WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

 

На правах рукописи

САРИЛОВ МИХАИЛ ЮРЬЕВИЧ

ПОВЫШЕНИЕ  ЭФФЕКТИВНОСТИ  ЭЛЕКТРОЭРОЗИОННОЙ ОБРАБОТКИ
И КАЧЕСТВА ОБРАБОТАННОЙ ПОВЕРХНОСТИ
НА ОСНОВЕ ПОДХОДОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Специальность 05.03.01 – Технологии и оборудование

механической  и физико-технической обработки

А В Т О Р Е Ф Е Р А Т

диссертации на соискание ученой степени

доктора технических наук

Комсомольск-на-Амуре – 2008

Работа выполнена в государственном общеобразовательном учреждении высшего профессионального образования «Комсомольский-на-Амуре государственный технический университет» (ГОУВПО «КНАГТУ»)

Научный консультант:

Заслуженный деятель науки и техники РФ, академик РИА, доктор технических наук, профессор КАБАЛДИН Юрий Георгиевич

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор

УШОМИРСКАЯ Людмила Алексеевна

(СПбГПУ, г. Санкт-Петербург),

доктор технических наук, профессор

ЛИТОВКА Геннадий Васильевич

(АГУ,  г. Благовещенск)

доктор технических наук, профессор

ДАВЫДОВ Владимир Михайлович

(ТОГУ,  г. Хабаровск)

Ведущая организация:

Учреждение Российской Академии Наук «Институт машиноведения и металлургии ДВО РАН» г. Комсомольск-на-Амуре (УРАН «ИМиМ ДВО РАН»)

Защита состоится 04 июля 2008 г. в 14 часов на заседании диссертационного совета ДМ 212.092.01 в ГОУВПО «КнАГТУ» по адресу 681013,
г. Комсомольск-на-Амуре, пр. Ленина, 27, ГОУВПО «КнАГТУ», ауд. 201-3.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУВПО «КнАГТУ».

Автореферат разослан  « » 2008 г.

Ученый секретарь диссертационного                                 Пронин А.И.

совета, к.т.н., доцент

Актуальность темы. Интенсивное использование электроэрозионной обработки (ЭЭО) в настоящее время обусловлено современными тенденциями развития, характерными для отечественного машиностроения. Перед машиностроением остро стоит задача интенсификации производственных процессов изготовления продукции, при этом выпускаемая продукция должна удовлетворять самым высоким требованиям качества. Высокая гибкость и технологичность методов ЭЭО позволяет успешно решить эти задачи.

ЭЭО в реальных условиях представляет собой существенно нелинейный стохастический процесс, достаточно полная математическая модель которого отсутствует. Поэтому для выбора оптимальных режимов ЭЭО, обеспечивающих максимальную производительность и качество обработанных поверхностей при изменении площади, глубины и геометрии рабочей зоны, расхода рабочей жидкости и т.п. требуются обширные теоретические и экспериментальные исследования. Известно, что физико-химические процессы, протекающие при электроэрозионной обработке, очень сложны и главное очень скоротечны, в результате большинство из них могут быть описаны только качественно. Неустойчивость процесса ЭЭО снижает ее основные показатели (производительность обработки, шероховатость поверхности) и вызывает повышенный расход электрода-инструмента.

Широкое использование средств вычислительной техники в современном электроэрозионном оборудовании (станков с ЧПУ) позволяет управлять выходными параметрами процесса ЭЭО на основе фундаментальных подходов к устойчивости сложных систем. К числу фундаментальных подходов к исследованию устойчивости сложных систем следует отнести теорию синергетики (самоорганизации). Одним из важнейших направлений теории синергетики является нелинейная динамика. Важным достоинством нелинейной динамики является то,  что она позволяет проводить количественную оценку устойчивости сложных систем в режиме реальном времени, их организованность в фазовом пространстве. Другим новым направлением в теории синергетики являются искусственные нейронные сети, которые в настоящее время составляют основу подходов искусственного интеллекта. Нейронные сети дают возможность не только определять оптимальные условия обработки, но и моделировать процесс ЭЭО при минимальном расходе материальных и  временных затрат. В связи с этим, исследования взаимосвязи устойчивости процесса ЭЭО с выходными характеристиками процесса, прогнозирование и управление ими на основе нелинейной динамики и нейронносетевого моделирования является актуальной проблемой современного машиностроения.

