Features of calculating the cutting temperature during high-speed milling of aluminum alloys without the use of cutting fluid

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. The calculation of temperature during high-speed milling of aluminum alloys is of interest, since temperature can act as one of the main limiting factors in choosing rational milling modes. This is especially important when milling thin-walled products used in aircraft construction, since its high values can lead to local warping of the structure. It is not possible to control the temperature factor in production conditions, which makes it necessary to develop a mathematical model for calculating temperature. The purpose of the work is to develop a methodology for predicting the cutting temperature during high-speed milling of aluminum alloy workpieces for cutting conditions, in which it is not possible to use cutting fluid. Methods. This paper presents experimental studies of the cutting temperature during high-speed milling of aluminum alloy workpieces without the use of cutting fluid using non-contact temperature measurement methods. The results obtained were used to determine the coefficients substituted into formulas for calculating temperatures on the front and back surfaces of the cutting blade. Results and discussions.  Based on the results of experimental tests and theoretical modeling, a temperature graph is drawn up. A comparison of experimental studies of milling of aluminum alloy D16T, with changing cutting conditions (the cutting speed changed) with theoretical data, gave a satisfactory result. The average relative error when comparing experimental data with theoretical one is 6.05 %. Based on experimental data, it can be concluded that the comparison of experimental data for measuring cutting temperatures is in satisfactory agreement with the proposed method of theoretical calculation of temperatures. The advantage of this technique is that it allows, without time-consuming and costly experimental studies, theoretically calculate (forecast) the temperatures on the front and back surfaces of the cutting blade, as well as the cutting temperature, for those narrow milling conditions, where effective heat removal from the cutting zone is impossible. It can also be used for milling aluminum alloys, the mechanical and thermophysical properties of which differ.

About the authors

D. S. Gubin

Email: gubin.89@list.ru
ORCID iD: 0000-0003-1825-1310
Omsk State Technical University, 11 Prospekt Mira, Omsk, 644050, Russian Federation, gubin.89@list.ru

A. G. Kisel'

Email: kisel1988@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8014-0550
Ph.D. (Engineering), Associate Professor, Kaliningrad State Technical University, 1 Sovetsky Prospekt, Kaliningrad, 236022, Russian Federation, kisel1988@mail.ru

