ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ МЕХАНИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ПОЛИМЕРНЫХ КОМПОЗИЦИОННЫХ МАТЕРИАЛОВ И ИХ ВЛИЯНИЕ НА ВЗРЫВОПОЖАРНУЮ ОПАСНОСТЬ

№ 1–2021 Вестник СПб ун-та ГПС МЧС России http://vestnik.igps.ru

УДК 678.029.34

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ

ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ

МЕХАНИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ПОЛИМЕРНЫХ

КОМПОЗИЦИОННЫХ МАТЕРИАЛОВ

И ИХ ВЛИЯНИЕ НА ВЗРЫВОПОЖАРНУЮ ОПАСНОСТЬ

А.Ю. Андрюшкин, кандидат технических наук, доцент;

С.А. Мещеряков.

Балтийский государственный технический университет «ВОЕНМЕХ»

им. Д.Ф. Устинова.

Е.Н. Кадочникова, кандидат технических наук, доцент.

Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России

Предложена методика экспериментального определения зависимости скорости резания от параметров резания при токарной обработке. Представлены результаты экспериментального определения скорости резания от параметров резания при токарной обработке углепластика.

Ключевые слова: композиционный материал, резание, механическая обработка

EXPERIMENTAL DETERMINATION OF TECHNOLOGICAL PARAMETERS

OF MACHINING OF POLYMER COMPOSITES AND THEIR INFLUENCE

ON EXPLOSION HAZARD

A.Yu. Andryushkin; S.A. Meshcheryakov.

Baltic state technical university «VOENMEH» of D.F. Ystinov.

E.N. Kadochnikova. Saint-Petersburg university of State fire service of EMERCOM of Russia

A method of experimental determination of the dependence of the cutting speed on the cutting parameters during turning is proposed. The results of experimental determination of the cutting speed from the cutting parameters for turning carbon fiber are presented.

Keywords: composite material, cutting, mechanical processing

Режим механической обработки резанием – это совокупность технологических параметров: глубина резания, скорость резания, сила резания, мощность резания, подача на оборот, подача на зуб. Технологические параметры определяют качество продукции, производительность обработки, технико-экономические показатели, а также обуславливают взрывопожарную опасность производства. Механическая обработка полимерных композиционных материалов (ПКМ) связана с преодолением значительных сил трения, в результате чего происходит нагревание обрабатываемого материала, режущего инструмента и отходов (стружки). Режим механической обработки обуславливает степень разогрева ПКМ. Необходимо отметить, что теплоотвод из зоны резания у ПКМ хуже, чем у многих металлических материалов.

Высокую взрывопожарную опасность создает стружка в виде пыли (аэровзвесь), образующаяся при механической обработке ПКМ. Пыль оседает на оборудовании, элементах здания и образует легкогорючую среду (аэрогель), способную воспламениться от незначительного источника тепла. Источниками зажигания в цехах механической

Математическое моделирование, компьютерные технологии в теории управления сложных процессов

№ 1–2021 Вестник СПб ун-та ГПС МЧС России http://vestnik.igps.ru

обработки ПКМ могут быть электрические искры, теплота трения, самовозгорание отложений пыли, разряды статического электричества.

Повышение температуры в зоне резания ограничено низкой термической стойкостью полимерной матрицы ПКМ и стойкостью режущего инструмента. Процессы деструкции у большинства ПКМ начинаются при температурах 200–250 °С, поэтому при механической обработке недопустимо повышение температуры заготовки до этих температур [1–4].

Стойкость режущего инструмента зависит от температуры в зоне резания и обусловлена, прежде всего, скоростью резания. Поэтому установление зависимости между стойкостью инструмента и скоростью резания важно для качественного выполнения технологического процесса механической обработки ПКМ.

При обработке не содержащего абразивного наполнителя ПКМ могут быть применены инструменты из быстрорежущей стали, которые используют для обработки традиционных металлов и сплавов. При наличии в ПКМ абразивного наполнителя инструмент из быстрорежущей стали интенсивно изнашивается и имеет низкую стойкость.

