Study of solid carbide end mills for machining workpieces with hardness gradient

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The present paper sets out to investigate the service life of solid carbide end mills for machining workpieces with an HRC 40 base hardness and a surface layer hardness of HRC 65 and greater. For machining, solid carbide end mills with four and nine teeth were used; control mills were uncoated. The studied mills were coated with 5 µm thick multilayer nanostructured coatings applied using the condensation method with ion bombardment in a Bulat unit. Three types of coatings were studied, including titanium carbonitride with titanium nitride layer (TiCN+TiN); a mixture of titanium and aluminum with aluminum oxide, mixed titanium and aluminum nitride, and aluminum oxide layers (TiAl+Al2O3+(TiAl)N+Al2O3); titanium carbonitride with mixed titanium and aluminum nitride, aluminum oxide, and titanium carbide layers (TiCN+(TiAl)N+Al2O3+TiC). The surface layer hardness of workpieces exceeded HRC 61. The surfacing was applied using a TST 350 arc welding machine equipped with a PDG0–527-4A semiautomatic welding device with a PP-AN167 flux-cored wire. The service life of a nine-tooth mill, both coated and uncoated, was found to exceed that of a four-tooth mill. Experimental results show that TiCN+(TiAl)N+Al2O3+TiC coating is more appropriate for a nine-tooth mill. This coating surpasses the (TiAl)N+Al2O3+(TiAl)N+Al2O3 coating for the resistance period in the entire range of milling speeds. The dependencies of the tool life on the milling speed were separately obtained for solid carbide nine- and four-tooth end mills with various multilayer nanostructured coatings. The identified dependencies can be used to establish the most appropriate operating conditions for these mills. The research results can be used to develop technologies for manufacturing parts with a surface layer hardness above HRC 65.