Цель и задачи работы – повышение  эффективности размерной электроэрозионной обработки, путем обеспечения устойчивости рабочих процессов и качества обрабатываемой поверхности на основе подходов искусственного интеллекта.

Для решения поставленной цели были сформулированы следующие задачи:

– исследовать механизм электрической эрозии и определить его основные характеристики, влияющие на эффективность ЭЭО, разработать пути и методику оптимизации  режима объемного электроэрозионного формообразования;

– экспериментально исследовать устойчивость процесса ЭЭО, выявить параметры, определяющие устойчивость этого процесса, предложить и апробировать критерии оценки устойчивости процесса ЭЭО;

– разработать методы повышения эффективности ЭЭО, обеспечивающие целенаправленное формирование обработанной поверхности с заданными механическими свойствами;

– на основе подходов искусственного интеллекта разработать нейронносетевую модель процесса ЭЭО для систем адаптивного управления процессом ЭЭО, описывающую потерю устойчивости и возникновение режима хаотического состояния системы;

– на основе предложенных критериев устойчивости процесса ЭЭО разработать систему  адаптивного управления  технологическими  параметрами  обработки.

Методы исследования. При выполнении диссертационной работы  использованы методы технологии машиностроения, фундаментальные положения физики твердого тела, электрохимии, гидродинамики, теории надежности, теории управления, теории искусственного интеллекта, теории самоорганизации, теории нелинейной динамики, теории искусственных нейронных сетей, а также промышленный опыт применения ЭЭО.

Научная новизна работы заключается в следующем:

– установлены закономерности параметров единичного электроэрозионного разрушения с производительностью и качеством обработки при ЭЭО. Показано, что распределение диаметров единичных лунок происходит по закону равной вероятности, вследствие чего при ЭЭО имеет место систематическая погрешность, связанная с самим процессом (непостоянство сопротивления по площади электрода). Анализ экспериментальных данных по коэффициенту сосредоточения показал, что он подчиняется закону нормального распределения, что свидетельствует о том, что сам процесс образования единичных лунок реализуется без доминирующей погрешности;

– предложены подходы к оптимизации режимов объемного электроэрозионного формообразования отверстий в заготовках из различных материалов на основе экономических показателей ЭЭО. Установлено, что производительность и качество обработанной поверхности при ЭЭО в значительной степени определяется устойчивостью ЭЭО. В этой связи предложены и экспериментально подтверждены критерии оценки устойчивости процесса ЭЭО, определяющие его производительность и качество поверхности – фрактальная размерность, информационная энтропия и показатели Ляпунова сигналов акустической эмиссии (АЭ), регистрируемой в процессе обработки. Степень потери устойчивости процесса ЭЭО определяется свойствами обрабатываемого материала и режимом обработки;

– установлена корреляционная связь между фрактальной размерностью шероховатости поверхности обработанной электроэрозионным методом и фрактальной размерностью структуры этой же поверхности, а также между фрактальной размерностью сигнала АЭ как при регистрации сигнала с электрода-инструмента и электрода-заготовки. Показано, что фрактальная размерность шероховатости поверхности существенно зависит от свойств обрабатываемого материала. С увеличением шероховатости возрастает и значение фрактальной размерности, т.е. возрастает степень хаотичности процесса ЭЭО вне зависимости от марки обрабатываемого материала. Поэтому фрактальная размерность может являться также диагностирующим параметром динамики процесса ЭЭО;

– показано что, характер зависимостей шероховатости Ra поверхностей обработанных электроэрозионным методом и фрактальной размерности шероховатости D0 от параметров обработки самоподобны, т.е. между ними также существует корреляция, причем для всех исследуемых материалов. В этой связи, фрактальную размерность можно использовать в качестве диагностирующего признака при оценке шероховатости поверхностного слоя при ЭЭО;

– на основе предложенных критериев устойчивости ЭЭО и, в частности, фрактальной размерности, путем анализа ее в режиме реального времени, разработана система  адаптивного управления технологическими параметрами процесса ЭЭО. Показано, что адаптивная система управления процесса ЭЭО способствует повышению качества обработанной поверхности, а также уменьшения износа электрода-инструмента, и увеличения производительности и основана на определении оптимальных режимов работы  оборудования, обеспечивающих повышение эффективности ЭЭО.

