT-Ш наилучшие показатели качества по шероховатости поверхностей дают круги CBN30 B151 100 OVK27-КФ40.

Литература

[1] Суслов А.Г., Безъязычный В.Ф., Панфилов Ю.В. и др. / под ред. А.Г. Суслова. Инженерия поверхности деталей. М.: Машиностроение, 2008. 320 с.

[2] Tonshoff H.K. Modelling and simulation of grinding processes // Annals of the CIRP. 1992. Vol. 41 (2). P. 677-688.

[3] Badger J.A., Torrance A.A. A computer program to predict grinding forces from wheel surface profiles using slip-line fields // Proceedings of the Conf. in Adv. Man. Tech., San Sebastian, 1998. P. 6-8.

[4] Badger J.A., Torrance A.A. The relation between the traverse dressing of vitrified grinding wheels and their performance // Int. J. Mach. Tools & Manufacture. 2000. Vol. 40. P. 1787-1811.

[5] Hou Z.B., Komanduri R. On the mechanics of the grinding process - Part I. Stochastic nature of the grinding process // Int. J. Mach. Tools & Manufacture. 2003. Vol. 43. P. 1579-1593.

[6] Ali Y.M., Zhang L.C. Surface roughness prediction of ground components using a fuzzy logic approach // Journal of Materials Processing Technology, 1999. P. 561-568.

[7] Ali Y.M., Zhang L.C. A fuzzy model for predicting burns in surface grinding of steel // Int. J. Mach. Tools & Manufacture. 44. 2004. 563 p.

[8] Hollander M., Wolfe D.A. Nonparametric statistical methods, Second Edition // Wiley-Interscience. 1999. 787 p.

[9] ГОСТ 5725-2-2012. Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений. Часть 2. Основой метод определения повторяемости и воспроизводимости стандартного метода измерений. Введен 01.11.2002. М.: Изд-во стандартов, 2002. 58 с.

[10] Закс Л. Статистическое оценивание / пер. с нем. М.: Статистика, 1976. 598 с.

[11] Уиллер Д., Чамберс Д. Статистическое управление процессами / пер. с англ. М.: Альпина Бизнес Букс, 2009. 469 с.

[12] Солер Я.И., Прокопьева А.В. Исследование влияния выхаживания на микрорельеф пластин Р9М4К8 при шлифовании кругами из кубического нитрида бора // Обработка металлов (технология, оборудование и инструменты). 2009. № 1 (42). С. 24-27.

[13] Soler Ya.I., Kazimirov D.Yu. Selecting abrasive wheels for the plane grinding of airplane parts of the basis surface roughness // Russian engineering research. 2010. Vol. 30. No. 3. P. 251-261.

[14] ГОСТ Р 53922-2010. Порошки алмазные и из кубического нитрида бора (эль-бора). Зернистость и зерновой состав шлифпорошков. Контроль зернового состава. Введен 27.10.2005. М.: Стандартинформ, 2009. 15 с.

[15] ГОСТР 52587-2006. Инструмент абразивный. Обозначения и методы измерения твердости. Введен 16.11.2006. М.: Стандартинформ, 2007. 9 с.

[16] Вятченин Д.А. Нечеткие методы автоматической классификации: Монография. Минск: УП Технопринт, 2004. 219 с.

[17] Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств / пер. с франц. М.: Радио и связь, 1982. 432 с.

[18] Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и FuzzyTech. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. 736 с.

[19] Мандров Б.И., Бакланов С.Д., Бакланов Д.Д. Применение функции желательности Харрингтона при экструзионной сварке листов из полиэтилена марки ПЭНД // Ползуновский альманах. 2012. № 1. С. 62-64.

[20] Jaya A.S.M., Hashim S.Z.M. and Rahman M.N.A. Fuzzy logic-based for predicting roughness performance of TiAlN coating // In Intelligent Systems Design and Applications (ISDA), 2010. 10th International Conference. 2010. P. 91-96.