Наукові доповіді Національного університету біоресурсів і природокористування України

Динаміка вібраційних процесів у системі “інструмент – заготовка – верстат” при обробці матеріалів

Кирило Вародов, Олександр Бринюк
Завантажити статтю
Анотація

Мета дослідження полягала у визначенні ефективних методів оптимізації та зниження вібраційних процесів у системі “інструмент – заготовка – верстат” для підвищення стабільності та якості обробки. У дослідженні проведено аналіз основних видів вібрацій у системі “інструмент – заготовка – верстат” та визначено їхній вплив на якість обробки, встановивши, що самозбуджувані вібрації є основною причиною нестабільності процесу. Розглянуто класичні підходи до різання та математичну модель оптимізації параметрів обробки, спрямовану на зменшення вібрацій і підвищення точності та ефективності технологічного процесу. Аналіз класичних методів показав, що методи з фіксованим кутом і постійною подачею забезпечують стабільність і передбачуваність процесу, тоді як методи з перемінною подачею та автоматичним регулюванням підвищують адаптивність і зменшують амплітуду вібрацій. Моделювання підтвердило ефективність оптимізації параметрів для стабілізації коливань і підвищення якості обробки. За результатами обробки на верстаті 1К62 твердосплавним інструментом типу T15K6 встановлено зменшення параметра шорсткості з 6,3 до 1,6 мкм за рахунок оптимізації режимів різання та підвищення жорсткості системи. Дослідження також показало зростання ресурсу інструменту на 40 % при усуненні самозбуджених коливань. Узагальнення отриманих даних дозволило сформулювати практичні рекомендації щодо вибору параметрів обробки з урахуванням динамічних властивостей технологічної системи з метою забезпечення стабільного процесу різання та підвищення якості обробки. Отримані результати можуть бути використані фахівцями машинобудівних підприємств і науковцями для підвищення ефективності виробничих процесів і якості продукції