При резании ПКМ стойкость инструментов из твердых сплавов превосходит стойкость инструментов из быстрорежущих сталей в десятки раз.

К наиболее часто применяемым способам механической обработки относят:

– токарную обработку;

– фрезерную обработку;

– сверление отверстий [5–8].

Методика экспериментального определения зависимости скорости резания от параметров резания при токарной обработке. Проведем экспериментальное определение скорости резания от параметров резания (Т – период стойкости инструмента; t – глубина резания; S – подача) при точении образцов из ПКМ случайным образом [9–12]. Осуществим ряд экспериментов, в которых параметры резания задаются случайно.

Эмпирическая зависимость скорости резания от параметров резания при токарной обработке описывается выражением:

ν , (1)

Tmtx  S y где С, m, x, y – эмпирический коэффициент и показатели степени, зависящие от вида обрабатываемого материала, геометрии режущего инструмента, условий обработки;

ν – скорость резания, м/мин; Т – период стойкости инструмента, мин; t – глубина резания, мм; S – подача, мм/об.

В выражении (1) по результатам экспериментов нужно определить эмпирический коэффициент и эмпирические показатели степени. Перепишем выражение (1) в следующем виде:

C   T m  t x  S y .

Примем допущение, что эмпирический коэффициент постоянен С=const, а изменяются только показатели степени при параметрах резания. Тогда произведение скорости резания на параметры резания в одном эксперименте равны произведению скорости резания на параметры резания в любом другом эксперименте:

1  Т1m  t1x  S1y  ...  i  Тim  tix  Siy  v j  Т m j  t j  S j  ...  vk  Т k  tk  Sk , x y m x y

где i, j – номер эксперимента; k – количество выполненных экспериментов.

Для двух любых экспериментов можно записать:

Математическое моделирование, компьютерные технологии в теории управления сложных процессов

№ 1–2021 Вестник СПб ун-та ГПС МЧС России http://vestnik.igps.ru

m x y νi  Ti   ti   Si 

    1.

ν j  T j   t j   S j 

Таким образом, параметры резания любых двух экспериментов i и j связаны соотношением (4). Прологарифмируем соотношение (4):

ν  T  t  S 

n i   m  n i   x  n i   y  n i   0 . (2)

νj   Tj  tj  Sj 

       

При выбранном значении j можно записать k таких уравнений.

Для определения трех эмпирических показателей степени m, x, y необходимо из k уравнений (2) выбрать любые три уравнения и составить из них систему линейных алгебраических уравнений (СЛАУ):

  T  t  S 

n 1   m  n 1   x  n 1   y  n 1   0 ;

 0   T0   t0   S0 

  T  t  S 

n 2   m  n 2   x  n 2   y  n 2   0 ; (3)

 0   T0   t0   S0 

  T  t  S 

n 3   m  n 3   x  n 3   y  n 3   0 .

 0   T0   t0   S0 

В этих уравнениях индексом 0 обозначены параметры выбранного базового эксперимента j, через параметры которого вычисляются параметры любых трех экспериментов из k экспериментов, которые обозначены индексами 1, 2, 3. Таких сочетаний из k экспериментов по три может быть получено а вариантов:

k  (k  1)  (k  2) a .

Таким образом, можно получить а значений каждого из эмпирических показателей степени m, x, y, которые будут характеризоваться определенным полем рассеяния.

Окончательное значение их можно определить как среднюю величину из полученных а значений:

a a a

 mn  xn  yn m  n 1 , x  n 1 , y  n 1 , a a a где n – число полученных значений, n=1…а.

