Selection of cutting parameters based on tool strength

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

This study aimed to improve the efficiency of free cutting of metals by maximizing tool performance. This was achieved through the selection of cutting parameters based on the safety factor of tools. This work employed the finite element method with a Johnson–Cook constitutive model and an Arbitrary Lagrangian–Eulerian mesh adaptation algorithm to simulate the cutting process and reveal the stress distribution in the tool. The tool material was cemented carbide VK8, while the workpieces were steel 45, aluminum alloy 6061-T6, and titanium alloy Ti-6Al-4V. Model adequacy was confirmed by the agreement between the calculated tensile–compressive stress distributions in the tool and the isochromatic lines observed during cutting of lead with an epoxy resin tool. The study established the influence of cutting regimes, workpiece mechanical properties, and tool edge geometry on tool strength. An increase in the cutting depth from 0.2 to 1.4 mm led to a linear increase in the maximum principal stress σ1макс by a factor of 2.05, thereby reducing tool tooth strength. At a depth of 1.4 mm, σ1макс reached 780 MPa, ree-sulting in tool failure. The influence of cutting speed was shown to follow an exponential relationship. An increase in the rake angle reduced tool strength; for instance, during machining with a rake angle of 20° (σ1макс = 760 МПа), the tool failed to maintain its cutting capacity. The safety factor of the tool when machining aluminum alloy 6061-T6 was found to be 3.1 times greater than during free cutting of steel 45. The computational model and analysis of the relationship between tool strength and technological factors enabled the development of a methodology for assigning free‑cutting regimes that incorporate the safety factor of a tool.