Ключові слова

демпфування, амплітуда, шорсткість, ресурс, коливання, стабільність

ЦИТУВАТИ
Varodov, K., & Bryniuk, O. (2025). Dynamics of vibration processes in the “tool – workpiece – bench” during material processing. Scientific Reports of the National University of Life and Environmental Sciences of Ukraine, 21(4),92-106. https://doi.org/10.31548/dopovidi/4.2025.92
Використані джерела
  1. Abellán-Nebot, J.V., Vila Pastor, C., & Siller, H.R. (2024). A review of the factors influencing surface roughness in machining and their impact on sustainability. Sustainability, 16(5), article number 1917. doi: 10.3390/su16051917.
  2. Abolghasem, S., & Mancilla-Cubides, N. (2021). Optimization of machining parameters for product quality and productivity in turning process of aluminum. Engineering and University, 26, 1-27. doi: 10.11144/javeriana.iued26.ompp.
  3. Akande, I., Fajobi, M., Odunlami, O., & Oluwole, O. (2020). Exploitation of composite materials as vibration isolator and damper in machine tools and other mechanical systems: A review. Materials Today Proceedings, 43, 1465-1470. doi: 10.1016/j.matpr.2020.09.300.
  4. Akdeniz, E., & Arslan, H. (2024). Experimental study on new tool holder design to reduce vibration in turning operations. Journal of Vibration Engineering & Technologies, 12(4), 6341-6353. doi: 10.1007/s42417-023-01255-2.
  5. Aydın, K., Akgün, A., Yavaş, Ç., Gök, A., & Şeker, U. (2021). Experimental and numerical study of cutting force performance of wave form end mills on gray cast iron. Arabian Journal for Science and Engineering, 46(12), 12299-12307. doi: 10.1007/s13369-021-05816-z.
  6. Cheng, Y., Wang, Y., Lin, J., Xu, S., & Zhang, P. (2023). Research status of the influence of machining processes and surface modification technology on the surface integrity of bearing steel materials. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 125(7-8), 2897-2923. doi: 10.1007/s00170-023-10960-x.
  7. Danylchenko, Y., Petryshyn, A., Repinskyi, S., Bandura, V., Kalimoldayev, M., Gromaszek, K., & Imanbek, B. (2021). Dynamic characteristics of “tool-workpiece” elastic system in the low stiffness parts milling process. In L. Polishchuk, O. Mamyrbayev & K. Gromaszek (Eds.), Mechatronic systems 2: Applications in material handling processes and robotics (pp. 225-236). London: Routledge. doi: 10.1201/9781003225447-20.
  8. Doan, D., Fang, T., & Chen, T. (2021). Machining mechanism and deformation behavior of high-entropy alloy under elliptical vibration cutting. Intermetallics, 131, article number 107079. doi: 10.1016/j.intermet.2020.107079.
  9. Du, J., Liu, X., & Long, X. (2022). Time delay feedback control for milling chatter suppression by reducing the regenerative effect. Journal of Materials Processing Technology, 309, article number 117740. doi: 10.1016/j.jmatprotec.2022.117740.
  10. Ebbehøj, K.L., Couturier, P.J., Sørensen, L.M., & Thomsen, J.J. (2024). Experimental validation of a short-term damping estimation method for wind turbines in nonstationary operating conditions. Wind Energy Science, 9(4), 1005-1024. doi: 10.5194/wes-9-1005-2024.
  11. Geng, Z., Tong, Z., & Jiang, X. (2021). Review of geometric error measurement and compensation techniques of ultra-precision machine tools. Light Advanced Manufacturing, 2(2), article number 14. doi: 10.37188/lam.2021.014.
  12. Ghazali, M.H.M., & Rahiman, W. (2021). Vibration analysis for machine monitoring and diagnosis: A systematic review. Shock and Vibration, 2021(1), article number 9469318. doi: 10.1155/2021/9469318.
  13. Han, S., Mannan, N., Stein, D.C., Pattipati, K.R., & Bollas, G.M. (2021). Classification and regression models of audio and vibration signals for machine state monitoring in precision machining systems. Journal of Manufacturing Systems, 61, 45-53. doi: 10.1016/j.jmsy.2021.08.004.
  14. Insperger, T., & Stépán, G. (2022). Regenerative machine tool vibrations. In D. Breda (Ed.), Controlling delayed dynamics: Advances in theory, methods and applications (pp. 311-341). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-031-01129-0_10.
  15. Kuo, C., Chen, C., Jiang, S., & Chen, Y. (2023). Effects of the tool geometry, cutting and ultrasonic vibration parameters on the cutting forces, tool wear, machined surface integrity and subsurface damages in routing of glass-fibre-reinforced honeycomb cores. Journal of Manufacturing Processes, 104, 59-75. doi: 10.1016/j.jmapro.2023.08.051.
  16. Li, C., Song, Z., Huang, X., Zhao, H., Jiang, X., & Mao, X. (2021). Analysis of dynamic characteristics for machine tools based on dynamic stiffness sensitivity. Processes, 9(12), article number 2260. doi: 10.3390/pr9122260.
  17. Li, Z., Yan, R., Tang, X., Peng, F., Xin, S., & Wu, J. (2021). Analysis of the effect of tool posture on stability considering the nonlinear dynamic cutting force coefficient. Journal of Manufacturing Science and Engineering, 143(8), article number 081009. doi: 10.1115/1.4050182.