Для вычисления эмпирических показателей степени m, x, y можно использовать другой подход. Сложим три уравнения СЛАУ (3). В результате получим:

            T T T          t t t          S S S 
n 1 23 3   m  n 1 23 3   x  n 1 23 3   y  n 1 23 3   0 . (4)
                  T                t                       
   v0                0                0               S0   
Математическое моделирование, компьютерные технологии в теории управления сложных процессов
№ 1–2021 Вестник СПб ун-та ГПС МЧС России                                                    http://vestnik.igps.ru

Обобщенное соотношение (4) можно скомпоновать из параметров любого количества i экспериментов:

i               i                   i                  i
 n             Tn                  tn                Sn
n n1i  m  n n1i  x  n n1i  y  n n1i  0 .                                       (5)
0            T0            t0            S0

При проведении большого количества экспериментов их можно разделить на три группы: в первую группу войдут эксперименты от 1 до i, во вторую – от i+1 до j, в третью – от j+1 до k.

Аналогично СЛАУ (3) можно составить из выражений (5) СЛАУ для большого числа экспериментов:

i               i                   i                  i
 νn          Tn                 tn                Sn
n n 1i  m  n n 1i  x  n n 1i  y  n n 1i  0 ;
ν0             T0             t0             S0
j                 j                          j                  j
 n            Tn            tn            Sn
n j i  m  n j i  x  n j i  y  n i j 1i  0 ;
n  i 1       n  i 1       n  i 1       n 
(6)
0             T0             t0             S0
k              k             k              k
 n            n  T          n  t          Sn
n  j 1      n  j 1       n  j 1       n  j 1
n k  j  m  n k  j  x  n k  j  y  n k  j  0 .
0            T0              t0             S0
Решение СЛАУ (3) или СЛАУ (6) являются подобными, для их решения применим
матричный метод. В СЛАУ (3) или СЛАУ (6) введем коэффициенты ai,j и bj.
Для СЛАУ (3) коэффициенты ai,j и bj:

T             t           S            
a11  n 1 , a12  n 1 , a13  n 1 , b1  n 1 ;
T0           t0           S0           0
T            t            S            
a21  n 2 , a22  n 2 , a23  n 2 , b2  n 2 ;                                           (7)
T0           t0           S0           0
T            t            S            
a31  n 3 , a32  n 3 , a33  n 3 , b3  n 3 .
T0           t0           S0           0

Для СЛАУ (6) коэффициенты ai,j и bj:

i                    i                       i                  i
 Tn                      tn                     Sn                n
a11  n n1i , a12  n n1i , a13  n n1i , b1  n n1i                           ;
T0              t0              S0              0

Математическое моделирование, компьютерные технологии в теории управления сложных процессов

№ 1–2021 Вестник СПб ун-та ГПС МЧС России http://vestnik.igps.ru

j j j j

 Tn                        tn                      Sn                                n
a 21  n   n i 1
, a 22  n   n i 1
, a 23  n   n i 1
, b 2  n   n i 1
;             (8)
T   0
ji
t  ji
0                     S   ji
0                       0
ji

k                                 k                        k                                  k
 Tn                           tn                          Sn                            n
n  j 1                       n  j 1            n  j 1                              n  j 1
a31  n                    , a32  n             , a    n                    , b3  n                      .
T0k i                         t0k i              S 0k i                                0k i

Перепишем СЛАУ (3) с учетом (7) или СЛАУ (6) с учетом (8):

a11 m  a12  x  a13  y  b1 ;

a21  m  a22  x  a23  y  b2 ;

a31  m  a32  x  a33  y  b3 , или в матричной форме:

 a11 a12 a13   m   b1 

     

 a 21 a 22 a 23   x    b2  . (9)

     

 a31 a32 a33   y   b3 

Неизвестные эмпирические показатели степени m, x, y в выражении (9) можно найти методом Крамера, который заключается в следующем.

1. Рассчитывают главный определитель системы:

  a11a22a33  a12a23a31  a13a21a32  a13a22a31  a11a23a32  a12a21a33 ,

где Δ – главный определитель системы, при этом главный определитель Δ≠0.