Обоснованность научных положений, рекомендаций и достоверность результатов исследований подтверждается: использованием хорошо известных в технологии машиностроения методов и методик планирования и проведения теоретических и экспериментальных исследований, применением современных методик физических измерений, сертифицированной измерительной аппаратуры, качественных средств анализа экспериментальных данных, современной вычислительной техники и программных средств для автоматизации эксперимента, согласованность теоретических результатов с экспериментальными данными, полученными автором и другими исследователями; успешной реализацией разработанных рекомендаций и программных средств на машиностроительных предприятиях города и края, в частности на ОАО КнААПО им. Ю.А. Гагарина, Амурском судостроительном заводе, Комсомольском-на-Амуре ТЭЦ-2, ФГУП ПО «Вымпел» г. Амурск, а также в учебном процессе Комсомольского-на-Амуре государственного технического университета.

Практическая ценность работы заключается в следующем:

- разработаны методики и алгоритмы, позволяющие определить оптимальные режимы обработки, обеспечивающие формирование обработанной поверхности с заданными механическими свойствами.

- разработан комплекс программ, для расчета оптимальных режимов ЭЭО для различных материалов, позволяющий по заданным значениям шероховатости, свойств обработанной поверхности, площади и глубины обработки, определить оптимальные параметры режима обработки.

- разработан алгоритм и программа его реализации, позволяющая моделировать динамику процесса электроэрозионной обработки методом реконструкции аттракторов по виброакустическим сигналам и профилограммам шероховатости обработанной поверхности с целью выявления корреляции между характером динамики процесса и качеством получаемой поверхности.

- предложенные рекомендации по оптимизации режимов обработки, расчета технологических параметров обработки и профилирующей части электрода-инструмента и управления процессом внедрены на ОАО  «Комсомольское-на-Амуре авиационное производственное объединение им. Ю.А. Гагарина», на ряде других предприятий города и края.

Реализация работы. Результаты научно-исследовательской работы «Исследование и отработка ТП изготовления электродов для ЭЭ перфорирования панели защитного устройства с использованием метода ЭЭ вырезки» внедрены на ОАО «Комсомольское-на-Амуре авиационное производственное объединение им. Ю.А. Гагарина», в рамках выполнения хоздоговора. Результаты научно-исследовательской работы «Исследование влияния режимов ЭЭО на качество поверхностного слоя» внедрены  на ФГУП производственном объединении «Вымпел» г. Амурск, общий экономический эффект составил 54500 рублей в ценах 2004 г. Результаты исследования влияния ЭЭО на качество поверхностного слоя внедрены на КТЭЦ-2 г. Комсомольск-на-Амуре, в результате внедрения достигли уменьшения износа электрода-инструмента в 1,43 раза и увеличение производительности труда в 1,78 раза по сравнению со стандартной производственной программой. Результаты научно-технической продукции по теме «Повышение эффективности и надежности процесса размерной ЭЭО в условиях автоматизированного производства на основе теории самоорганизации процессов» внедрены на ОАО «Амурский судостроительный завод» г. Комсомольск-на-Амуре, в результате внедрения достигается значительное сокращение времени на технологическую подготовку производства при разработке технологий с использованием ЭЭО.

Разработан, апробирован и внедрен пакет программ «Оптимизация технологических режимов электроэрозионного объемного копирования заготовок из стали «Расчет режимов ЭЭОК»», «Оптимизация режимов ЭЭО «Techno EDM»» на ОАО «Комсомольское-на-Амуре авиационное производственное объединение», на ряде других предприятий.

Результаты научных разработок используются в учебном процессе на кафедрах «МТНМ», «ТМ», «БЖД» ГОУ ВПО «КнАГТУ», при изучении дисциплин «Прогрессивные методы обработки», «Повышение надежности процессов механообработки в автоматизированном производстве», «Системы управления технологическим оборудованием», «Управление процессами и объектами в машиностроении».