  18. Liu, L., Zhang, X., Wan, X., Zhou, S., & Gao, Z. (2021a). Digital twin-driven surface roughness prediction and process parameter adaptive optimization. Advanced Engineering Informatics, 51, article number 101470. doi: 10.1016/j.aei.2021.101470.
  19. Liu, Y., Zhou, J., Fu, W., Zhang, B., Chang, F., & Jiang, P. (2021b). Study on the effect of cutting parameters on bamboo surface quality using response surface methodology. Measurement, 174, article number 109002. doi: 10.1016/j.measurement.2021.109002.
  20. Metal cutting. (n.d.). T15K6 brazed carbide plate. Retrieved from https://metalorez.com.ua/ua/p1616723134-tverdosplavnaya-plastina-napajnaya.html.
  21. Mohamed, A., Hassan, M., M’Saoubi, R., & Attia, H. (2022). Tool condition monitoring for high-performance machining systems – a review. Sensors, 22(6), article number 2206. doi: 10.3390/s22062206.
  22. Mohanraj, T., Kirubakaran, E. S., Madheswaran, D. K., Naren, M. L., Suganithi Dharshan, P., & Ibrahim, M. (2024). Review of advances in tool condition monitoring techniques in the milling process. Measurement Science and Technology, 35(9), article number 092002. doi: 10.1088/1361-6501/ad519b.
  23. Muqeet, A., Israr, A., Zafar, M.H., Mansoor, M., & Akhtar, N. (2023). A novel optimization algorithm based PID controller design for real-time optimization of cutting depth and surface roughness in finish hard turning processes. Results in Engineering, 18, article number 101142. doi: 10.1016/j.rineng.2023.101142.
  24. Ogunnowo, N.E.O., Ogu, N.E., Egbumokei, N.P.I., Dienagha, N.I.N., & Digitemie, N.W.N. (2021). Theoretical framework for dynamic mechanical analysis in material selection for high-performance engineering applications. Open Access Research Journal of Multidisciplinary Studies, 1(2), 117-131. doi: 10.53022/oarjms.2021.1.2.0027.
  25. Peng, Z., Zhang, X., & Zhang, D. (2020). Effect of radial high-speed ultrasonic vibration cutting on machining performance during finish turning of hardened steel. Ultrasonics, 111, article number 106340. doi: 10.1016/j.ultras.2020.106340.
  26. Peng, Z., Zhang, X., Liu, L., Xu, G., Wang, G., & Zhao, M. (2023). Effect of high-speed ultrasonic vibration cutting on the microstructure, surface integrity, and wear behavior of titanium alloy. Journal of Materials Research and Technology, 24, 3870-3888. doi: 10.1016/j.jmrt.2023.04.036.
  27. Rud, A. (2025). Analysis of deformation characteristics of spring elements of tillage tools under dynamic loads. Machinery & Energetics, 16(1), 43-53. doi: 10.31548/machinery/1.2025.43.
  28. Sarath, S., & Paul, P.S. (2021). Application of smart fluid to control vibration in metal cutting: A review. World Journal of Engineering, 18(3), 458-479. doi: 10.1108/wje-06-2020-0232.
  29. Soori, M., & Arezoo, B. (2022). Cutting tool wear prediction in machining operations, a review. Journal of New Technology and Materials, 12(2), 15-26.
  30. Stalmira. (n.d.). Machine 1K62. Retrieved from https://stalmira.ua/articles/206-lathe-1k62.
  31. Vasanth, X.A., Paul, P.S., Lawrance, G., & Varadarajan, A. (2019). Vibration control techniques during turning process: A review. Australian Journal of Mechanical Engineering, 19(2), 221-241. doi: 10.1080/14484846.2019.1585224.
  32. Wang, L., Han, J., Tang, Z., Zhang, Y., Wang, D., & Li, X. (2025a). Geometric accuracy design of high performance CNC machine tools: Modeling, analysis, and optimization. Chinese Journal of Mechanical Engineering, 38, article number 87. doi: 10.1186/s10033-025-01258-y.
  33. Wang, Q., Chen, X., An, Q., Chen, M., Guo, H., & He, Y. (2025b). Optimization strategy for tool life based on dynamic modal parameter identification. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 139(1), 343-353. doi: 10.1007/s00170-025-15902-3.
  34. Wang, Q., Zhang, L., Li, H., & Guo, X. (2025c). Experimental and numerical investigation of vibration-suppression efficacy in spring pendulum pounding-tuned mass damper. Applied Sciences, 15(8), article number 4297. doi: 10.3390/app15084297.
  35. Weicheng, G., Yong, Z., Xiaohui, J., Ning, Y., Kun, W., & Xiao, L. (2021). Improvement of stiffness during milling thin-walled workpiece based on mechanical/magnetorheological composite clamping. Journal of Manufacturing Processes, 68, 1047-1059. doi: 10.1016/j.jmapro.2021.06.039.
  36. Zahaf, M.Z., & Benghersallah, M. (2020). Surface roughness and vibration analysis in end milling of annealed and hardened bearing steel. Measurement Sensors, 13, article number 100035. doi: 10.1016/j.measen.2020.100035.
  37. Zhao, C., Shi, D., Zheng, J., Niu, Y., & Wang, P. (2022). New floating slab track isolator for vibration reduction using particle damping vibration absorption and bandgap vibration resistance. Construction and Building Materials, 336, article number 127561. doi: 10.1016/j.conbuildmat.2022.127561.