2. Рассчитывают вспомогательные определители системы:

1  b1a22a33  a12a23b3  a13b2a32  a13a22b3  b1a23a32  a12b2a33,

Δ 2  a11b2a33  b1a23a31  a13a21b3  a13b2a31  a11a23b3  b1a21a33,

Δ3  a11a22b3  a12b2a31  b1a21a32  b1a22a31  a11b2a32  a12a21b3,

где Δ1, Δ2, Δ3 – вспомогательные определители системы.

3. Находят эмпирические показатели степени m, x, y:

1          
m      , x 2, y 3 .
            

Эмпирический коэффициент С определим из выражения (1) для базового эксперимента:

C   0  T0m  t0x  S0y .

Математическое моделирование, компьютерные технологии в теории управления сложных процессов

№ 1–2021 Вестник СПб ун-та ГПС МЧС России http://vestnik.igps.ru

При известных значениях показателей степени m, x, y можно определить стойкость инструмента при других значениях скорости резания и параметрах резания:

1 x y

 ν0  m  t0  m  S0  m

T  T0         . (10)

 ν  t   S 

Из соотношения (10) следует, что от выбора значения скорости резания существенно зависит стойкость инструмента.

Таким образом, можно сделать вывод, что режим механической обработки безусловно влияет на взрывопожарную опасность образующейся при резании стружки. Для определения скорости резания от параметров резания при определенном способе механической обработки

ПКМ используют эмпирические зависимости. По предложенной методике экспериментального определения скорости резания от параметров резания получено эмпирическое выражение для определения скорости резания от параметров резания при токарной обработке резцом с твердосплавной пластинкой из сплава карбида вольфрама и кобальта (ВК3М содержание кобальта 3 %) углепластика (карбоновый пруток, состоящий из 58 % углеродного волокна и 42 % эпоксидной матрицы).

Литература

1. Берлин А.А., Гаращенко А.Н., Кульков А.А. Способы и средства обеспечения требуемых показателей пожаробезопасности конструкций из полимерных композитов

(обзор) // Пожаровзрывобезопасность. 2019. № 2. С. 9–30.

2. Оценка огнестойкости материалов и конструктивных элементов для авиационной техники / С.Л. Барботько [и др.] // Авиационная промышленность. 2018. № 2. С. 63–67.

3. Dhand V., Mittal G., Rhee K.Y., Park S.-J., Hui D. A short review on basalt fiber reinforced polymer composites // Composites Part B: Engineering. 2015. № 73. P. 166–180.

4. Исследование возможности снижения тепловыделения при горении композиционного материала за счет изменения его структуры / Е.Н. Шуркова [и др.] //

Авиационные материалы и технологии. 2012. № 1. С. 27–30.

5. Орлова Е.Е., Гурулева Г.В. Проблемы резания высокопрочных композитов //

Актуальные проблемы в машиностроении. 2015. № 2. С. 17–20.

6. Лобанов Д.В., Янюшкин А.С., Рычков Д.А. Технологические методы изготовления и выбора режущего инструмента для фрезерования композиционных материалов на полимерной основе // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Сер.: Машиностроение. 2015. Т. 15. № 1. С. 35–46.

7. Черепахин А.А., Солдатов В.Ф. Стойкостные испытания режущего инструмента:

монография. М.: Русайнс, 2016. 122 с.

8. Рычков Д.А. Рационализация параметров фрезерования полимерных композиционных материалов // Актуальные проблемы в машиностроении. 2016. № 3.

С. 100–105.

9. Рычков Д.А. Определение периода стойкости режущего инструмента при фрезеровании стеклотекстолита // Потенциал современной науки. 2014. № 2. С. 48–52.

10. Kahwasha F., Shyhaa I., Maheri A. Modelling of cutting fibrous composite materials current practice. Procedia CIRP, 2015, no. 28, P. 52–57. DOI: 10.1016/j.procir.2015.04.010.