Личный вклад автора. Теоретические и экспериментальные исследования, обобщенные в представленной работе, выполнены автором как самостоятельно, так и в соавторстве со своими учениками. При этом автору принадлежит: постановка проблемы в целом и постановка задач аналитических и экспериментальных исследований; научное руководство и непосредственное участие в экспериментах, весь комплекс экспериментов и теоретических данных, включая обработку результатов и их интерпретацию; написание большинства статей и выводов по ним, тезисов докладов, отчетов и описаний, а также разработка и верификация алгоритмов, используемых в зарегистрированных программных продуктах. Сформулирована функция цели при решении задачи оптимизации режимов ЭЭО и их апробации, а также их внедрении. При личном и непосредственном участии автора разработаны рекомендации и методики по разработке технологии и управления электроэрозионной обработкой.

Эксперименты проводились совместно с аспирантами, соискателями и магистрами Бобошко А.И., Плешаковым.Ю., Соболевым.Б., Захаровым Е.К., Бреевым С.В., Покотило М.А. научным руководителем которых являлся автор. Совместными являются научно-исследовательские результаты, связанные с выполнением бюджетных и договорных НИР, проводимых на ОАО «Комсомольское-на-Амуре авиационное производственное объединение им. Ю.А. Гагарина» и на ряде других предприятий, где автор также являлся научным руководителем.

На защиту выносятся:

- приведенные результаты теоретических и экспериментальных исследований ЭЭО, как в производственных, так и в лабораторных условиях, с использованием различных материалов электрода-инструмента и электрода-заготовки, методические рекомендации по выбору параметров ЭЭО для сохранения производительности и качества обработки в соответствии с заданными условиями. Установленные основные закономерности между входными и выходными параметрами ЭЭО на заданных режимах обработки;

- разработанные методики расчета оптимальных режимов объемного электроэрозионного формообразования отверстий в заготовках на различных обрабатываемых материалах деталей летательных аппаратов, основанные на эффективности процесса ЭЭО;

- положение о том, что производительность и качество обработки при ЭЭО в значительной степени определяется устойчивостью самого процесса обработки, предложенные новые критерии оценки устойчивости процесса ЭЭО, определяющие его производительность и качество поверхности;

- исследованные и экспериментально подтвержденные критерии оценки устойчивости процесса ЭЭО, определяющие его производительность и качество поверхности – фрактальная размерность, информационная энтропия и показатели Ляпунова сигналов АЭ, регистрируемые в процессе обработки;

- установленная корреляция между фрактальной размерностью сигнала АЭ, регистрируемого в процессе обработки, как с электрода-инструмента, так и с электрода-заготовки,  и фрактальной размерностью шероховатости обработанной поверхности;

- методика оценки устойчивости и выходных параметров процесса ЭЭО, на основе критериев устойчивости процесса ЭЭО по сигналам акустической эмиссии, регистрируемых в процессе обработки;

- интеллектуальный подход, позволяющий корректировать работу генератора электроэрозионного станка с ЧПУ, обеспечивающего устойчивость процесса обработки;

Апробация диссертации. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на международных,  всероссийских,  республиканских и межрегиональных научно-технических конференциях, форумах и семинарах: международной научно-технической конференции «Современные материалы и технологии» (г.Пенза, 2001г.), международной научно-практической конференции «Исследования и перспективные разработки» (г.Москва, 2002г.), международной научной конференции «Нелинейная динамика и прикладная синергетика» (г.Комсомольск-на-Амуре, 2003г.), дальневосточном инновационном форуме «Роль науки, новой техники и технологий в экономическом развитии регионов» (г.Хабаровск, 2003г.), международной научно-практической конференции «Электрофизические и электрохимические методы обработки» (г.Санкт-Петербург, 2003г.), всероссийской научно-практической конференции «Проблемы и пути решения инвестиционной и инновационной политики на предприятиях Хабаровского края» (г. Комсомольск-на-Амуре, 2004г.), региональной научно-технической конференции «Современная электротехнология в промышленности центра России. СЭТ-2006» (г.Тула, 2006г.), международной конференции «Авиация и космонавтика - 2006» (г.Москва, 2006г.), II международной научно-технической конференции «Автоматизация машиностроительного производства, технология и надежность машин, приборов и оборудования» (г.Вологда, 2006г.), V всероссийской научно-технической конференции «Современные методы и средства обработки пространственно-временных сигналов» (г.Пенза, 2007г.), международной научно-технической конференции «Современная электротехнология в машиностроении» (г.Тула, 2007г.), III международной научно-технической конференции «Прогрессивные технологии в современном машиностроении» (г.Пенза, 2007г.), IX международной научно-практической конференции «Новые химические технологии. Производство и применение» (г.Пенза,2007г.), IV международной конференции «Методы и средства управления технологическими процессами» (г.Саранск, 2007г.) Основные результаты работы докладывались также на расширенных заседаниях кафедры «Технология машиностроения» КнАГТУ (1999 – 2007гг.).

