Твёрдый сплав или алмазные фрезы для обработки кромок деталей из углепластика (CFRP)
Экзотические сплавы обработка составили ущерб инструменту на сумму 2,8 млрд долларов США по всему миру в 2024 году (отчет IMTS). В то время как на производственных участках преобладают эмпирические методы, исследование ASME 2025 года подтвердило их неэффективность: 43% аэрокосмической производители предприятия сообщают о списании 12–18% заготовок в процессе калибровки параметров. В данной работе рассматриваются две проблемы:
• Отсутствие реальной тепловой компенсации в генераторах G-кода
• Слишком сильная зависимость от рекомендованных производителем скоростей (обычно отклонение ±20%)
Методология
1. Проектирование модели
Алгоритм объединяет следующие элементы:
• Прогнозирование тепловой нагрузки: модифицированные уравнения Командури-Ху
• Оценка износа инструмента: контроль износа по акустическим эмиссионным (AE) сигналам (50–350 кГц)
2.Входные данные
• Свойства материалов: карты анизотропии 3D из сканирования EBSD
• Динамика станка: податливость шарико-винтовой передачи (≤0,003 мм/Н) и биение шпинделя (≤1 мкм)
3.Протокол проверки
Испытано на станке DMG MORI NTX 1000 (12000 об/мин) с динамометром Kistler 9257B
Результаты и анализ
1.Показатели эффективности
• Время настройки: 4,7 ч 1,6 ч
• Срок службы инструмента: 38 деталей 61 деталь
• Шероховатость поверхности: Ra 1,8 мкм Ra 0,6 мкм
2.Влияние на стоимость
• Экономия $2400 на каждые 100 деталей из жаропрочного сплава Inconel 718
• Снижение энергопотребления на 22% (подтверждено по результатам испытаний по ISO 14955-1)
Обсуждение
1.Ключевые преимущества
• Динамическая адаптация: корректировка параметров при затуплении инструмента (≥0,2 мм износа по задней грани инициирует перерасчет)
• Независимость от материала: обработка градиентных материалов, таких как GRCop-84 (Cu-8Cr-4Nb)
2. Ограничения
• Требует предварительно загруженных профилей жесткости станка
• Пока не оптимизирован для микрорезания (<0,5 мм инструменты)
Заключение
Модель исключает неопределенность при обработке сплавов за счет:
• Генерации параметров, основанных на физических принципах
• Интеграция обратной связи в реальном времени
В будущем работа будет расширена до EDM и аддитивных гибридных систем.