About the authors

O. E. Sysoev

Komsomolsk-na-Amure State University

Email: fks@knastu.ru
ORCID iD: 0000-0001-5932-8893

B. Ya. Mokritskii

Komsomolsk-na-Amure State University

Email: boris@knastu.ru
ORCID iD: 0000-0003-4727-9873

A. V. Kosmynin

Komsomolsk-na-Amure State University

E. O. Sysoev

Komsomolsk-na-Amure State University

Email: jonpochta@mail.ru

References

  1. Киричек А.В., Лазуткин А.Г., Соловьёв Д.Л. Статико-импульсная обработка и оснастка для её реализации // СТИН. 1999. № 6. С. 20–24. EDN: SGDUUH.
  2. Лазуткин А.Г., Киричек А.В., Степанов Ю.С., Соловьев Д.Л. Механика нагружения поверхности волной деформации: монография. М.: Машиностроение, 2005. 150 с. EDN: QKZOGE.
  3. Мокрицкий Б.Я., Мокрицкая Е.Б. Лезвийная обработка упрочненных материалов. Часть 3. Обработка заготовок деталей, упрочнённых наплавками высокой твёрдости // Упрочняющие технологии и покрытия. 2021. Т. 17. № 11. С. 495–497. https://doi.org/10.36652/1813-1336-2021-17-11-495-497. EDN: KQMJLK.
  4. Мокрицкий Б.Я., Скрипилёв А.А. Управление фрезерованием высокотвердых заготовок // Вестник машиностроения. 2022. № 12. С. 72–75. https://doi.org/10.36652/0042-4633-2022-12-72-75. EDN: NIHITM.
  5. Верещака А.А., Верещака А.С., Григорьев С.Н. Многослойно-композиционные наноструктурированные покрытия режущего инструмента, работающего в тяжелых условиях // Упрочняющие технологии и покрытия. 2012. № 12. С. 3–11. EDN: PUUJFF.
  6. Верещака А.С., Третьяков И.П. Режущие инструменты с износостойкими покрытиями: монография. М.: Машиностроение, 1986. 192 с. EDN: PJARET.
  7. Табаков В.П., Порохин С.С. Использование многослойных покрытий для повышения работоспособности режущего инструмента, работающего в стесненных условиях // Металлообработка. 2010. № 3. С. 40–44.
  8. Chen Huajie, Zhou Aihui. Orbital-free density functional theory for molecular structure calculations // Numerical Mathematics Theory Methods and Applications. 2008. Vol. 1. Iss. 1. Р. 1–28.
  9. Барбышев Б.В., Путилова У.С., Некрасов Р.Ю., Некрасов Ю.И., Харитонов Д.А. Механика деформирования и разрушения при резании. Т. I. Нестационарный процесс резания: монография. Тюмень: ТюмГНГУ, 2012. 212 с. EDN: SXNHSZ.
  10. Кабалдин Ю.Г., Киле А.А., Тараев С.П. Разрушение твердосплавного инструмента с покрытием при прерывистом резании // Вестник машиностроения. 1991. № 7. С. 32–35. 11. Wang Nina, Zhang Guangpeng, Ren Lijuan, Pang Wanjing, Wang Yupeng. Vision and sound fusion-based material removal rate monitoring for abrasive belt grinding using improved LightGBM algorithm // Journal of Manufacturing Processes. 2021. Vol. 66. P. 281–292. https://doi.org/10.1016/j.jmapro.2021.04.014. EDN: TWSEFS.
  11. Криворучко Д.В., Залога В.А. Моделирование процессов резания методом конечных элементов: методологические основы: монография. Сумы: Университетская книга, 2012. 496 с.
  12. Григорьев С.Н., Метель А.С., Исайков А.Н., Мельник Ю.А. Осаждение упрочняющих покрытий с помощью универсальных источников ускоренных частиц и металлического пара // Упрочняющие технологии и покрытия. 2005. № 9. С. 36–40. EDN: PVJNKV.
  13. Grigoriev S.N., Volosova M.A., Fedorov S.V., Okunkova A.A., Pivkin P.M., Peretyagin P.Y., et al. Development of DLC-coated solid SiAlON/TiN ceramic and mills for nickel alloy machining: problems and prospects // Coatings. 2021. Vol. 11. Iss. 5. Р. 532. https://doi.org/10.3390/coatings11050532. EDN: BSLLQF.
  14. Vereschaka A.A., Mokritskii B.Ya., Sitnikov N.N., Oganyan G.V., Aksenenko A.Y. Study of mechanism of failure and wear of multi-layered composite nano-structured coating based on system Ti-TiN-(ZrNbTi)N deposited on carbide substrates // Journal of Nano Research. 2017. Vol. 45. P. 110–123. https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/JNanoR.45.110. EDN: YUZOIN.
  15. Vereschaka A., Oganyan M., Bublikov Yu., Sitnikov N., Deev K., Pupchin V., et al. Increase in efficiency of end milling of titanium alloys due to tools with multilayered composite nano-structured Zr-ZrN-(Zr,Al)N and Zr-ZrN-(Zr,Cr,Al) N coatings // Coatings. 2018. Vol. 8. Iss. 11. Р. 395. https://doi.org/10.3390/coatings8110395. EDN: KNRXMU.
  16. Zhang Hua, Deng Zhaohui, Fu Yahui, Lv Lishu, Yan Can. A process parameters optimization method of multi-pass dry milling for high efficiency, low energy and low carbon emissions // Journal of Cleaner Production. 2017. Vol. 148. Р. 174–184. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.01.077.
  17. Мокрицкий Б.Я., Верещагин В.Ю. Оценка напряженного состояния режущих элементов концевых твердосплавных составных фрез с покрытиями // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2021. Т. 25. № 4. С. 421–434. https://doi.org/10.21285/1814-3520-2021-4-421-434. EDN: ODIAXA.
  18. Fox-Rabinovich G.S., Yamomoto K., Veldhuis S.C., Kovalev A.I., Dosbaeva G.K. Tribological adaptability of TiAlCrN PVD coatings under high performance dry machining conditions // Surface and Coatings Technology. 2005. Vol. 200. Iss. 5–6. P. 1804–1813. https://doi.org/10.1016/j.surfcoat.2005.08.057. EDN: LJEETH.
  19. Chawla G., Kumar V., Sharma R. Neural simulation of surface generated during magnetic abrasive flow machining of hybrid Al/SiC/B4C-MMCs // Journal of Bio- and Tribo-Corrosion. 2021. Vol. 7. Iss. 4. Р. 153. https://doi.org/10.1007/s40735-021-00587-4. EDN: EMIASN.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

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».