Публикации. Основные положения диссертационной работы изложены в 85 публикациях, в том числе статьях в центральных журналах, одной монографии, авторских свидетельствах, учебных пособиях и методических указаниях, трудах университетов и институтов, форумах, семинаров и конференций. Результаты работы докладывались на  10-ти международных форумах, научно-практических и научно-технических конференциях, а также всероссийских, региональных, краевых и вузовских семинарах и конференциях.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 6 глав, выводов, заключения, библиографического списка использованной литературы из  255 наименований и приложений, содержащих документы о внедрении результатов работ  и программные продукты. Объем диссертации составляет 326 страниц (включая 44 страницы приложений), 48 рисунков, 16 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цели и задачи исследовании, определены новизна и практическая значимость работы, выделены научные положении и результаты, выносимые на защиту.

В первой главе рассмотрено современное состояние вопросов эффективности применения ЭЭО, существующие проблемы  данной обработки в области обеспечения точности, качества, структуры поверхностного слоя и износа электрода-инструмента. Рассмотрены современные взгляды на механизмы возникновения неустойчивости процесса ЭЭО. Определена степень влияния неустойчивости процесса на параметры ее эффективности, такие как производительность и качество обработанной поверхности. Выполнен обзор существующих методов обеспечения эффективности ЭЭО  и проанализированы факторы, сдерживающие дальнейшее увеличение производительности и качества обработки.

Исследованию процессов электроэрозиионой обработки и анализу теоретических и экспериментальных исследований посвящены работы российских и зарубежных ученных: Артамонова Б. А., Волосатова В.А., Золотых Б. Н., Красюк Б.А., Лазаренко Б. Р., Лазаренко Н. И., Некрашевича И.Г., Мицкевича М. К., Палатника Л.С., Носуленко В. И., Намитокова К.К., Отто М.Ш., Саушкина Б. П., Лившица А.Л., Ставицкого Б. И., Фотеева Н. К., Левит М.Л., Любимова В.В., Волгина В.М., Халдеева В.Н., Подураева В.Н., Ушомирской Л.А., Зингерман А.С., Сосенко А.Б., Кравец А.Т., Якимовича Б.А.  и др.

Анализ литературных данных показывает, что изучение процессов ЭЭО в основном осуществляется на базе экспериментальных исследований. ЭЭО в реальных условиях представляет собой нелинейный стохастический процесс, достаточно полная математическая модель, которого отсутствует. Вследствие того, что физико-химические процессы, протекающие при электроэрозионной обработке, очень сложны и главное очень скоротечны, и большинство из них могут быть описаны только качественно, требуются обширные теоретические и экспериментальные исследования. А для выбора режимов ЭЭО обеспечивающих максимальную производительность с обеспечением необходимого качества и необходимы специальные промышленные испытания.

На современных электроэрозионных станках автоматизировано большинство основных и вспомогательных операций. С помощью различных систем управления осуществляется автоматическое смена ЭИ, марка его положения относительно обрабатываемой детали, автоматическая смена режимов генератора импульсов (ГИ) и режимов подачи рабочей жидкости в зону обработки. Для обеспечения технологических показателей процесса ЭЭО необходимо: назначение оптимальной скорости подачи ЭИ в зону обработки, оценка устойчивости процесса ЭЭО, применение оптимальных режимов обработки и управление ими во время обработки. Однако решение этих задач с помощью существующих систем управления не дает должного результата, так как эти системы ориентированны без учета специфики процесса ЭЭО.

Поэтому в комплексе мероприятий направленных на повышение эффективности и качества ЭЭО немаловажное место занимают вопросы теоретических и экспериментальных исследований процессов сопровождающих ЭЭО, установления взаимосвязи входных и выходных параметров обработки на оптимальных режимах на устойчивость ЭЭО, на шероховатость обработанной поверхности и износ электрода-инструмента.