11. Schorník V., Dana M., Zetková I. The Influence of the Cutting Conditions on the Machined Surface Quality when the CFRP is Machine. Procedia Engineering, 2015. № 100.

P. 1270–1276. DOI: 10.1016/j.proeng.2015.01.493.

12. Usui S., Wadel J., Marusich T. Finite Element Modeling of Carbon Fiber

Composite Orthogonal Cutting and Drilling. Procedia CIRP. 2014. Vol. 14. P. 211–216.

DOI: 10.1016/j.procir.2014.03.081.

Математическое моделирование, компьютерные технологии в теории управления сложных процессов

№ 1–2021 Вестник СПб ун-та ГПС МЧС России http://vestnik.igps.ru

References

1. Berlin A.A., Garashchenko A.N., Kul'kov A.A. Sposoby i sredstva obespecheniya trebuemyh pokazatelej pozharobezopasnosti konstrukcij iz polimernyh kompozitov (obzor) //

Pozharovzryvobezopasnost'. 2019. № 2. S. 9–30.

2. Ocenka ognestojkosti materialov i konstruktivnyh elementov dlya aviacionnoj tekhniki /

S.L. Barbot'ko [i dr.] // Aviacionnaya promyshlennost'. 2018. № 2. S. 63–67.

3. Dhand V., Mittal G., Rhee K.Y., Park S.-J., Hui D. A short review on basalt fiber reinforced polymer composites // Composites Part B: Engineering. 2015. № 73. P. 166–180.

4. Issledovanie vozmozhnosti snizheniya teplovydeleniya pri gorenii kompozicionnogo materiala za schet izmeneniya ego struktury / E.N. SHurkova [i dr.] // Aviacionnye materialy i tekhnologii. 2012. № 1. S. 27–30.

5. Orlova E.E., Guruleva G.V. Problemy rezaniya vysokoprochnyh kompozitov //

Aktual'nye problemy v mashinostroenii. 2015. № 2. S. 17–20.

6. Lobanov D.V., Yanyushkin A.S., Rychkov D.A. Tekhnologicheskie metody izgotovleniya i vybora rezhushchego instrumenta dlya frezerovaniya kompozicionnyh materialov na polimernoj osnove // Vestnik Yuzhno-Ural'skogo gosudarstvennogo universiteta. Ser.:

Mashinostroenie. 2015. T. 15. № 1. S. 35–46.

7. Cherepahin A.A., Soldatov V.F. Stojkostnye ispytaniya rezhushchego instrumenta:

monografiya. M.: Rusajns, 2016. 122 s.

8. Rychkov D.A. Racionalizaciya parametrov frezerovaniya polimernyh kompozicionnyh materialov // Aktual'nye problemy v mashinostroenii. 2016. № 3. S. 100–105.

9. Rychkov D.A. Opredelenie perioda stojkosti rezhushchego instrumenta pri frezerovanii steklotekstolita // Potencial sovremennoj nauki. 2014. № 2. S. 48–52.

10. Kahwasha F., Shyhaa I., Maheri A. Modelling of cutting fibrous composite materials current practice. Procedia CIRP, 2015, no. 28, P. 52–57. DOI: 10.1016/j.procir.2015.04.010.

11. Schorník V., Dana M., Zetková I. The Influence of the Cutting Conditions on the Machined Surface Quality when the CFRP is Machine. Procedia Engineering, 2015. № 100.

P. 1270–1276. DOI: 10.1016/j.proeng.2015.01.493.

12. Usui S., Wadel J., Marusich T. Finite Element Modeling of Carbon Fiber

Composite Orthogonal Cutting and Drilling. Procedia CIRP. 2014. Vol. 14. P. 211–216.

DOI: 10.1016/j.procir.2014.03.081.

Математическое моделирование, компьютерные технологии в теории управления сложных процессов