References

  1. Effect of cutting parameters on heat generation in ultra-precision milling of aluminum alloy 6061 / S.J. Wang, X. Chen, S. To, X.B. Ouyang, Q. Liu, J.W. Liu, W.B. Lee // International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2015. – Vol. 80. – P. 1265–1275. – doi: 10.1007/s00170-015-7072-8.
  2. Effects of SiO2-Al2O3-ZrO2 tri-hybrid nanofluids on surface roughness and cutting temperature in end milling process of aluminum alloy 6061-T6 using uncoated and coated cutting inserts with minimal quantity lubricant method / W. Safiei, M.M. Rahman, A.R. Yusoff, M.N. Arifin, W. Tasnim // Arabian Journal for Science and Engineering. – 2021. – Vol. 46. – P. 7699–7718. – doi: 10.1007/s13369-021-05533-7.
  3. Meng X.X., Lin Y.X. Chip morphology and cutting temperature of ADC12 aluminum alloy during high-speed milling // Rare Metals. – 2021. – Vol. 40. – P. 1915–1923. – doi: 10.1007/s12598-020-01486-2.
  4. Machining of aluminum alloys: a review / M.C. Santos, A.R. Machado, W.F. Sales, M.A.S. Barrozo, E.O. Ezugwu // International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2016. – Vol. 86. – P. 3067–3080. – doi: 10.1007/s00170-016-8431-9.
  5. Cyclic solid-state transformations during ball milling of aluminum zirconium powder and the effect of milling speed / M.S. El-Eskandarany, K. Aoki, K. Sumiyama, K. Suzuki // Metallurgical and Materials Transactions A. – 1999. – Vol. 30. – P. 1877–1880. – doi: 10.1007/s11661-999-0185-7.
  6. Luo H., Wang Yq., Zhang P. Simulation and experimental study of 7A09 aluminum alloy milling under double liquid quenching // Journal of Central South University. – 2020. – Vol. 27. – P. 372–380. – doi: 10.1007/s11771-020-4302-5.
  7. Грубый С.В., Зайцев А.М. Обоснование условий фрезерования карманов в корпусных деталях из алюминиевых сплавов // Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана. – 2014. – № 5. – С. 12–30. – doi: 10.7463/0514.0709770.
  8. CIRP encyclopedia of production engineering / ed. by S. Chatti, L. Laperrière, G. Reinhart, T. Tolio. –Berlin; Heidelberg: Springer, 2019. – 1832 p. – doi: 10.1007/978-3-662-53120-4.
  9. An experimental investigation of the influence of cutting parameters on workpiece internal temperature during Al2024-T3 milling / A. Il, J.F. Chatelain, J.F. Lalonde, M. Balazinski, X. Rimpault // International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2018. – Vol. 97. – P. 413–426. – doi: 10.1007/s00170-018-1948-3.
  10. Грубый С.В., Зайцев А.М. Исследование концевых фрез при фрезеровании корпусных деталей из алюминиевых сплавов // Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана. – 2013. – № 12. – С. 31–54. – doi: 10.7463/1213.0634375.
  11. Modelling of the temperature distribution based on equivalent heat transfer theory and anisotropic characteristics of honeycomb core during milling of aluminum honeycomb core / W. Ming, W. Yu, K. Qiu, Q. An, M. Chen // International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2021. – Vol. 115. – P. 2097–2110. – doi: 10.1007/s00170-021-06943-5.
  12. Milling force model for aviation aluminum alloy: academic insight and perspective analysis / Z. Duan, C. Li, W. Ding, Y. Zhang, M. Yang, T. Gao, H. Cao, X. Xu, D. Wang, C. Mao, H.N. Li, G.M. Kumar, Z. Said, S. Debnath, M. Jamil, H.M. Ali // Chinese Journal of Mechanical Engineering. – 2021. – Vol. 34. – P. 18. – doi: 10.1186/s10033-021-00536-9.
  13. Bugdayci B., Lazoglu I. Temperature and wear analysis in milling of aerospace grade aluminum alloy Al-7050 // Production Engineering. – 2015. – Vol. 9. – P. 487–494. – doi: 10.1007/s11740-015-0623-x.
  14. Кугультинов С.Д., Щенятский А.В., Жиляев А.С. Численный анализ влияния условий механической обработки на напряженно-деформированное состояние крупногабаритных тонкостенных деталей сложной формы // Интеллектуальные системы в производстве. – 2018. – Т. 16, № 3. – С. 17–21. – doi: 10.22213/2410-9304-2018-3-17-21.
  15. Трусов В.Н., Законов О.И., Шикин В.В. Исследование параметров процесса фрезерования алюминиевого сплава Д16Т // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия: Технические науки. – 2012. – № 3 (35). – С. 155–162. – URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_18955077_35295693.pdf (дата обращения: 09.02.2024).
  16. Разработка математической модели кривой течения сплавов при адиабатических условиях деформирования / В.С. Кушнер, М.Г. Сторчак, О.Ю. Бургонова, Д.С. Губин // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. – 2017. – Т. 83 (5) – С. 45–49. – URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_29197671_73184792.pdf (дата обращения: 09.02.2024).
  17. Бургонова О.Ю., Кушнер В.С. Повышение эффективности обработки конструкционных материалов фрезерованием. – Омск: Омский гос. техн. ун-т, 2013. – 140 с. – ISBN 978-5-8149-1640-2.
  18. Gabrian International (H.K.) Ltd.: сайт. – URL: https://www.gabrian.com/2024-aluminum-properties/ (accessed: 09.02.2024).
  19. Физические величины: справочник / под ред. И.С. Григорьева, Е.З. Мейлихова. – М.: Энергоатомиздат, 1991. – 1232 с. – ISBN 5-283-04013-5.
  20. Kushner V., Storchak M. Determining mechanical characteristics of material resistance to deformation in machining // Production Engineering. – 2014. – Vol. 8 (5). – P. 679–688. – doi: 10.1007/s11740-014-0573-8.
  21. Finite element modeling of high-speed milling 7050-T7451 alloys / X. Huang, J. Xu, M. Chen, F. Ren // Procedia Manufacturing. – 2020. – Vol. 43. – P. 471–478. – doi: 10.1016/j.promfg.2020.02.186.
  22. Воробьев А.А., Крутько А.А., Седых Д.А. Разработка модели для оценки напряженно-деформированного состояния твердосплавного инструмента при восстановительной обработке железнодорожных колес // Наукоемкие технологии в машиностроении. – 2022. – № 12 (138). – С. 9–15. – doi: 10.30987/2223-4608-2022-12-9-15.
  23. Развитие науки о резании металлов / редкол.: Н.Н. Зорев (пред.) [и др.]. – М.: Машиностроение, 1967. – 415 с.
  24. Розенберг А.М., Еремин А.Н. Элементы теории процесса резания металлов. – М.: Машгиз, 1956. – 318 с.
  25. Губкин С.И. Пластическая деформация металлов. Т. 3. Теория пластической обработки металлов. – М.: Металлургиздат, 1961. – 306 с.
  26. Жиляев А.С., Кугультинов С.Д. Математическое моделирование тепловых процессов при фрезеровании сложнопрофильных деталей из алюминиевых сплавов // Вестник Концерна ВКО «Алмаз – Антей». – 2019. – № 2 (29). – С. 65–70. – URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_41273368_56283700.pdf (дата обращения: 09.02.2024).
  27. Верещака А.С., Кушнер В.С. Резание материалов. – М.: Высшая школа, 2009. – 535 с. – ISBN 978-5-06-004415-7.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».