Как показал анализ результатов исследований различных авторов существующие методы повышения эффективности, оптимизации режимов обработки основаны на эмпирических и полуэмпирических зависимостях, что не позволяет обеспечивать производительность и требуемую точность обработки, а также повышения устойчивости процесса в режиме реального времени.

Большой вклад в исследование динамических процессов при обработке материалов и в решении проблемы управления динамическими системами и их устойчивости внесли А.А. Кудинов, Б.М.Бржозовский, И.Г. Жарков, В.Л. Заковоротный,  Ю.Г. Кабалдин, А.В. Кудинов, С.С. Кедров, А.В. Пуш, М.Л. Орликов и др. Вопросы устойчивости и управления процессами ЭЭО исследованы Б.Р. Лазаренко, Б.Н. Золотых, А.С. Зингерман, И.Г. Некрашевич, А.Я. Артамонов, Иноуэ Киси, В.А. Ким, Ф.Я. Якубов, В.М. Нуждов, А.И. Левит, А.Г. Суслов, Ю.С. Волков, Л.Я. Попилов, В.К. Глухих и др.

В существующих математических моделях описания технологического процесса ЭЭО, основанных на базе нелинейных дифференциальных уравнениях, отсутствуют динамические характеристики, позволяющие прогнозировать устойчивое состояние процесса и системы станка в целом. Это обусловливает необходимость разработки новых подходов к оценке и поиска критериев устойчивости процесса ЭЭО, особенно при обработке деталей авиационной и космической техники, которые изготавливаются из таких материалов, как титановые сплавы ОТ4, ВТ20, стали 5ХНМА, 30ХГСА, Р18, алюминиевые сплавы АК4, Д16.

Широкое использование средств вычислительной техники в совре­менном станочном оборудовании позволяет управлять динамическими процессами на основе фундаментальных подходов к устойчи­вости сложных систем. К числу фундаментальных подходов к исследова­нию устойчивости сложных систем следует отнести теорию синергетику и разрабатываемую на этом междисциплинарном подходе новые направле­ния — нелинейную динамику и нейронные сети. Эти направления составляют основу концепции искусственного интеллекта.

Привлечение концепции мультифракталов позволяет дать количественную оценку устойчивости динамической системы обработки в виде фрактальной размерности. При потери устойчивости, система переходит в хаотическое состояние. В этой связи важно изучить сценарий потери устойчивости системы.

Исследование вопросов устойчивости процесса ЭЭО, разработка новых критериев ее оценки, апробирование  и исследование влияния их на устойчивость, производительность обработки и качество поверхности, моделирование технологического процесса ЭЭО, на основе подходов искусственного интеллекта для мониторинга качества поверхности, с использованием  адаптивного управления технологическими параметрами процесса ЭЭО является актуальной народнохозяйственной задачей.

В связи, с вышеизложенным и с учетом поставленной цели были сформулированы задачи исследований, представленные выше.

Во второй главе приведены методики проведения экспериментальных исследований, описываются объекты исследований, представлены технические характеристики используемых измерительных преобразователей и аппаратуры для наблюдения и записи результатов экспериментов. Предложены алгоритмы обработки и анализа экспериментальных данных. В качестве объекта экспериментальных исследований использовался электроэрозионный копировально-прошивочный станок с адаптивным программным управлением модели 4Л721Ф1 с широкодиапазонным генератором импульсов ШГИ-40-440М с номинальным током 40 А и максимальной частотой следования импульсов 440 кГц. В системе отчета глубины обработки детали применено устройство цифровой индикации типа Ф5246 и бесконтактный сельсин БС-155А. В системе рабочей подачи электрода-инструмента применен высокомоментный двигатель постоянного тока ДПУ 127-220-1-30-Д09 со встроенным тахогенератором ТГ1 и комплектный привод типа ЭШИР-1-А с транзисторным широкоимпульсным преобразователем. При проведении исследований использовались следующие рабочие жидкости: сырье углеводородное для производства сульфанола (ТУ 38.101845-80) и рабочая жидкость РЖ-3 для электроэрозионных станков (ТУ 38.101883-83).

