Տրոխոիդային և սովորական մշակումը տիտանե աերոտիեզերական մասերի համար

Տիտանի ցածր ջերմահաղորդականությունը և բարձր ամրությունը այն դարձնում է մշակման համար հայտնի ամենադժվար մետաղներից մեկը: աերոտիեզերական սկզբնական սարքավորումների արտադրողները ճնշում են ավելի փոքր թույլատվությունների և ավելի կարճ առաքման ժամկետների համար, fabricators ստիպված են ընտրել տրոխոիդային ճշգրտության և սովորականի մշակման արագությունը: Այս 2025 թվականի վերլուծությունը երկու մեթոդներն է համեմատում իրական արդյունաբերական պտուտակի արտադրության տվյալների հիման վրա:

Methodology

1. Ստուգման կարգավորում

• Մշակվող մարմինը՝ Ti-6Al-4V ELI (23-րդ դասակարգում), 50×80×150մմ.

• Գործիքներ՝

Տրոխոիդային. Sandvik Coromant R217.69-1610.0-09-4A (Ø16 մմ, 4 պտուտակաձև անցքեր)

Շրջանային. Kennametal HARVI Ultra 8X (Ø20 մմ, 5 պտուտակաձև անցքեր)

• Մեքենա. DMG MORI DMU 80 monoBLOCK (HSK-A63, 15,000 փոխանցում/րոպե)

2.Չափման Ծրագիր

• Շրջադի ուժեր. Kistler 9257B դինամոմետր

• Գործիքի մաշվածություն. Olympus DSX1000 թվային մանրադիտակ (ISO 8688-2)

• Մակերեսի խորդուբարդություն. Mitutoyo Surftest SJ-410 (Ra, Rz)

Արդյունքներ և վերլուծություն

1.Բարակ պատի մշակում (3 մմ պատի հաստություն)

• Տրոխոիդային. Պահպանված ±0.05 մմ թույլատրելի շեղում ընդդեմ սովորականի ±0.12 մմ-ի

• Գործիքի կյանք. 47 մաս/գործիք (տրոխոիդային) ընդդեմ 18 մաս/գործիք (սովորական)

2.Ծանրացման արդյունավետություն

• Ընդունված՝ Հեռացված 28 սմ³/րոպե vs. տրոխոիդի 23 սմ³/րոպե հավասար 0,3 մմ/ատամ մեկ փոխարկման դեպքում

Քննարկում

1.Երբ տրոխոիդը հաղթում է

•Բարդ երկրաչափություններ՝ հարթակներ, բարակ փոսեր (<5 մմ)

•Անհասանելի տիրույթներ՝ Կրճատված ճառագայթային ներգրավումը նվազեցնում է շեղումը

2.Ընդունված առավելություններ

•Ահռելի հեռացում՝ Ուղիղ ճանապարհները թույլ են տալիս ավելի բարձր փոխարկման տեմպեր

•Ժառանգական սարքավորումներ՝ չի պահանջում առաջադեմ CAM ծրագրակազմ

Արդյունք

Ավիացիոն տիտանիումի համար

•Տրոխոիդային մշակում՝ 1-ին ընտրությունը կրիտիկական հնարավորությունների և վատ սառեցվող գոտիների համար

• Ծանոթական մշակում. Ավելի արագ է պարզ երկրաչափության և բավարար հովհրում ապահովող հարմարանքների դեպքում։

Ապագա հետազոտությունները պետք է ուսումնասիրենք AI-ով օպտիմալացված ճանապարհների խառնուրդը։