Wpływ wybranych parametrów technologicznych na dokładność geometryczną powierzchni NURBS wykonywanych na frezarskich centrach obróbkowych

• Autorzy: Czerech Ł. , Kaczyński R. , Werner A.

Warianty tytułu

EN

Influence of selected technological parameters on the geometric accuracy of NURBS surfaces machined on milling machining centers

• Konferencja: II Konferencja Naukowo-Techniczna "Obrabiarki sterowane numerycznie i programowanie operacji w technikach wytwarzania", Radom-Jedlina Letnisko, 23-25 listopada 2011 r.
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Obróbka elementów ograniczonych powierzchniami krzywoliniowymi na obrabiarkach sterowanych komputerowo jest operacją wykorzystywaną do produkcji różnych komponentów w wielu gałęziach przemysłu. Osiągniecie dokładności geometrycznej założonej przez konstruktora i powtarzalności jest problemem, z którym współcześnie borykają się technolodzy/programiści. Nawet najlepiej skonstruowana i wykonana obrabiarka między innymi z powodu zmiennego środowiska pracy oraz zużycia elementów współpracujących, niekiedy nie jest w stanie stawić czoła wyżej wspomnianym wymaganiom. W artykule przedstawiony zostanie wpływ wybranych parametrów skrawania (głębokość, szerokość warstwy skrawanej) na dokładność geometryczną powierzchni obrabianej opisanej metodą NURBS.

EN

Machining of elements limited by curvilinear surfaces on computer controlled machine tools is an operation used to produce various components in many industrial branches. Achievement of geometric accuracy set up by the constructor and repeatability is a problem that modern technologists / programmers have to face with. Unfortunately, best designed and constructed machine tool in addition to the variable work environment or wear of associated components, is unable to face the above-mentioned requirements. Paper presents influence of selected cutting parameters (depth, width of machined layer) on the geometric accuracy of machined surface described by NURBS method.

Słowa kluczowe

PL

parametry obróbki; dokładność geometryczna; powierzchnia NURBS; CNC

EN

machining parameters; geometrical accuracy; NURBS surface; CNC

• Wydawca: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
• Czasopismo: Mechanik
• Rocznik: 2012
• Tom: R. 85, nr 1CD
• Opis fizyczny: poz. VI, 14 s., Bibliogr. 27 poz., rys., tabl.

Twórcy

autor

Czerech Ł.

autor

Kaczyński R.

autor

Werner A.

• Politechnika Białostocka, Zakład Inżynierii Produkcji, Wydział Mechaniczny, ul. Wiejska 45C, 15-351 Białystok,