About the authors

B. B. Ponomarev

Irkutsk National Research Technical University

Email: pusw@ex.istu.edu
ORCID iD: 0000-0003-1185-8638

Nguyen Van Duc

Irkutsk National Research Technical University

Email: Vanduc021086@gmail.com

V. M. Svinin

Irkutsk National Research Technical University

Email: svinin_vm@mail.ru

N. V. Vulykh

Irkutsk National Research Technical University

Email: vulix2011@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-2607-4302

Yu. V. Dimov

Irkutsk National Research Technical University

Email: dimov-ura@yandex.ru

References

  1. Бетанели А.И. Прочность и надежность режущего инструмента. Тбилиси: Сабчота Сакартвело, 1973. 301 с.
  2. Лоладзе Т.Н. Прочность и износостойкость режущего инструмента. М.: Машиностроение, 1982. 320 с.
  3. Пикалов А.А., Чайников К.К. Применение специальной технологической оснастки и гибких сверлильных шаблонов для сверлильных машин с автоматической подачей режущего инструмента // Известия Самарского научного центра РАН. 2016. Т. 18. № 1-2. С. 260–263. EDN: WLWZBD.
  4. Bouzakis K.D., Michailidis N., Vidakis N., Efstathiou K., Leyendecker T., Erkens G., et al. Optimization of the cutting edge radius of PVD coated inserts in milling considering film fatigue failure mechanisms // Surface and Coatings Technology. 2000. Vol. 133-134. P. 501–507. https://doi.org/10.1016/S0257-8972(00)00971-3. EDN: KJJYKR.
  5. Остафьев В.А. Расчет динамической прочности режущего инструмента. М.: Машиностроение, 1979. 168 с.
  6. Мокрицкий Б.Я., Верещагин В.Ю., Верещагина А.С. Моделирование процессов резания с применением программы ANSYS // Вестник машиностроения. 2018. № 4. С. 69–72. EDN: XMZUXR.
  7. Öpöz T.Т., Chen X. Chip formation mechanism using finite element simulation // Journal of Mechanical Engineering. 2016. No. 11. P. 636–646. https://doi.org/10.5545/SV-JME.2016.2523.
  8. Gamboa C.B., Andersson T., Svensson D., Vilches F.J.T., Martín-Béjar S., Hurtado L.S. Modeling of the fracture energy on the finite element simulation in Ti6Al4V alloy machining // International Journal of Scientific Reports. 2021. Vol. 11. Iss. 1. Р. 18490. https://doi.org/10.1038/s41598-021-98041-5.
  9. Pal S., Velay X., Saleem W. Finite element investigation of cutting speed effects on the machining of Ti6Al4V alloy // Discover Mechanical Engineering. 2024. Vol. 3. Iss. 1. Р. 1–24. https://doi.org/10.1007/s44245-024-00031-0. EDN: WQXTAU.
  10. Qiao Shifan, Feng Chaobo, Wang Gang, Liu Taofu, Singh Jenisha. Two-dimensional finite element analysis and cutting force model for the cutting of circular steel bars using negative rake angle cutters: accounting for chip accumulation effects // Materials. 2025. Vol. 18. Iss. 6. Р. 1339. https://doi.org/10.3390/ma18061339. EDN: CBYZXX.
  11. Krumme E., Donnerbauer K., Saelzer J., Zabel A., Walther F. Numerical chip formation simulations of AISI 304 steel with varying cutting tools // Procedia CIRP. 2025. Vol. 133. P. 132–137. https://doi.org/10.1016/j.procir.2025.02.024.
  12. Пивкин П.М., Бабаев А.С., Козлов В.Н., Семёнов А.Р., Назаренко Е.С., Надыкто А.Б. Методология численного моделирования резания для расчетов распределения контактных напряжений на примере фрезерования стали // Вестник Томского государственного университета. Математика и механика. 2025. № 96. С. 92–107. https://doi.org/10.17223/19988621/96/8. EDN: HEGJKT.
  13. Ghani J.A., Ismanizan M.A., Rahman H.A., Haron C.H.C., Juri A.Z., Kasim M.S., et al. Machining analysis of S45C carbon steel using finite element method // Journal Tribologi. 2024. Vol. 40. P. 226–246.
  14. Савенков В.Н., Тимохин Ю.В., Тимохина В.Ю. Исследование процесса несвободного резания при механической обработке деталей машин // Сборник научных трудов Донецкого института железнодорожного транспорта. 2021. № 62. С. 56–66. EDN: XHMQPP.
  15. Astakhov V.P., Outeiro J.C. Metal cutting mechanics, finite element modelling // Machining: Fundamentals and Recent Advances. London: Springer, 2008. P. 1–27. https://doi.org/10.1007/978-1-84800-213-5_1. EDN: YDNBJR.
  16. Cheng Wenyu, Outeiro J.C.М. Modelling orthogonal cutting of Ti–6Al–4V titanium alloy using a constitutive model considering the state of stress // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2022. Vol. 119. Iss. 7-8. Р. 4329–4347. https://doi.org/10.1007/s00170-021-08446-9.
  17. Xu Xiang, Outeiro José, Zhang Jun, Xu Binbin, Zhao Wanhua. Machining simulation of Ti6Al4V using coupled Eulerian-Lagrangian approach and a constitutive model considering the state of stress // Simulation Modelling Practice and Theory. 2021. Vol. 110. Р. 102312. https://doi.org/10.1016/J.SIMPAT.2021.102312. EDN: YCMGBE.
  18. Schraknepper D., Peng Bingxiao, Bergs T. Advanced calculation of the stress distribution in milling tools during cutting under consideration of residual stresses and tool wear // Procedia CIRP. 2021. Vol. 102. P. 19–24. https://doi.org/10.1016/j.procir.2021.09.004. EDN: LEWIEG.
  19. Вульф А.М. Резание металлов. М.: Машиностроение, 1973. 496 с.
  20. Лошак М.Г. Прочность и долговечность твердых сплавов. Киев: Наукова Думка, 1984. 328 с.
  21. Johnson G.R., Cook W.H. Fracture characteristics of three metals subjected to various strains, strain rates, temperatures and pressures // Engineering Fracture Mechanics. 1985. Vol. 21. No. 1. P. 31–48. https://doi.org/10.1016/0013-7944(85)90052-9.
  22. Свинин В.М., Шутенков А.В., Пономарев Б.Б. Определение основных технических параметров проектируемой сверлильной машины с автоматической подачей // iPolytech Journal. 2024. Vol. 28. № 2. P. 224–237. https://doi.org/10.21285/1814-3520-2024-2-224-237. EDN: DQWDDT.
  23. Писаренко Г.С., Лебедев А.А. Деформирование и прочность материалов при сложном напряженном состоянии. Киев: Наукова Думка, 1976. 415 с.
  24. Spear D.G., Palazotto A.N., Kemnitz R.A. Modeling and simulation techniques used in high strain rate projectile impact // Mathematics. 2021. Vol. 9. Iss. 3. Р. 1–29. https://doi.org/10.3390/math9030274. EDN: IELUYA.
  25. Бобров В.Ф., Грановский Г.И., Зорев Н.Н., Исаев А.И., Клушин М.И., Ларин М.Н.. Развитие науки о резании металлов. М.: Машиностроение, 1967. 417 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).