Токарные, фрезерные станки… Всё это неотъемлемая часть завода. Кстати, вы в курсе, чем токарная обработка отличается от обработки фрезерованием? Тем, что при точении вращается деталь, а инструмент к ней подводится, а при большинстве методов фрезерования, наоборот, деталь чаще всего неподвижна, а фреза вращается.
Такие станки начали свою историю ещё в XVIII веке, а в прошлом, двадцатом, во многом определили успехи машиностроения. Какие же изменения ждут эту отрасль в предстоящем XXI веке? Об этом мы беседуем со старшим преподавателем кафедры технологии автоматизированного машиностроения Политехнического института ЮУрГУ Данилом Пименовым.
В механической обработке материалов с удалением материалов применяются токарные, фрезерные, шлифовальные, сверлильные и другие типы операций, а обрабатывающие центры с числовым программным управлением (ЧПУ) способны их комбинировать для деталей любой сложности. В ЮУрГУ на кафедре технологии автоматизированного машиностроения всегда было, есть и остается наиболее сильным направлением моделирование процессов механической обработки и создании на его основе технологических рекомендаций. Зачастую здесь рассматривается для самых разных видов обработки влияние режимов резания на такие параметры, как силы резания, упругие деформации, точностные параметры.
Одна из последних работ Данила Пименова – академический обзор технологий применения методов обработки изображений для контроля за режущим инструментом с применением искусственного интеллекта. Статья в соавторстве с учёными из Бразилии, Турции, Польши и Великобритании опубликована в журнале «International Journal of Advanced Manufacturing Technology», входящем во второй квартиль Q2 научных журналов Scopus.
Можно выделить три основных направления, в которых развивается сегодня наука об обработке материалов резанием. Все три представлены в ЮУрГУ.
Первое направление – то, что подразумевается сегодня за концепцией Индустрии 4.0 или Четвёртой индустриальной революцией. Это применение в обработке металла искусственного интеллекта, самообучающихся нейронных сетей, компьютерного зрения, принятие решений на основании больших данных.
Второе направление – «зелёное» – применение ресурсосберегающих и экологичных технологий, например, использование смазывающе-охлаждающих средств (СОТС), которые наносят минимальный вред окружающей среде.
Третье направление – технологии для труднообрабатываемых материалов с особыми свойствами (титановые, никелевые сплавы, композитные материалы). Появление новых материалов с превосходными физико-механическими свойствами предлагает технологии машиностроения искать и предлагать новые решения для получения и обработки таких изделий.
Искусственный интеллект может применяться прежде всего для контроля за состоянием режущих инструментов. Почему так важно контролировать качество инструмента в процессе токарной или фрезерной обработки?
Прежде всего для того, чтобы вовремя заменить режущий инструмент, будь то резец, фреза, сверло или шлифовальный круг. Площадь износа режущей пластины может подсказать момент, когда необходимо менять эту пластину. В сегодняшней практике это определяется по критерию периода стойкости режущего инструмента, то есть время работы инструментом до его замены, либо основываясь на опыте рабочего, но в случае, когда обрабатывающая линия полностью автоматизирована, уловить момент замены и обеспечить тем самым заданную точность детали крайне важно. Если упустить момент, это может привести и к поломке режущего инструмента.
Другая причина для онлайн-наблюдений в том, что размерный износ приводит к изменению размера режущего инструмента, а значит, приведёт к отклонению размеров самой детали или к слишком большой шероховатости обрабатываемой поверхности. В принципе в алгоритм обработки можно заложить поправку, и таким образом сохранять точность даже при износе режущей части инструмента.
Изображения с камеры фиксируются с периодичностью в несколько минут. Кстати, лучшие результаты даёт контроль в инфракрасном излучении. Важно учитывать и скорость обработки, и параметры подачи, и глубину резания.
Для этого используются самообучающиеся нейросети обратного распространения (BPNN), для обработки изображений применяются такие математические методы, как случайный лес, метод Оцу, Байесовский классификатор.
Такая система по международным правилам называется ТСМ (Tool Condition Monitoring), или «управление контролем инструмента».
Следующее направление – инновационные СОТС, методы охлаждения и смазки. Здесь речь идёт не только о новых химических составах, но и о способе нанесения, например, распыление аэрозоли гораздо эффективнее простого полива эмульсией – и расход экономнее, и оказывает наименьший вред окружающей среде.
Ещё один инновационный метод, который сейчас активно исследуется в международных лабораториях, криогенная обработка металла жидким азотом с температурой порядка минус 200 градусов Цельсия. При низких температурах структура металла меняется, и он становится более хрупким, меняются его механические свойства, необходимые силы резания снижаются на десятки процентов, а период стойкости инструмента возрастает в разы.
Криогенная обработка применяется и в третьем направлении – резании труднообрабатываемых материалов, например, сплавов титана и никеля.
Если говорить о будущем, перспективным является создание полностью автоматизированной линии, которую обслуживают роботы с нежёсткой конструкцией. Для них потребуется совершенно иная парадигма в разработке алгоритмов, принципиально отличная от станков с ЧПУ.