Bibliografia

• [1] Lin J., Tai C.: Accuracy optimization for mould surface profile milling, Advanced Manufacturing Technology 15, 1999, str. 15–25.
• [2] Chen J., Ling C.: Improving the machine accuracy through machine tool metrology and error correction, Advanced Manufacturing Technology 11, 1996, str. 198–205.
• [3] Umbrello D., Ambrogioa G., Filice L., Shivpuri R.: An ANN approach for predicting subsurface residual stresses and the desired cutting conditions during hard turning, Materials Processing Technology 189, 2007, str. 143–152.
• [4] Yaldiz S., Unsacar F., Saglam H., Isik H.: Design, development and testing of a four-component milling dynamometer for the measurement of cutting force and torque, Mechanical Systems and Signal Processing 21, 2007, str. 1499–1511.
• [5] Li X., Nee A., Wong Y., Zheng H.: Theoretical modeling and simulation of milling forces, Materials Processing Technology 89-90, 1999, str. 266–272.
• [6] Tsai C., Liao Y.: Prediction of cutting forces in ball-end milling by means of geo-metric analysis, Materials Processing Technology 205, 2008, str. 24–33.
• [7] Li S., Zhang Y., Zhang G., A study of pre-compensation for thermal errors of NC machine tools, Machine Tools and Manufacture Vol. 37, No. 12, 1997, str. 1715–1719.
• [8] Ramesh R., Mannan M., Poo A.: Error compensation in machine tools - a review. Part II: thermal errors, Machine Tools & Manufacture 40, 2000, str. 1257–1284.
• [9] Yang M., Lee J.: Measurement and prediction of thermal errors of a CNC machining center using two spherical balls, Materials Processing Technology 75, 1998, str. 180–189.
• [10] Okafor A., Ertekin M.: Derivation of machine tool error models and error compen-sation procedure for three axes vertical machining center using rigid body kinematics, Machine Tools & Manufacture 40, 2000, str. 1199–1213.
• [11] Raksiri C., Parnichkun M.: Geometric and force errors compensation in a 3-axis CNC milling machine, Machine Tools & Manufacture 44, 2004, str. 1283–1291.
• [12] Schwenke H., Knapp W., Haitjema H., Weckenmann A., Schmitt R., Delbressine F.: Geometric error measurement and compensation of machines, CIRP Annals – Manu-facturing Technology 57, 2008, str. 660–675.
• [13] Caballero-Ruiz A., Ruiz-Huerta L., Baidyk T., Kussul E.: Geometrical error analysis of a CNC micro-machine tool, Mechatronics 17, 2007, str. 231–243.
• [14] Lei W., Sung M.: NURBS-based fast geometric error compensation for CNC machine tools, Machine Tools & Manufacture 48, 2008, str. 307–319.
• [15] Uddin M., Ibaraki S., Matsubara A., Matsushita T.: Prediction and compensation of machining geometric errors of five-axis machining centers with kinematic errors, Precision Engineering 33, 2009, str. 194–201.
• [16] Kong L., Cheung C., To S., Lee W., Du J., Zhang Z.: A kinematics and experimental analysis of form error compensation in ultra-precision machining, Machine Tools & Manufacture 48, 2008, str. 1408– 1419
• [17] Qiu H., Li Y-B., Li Y.: A new method and device for motion accuracy measurement of NC machine tools. Part 2: Device error identification and trajectory measurement of general planar motions, Machine Tools & Manufacture 41, 2001, str. 535–554.
• [18] Yeh S., Su H.: Implementation of online NURBS curve fitting process on CNC machines, Advanced Manufacturing Technology 40, 2009, str. 531–540.
• [19] Fines J., Agah A.: Machine tool positioning error compensation using artificial neural networks, Engineering Applications of Artificial Intelligence 21, 2008, str. 1013–1026.
• [20] Cheng Y., Chin J.: Machining contour errors as ensembles of cutting, feeding and machine structure effects, Machine Tools & Manufacture 43, 2003, str. 1001–1014.
• [21] Umbrello D., Ambrogio G., Filice L., Shivpuri R.: A hybrid finite element method–artificial neural network approach for predicting residual stresses and the optimal cutting conditions during hard turning of AISI 52100 bearing steel, Materials and Design 29, 2008, str. 873–883.
• [22] Colak O., Kurbanoglu C., Kayacan M.: Milling surface roughness prediction using evolutionary programming methods, Materials and Design 28, 2007, str. 657–666.
• [23] Prakasvudhisarn C., Kunnapapdeelert S., Yenradee P.: Optimal cutting condition determination for desired surface roughness in end milling, Advanced Manufacturing Technology 41, 2009, str. 440–451.
• [24] Jang D., Choi Y., Kim H., Hsiao A.: Study of the correlation between surface roughness and cutting vibrations to develop an on line roughness measuring technique in hard turning, Machine Tools & Manufacture Vol. 36, No. 4, 1996, str. 453–464.
• [25] Gokkaya H., Nalbant M.: The effects of cutting tool geometry and processing para-meters on the surface roughness of AISI 1030 steel, Materials and Design 28, 2007, str. 717–721.
• [26] Schutzer K., Helleno A., Pereira S.: The influence of the manufacturing strategy on the production of molds and dies, Materials Processing Technology 179, 2006, str. 172–177.
• [27] Czerech Ł., Werner A.: Korekcja odchyłek obróbkowych profili krzywoliniowych wy-twarzanych na frezarkach CNC, Postępy Nauki i Techniki, Vol 5, Nr 6, 2011, str. 104–112.