На основе полученных экспериментальных данных рассчитывались динамические характеристики электроэрозионной обработке. Расчеты производились с применением разработанного программного обеспечения, в частности Statgraphics Plus 5.0, Image.Pro.Plus. 5.1, DynAnalyzer. Разработаны математические алгоритмы нелинейной динамики и позволяли проводить реконструкцию аттракторов динамических систем и оценку фрактальной размерности, информационной энтропии на основе анализа сигнала виброакустической эмиссии, рассматриваемых как временные ряды.

Процесс ЭЭО является сложным динамическим процессом, на выходные параметры которого оказывают влияние различные факторы обработки. Поэтому выбор оптимальных по производительности к качеству обработанной поверхности связан с большим объемом экспериментальных работ. Для получения максимальной информативности при минимальном объеме экспериментальных работ при разработке стратегии исследования на первом этапе был использован метод математического планирования экспе­римента. Обработка результатов опытов, полученных при реализации матрицы, позволяет получить эмпирическую модель процесса, адекватно описывающую процесс ЭЭО.

Из всего многообразия факторов, влияющих на технологические показатели обработки, были выбраны следующие: частота следования рабочих импульсов fи кГц; скважность q; сила тока I, А; напряжение U, В. Названная совокупность факторов удовлетворяет требованиям совместимости и отсутствия линейной корреляции. В качестве параметров оптимизации принимали высоту микронеровностей Rz, мкм, и производительность М, мм3/мин. Определяющим параметром является показатель шероховатости, который должен быть менее 20 мкм при максимальной производительности.

Металлографические исследования детали после обработки проводили с использованием стандартных методик. Производительность определяли весометрическим методом на аналитических весах АДВ-200 с точностью до 0,001 г. Высоту микронеровностей определяли с помощью лабораторного микроскопа МИС-11.

Для проведения опытов по исследованию единичных лунок были приготовлены микрошлифы, следующим образом, из листа металла толщиной 1 мм, вырублены кубики размером 10х10 мм. Затем образцы шлифовались бумажными шкурками, переходя от одной шкурки к другой в порядке уменьшения размерами абразивных частиц. Перед проведением опытов измеряется масса образцов и электродов на электронных весах с точностью до 0,001г.

В процессе экспериментов фиксировалась величина рабочего тока и напряжения с помощью приборов (амперметра и вольтметра), имеющихся на станке. После установки и закрепления очередного образца на предметном столике, закрепляли электрод, включали генератор импульсов и плавно опускали электрод с помощью регулятора подачи по направлению к заготовке. При приближении электрода к заготовке происходил электрический разряд, и, таким образом, получалась лунка. Для получения достоверных данных на каждом образце получали не менее 30 лунок. После окончания опыта вновь измеряется масса образцов и электродов на электронных весах. Генератор импульсов выполнен на базе  экспериментальной установки ЭФИ 101, с возможностью получения емкости конденсатора С 200 мкФ, 400 мкФ, 600 мкФ и напряжения U 18 В.

В качестве критерия оценки процесса исследование фрактальной размерности шероховатости обработанной поверхности после ЭЭО проводили для четырех различных материалов: алюминиевого сплава АК4, быстрорежущей стали Р18, титанового сплава ВТ20 и стали 5ХНМА. Образцы обрабатывались на четырех режимах: черновой, получистовой, чистовой и отделочный.

При металлографических исследованиях структура поверхностного слоя изучалась с помощью оптического микроскопа «Микро – 200», который позволяет увеличивать поверхность микрошлифа. От образцов, после обработки на электроэрозионном станке отрезали темплеты для проведения исследований микроструктуры поверхностного слоя  в области воздействия электрода. Темплеты заливали эпоксидной смолой для удобства шлифования и получения максимально плоской поверхности. После шлифования осуществляли полирование темплетов пастами, содержащими алмазные микропорошки марки АСМ и АМ, применяя их в порядке уменьшения размеров абразивных частиц. После удаления царапин и рисок с поверхности исследуемых темплетов, их поверхностный слой протравливали специальными растворами для выявления структуры материала.

Рис.1. Блок-схема исследовательского комплекса: 1 - ЭИ; 2 - заготовка;
3 - приемный преобразователь

Для регистрация и анализа акустических сигналов,  возникающих при ЭЭО, использовалась специальная аппаратура, состоящая из приемного преобразователя, предварительного высокочастотного усилителя, блока универсальных фильтров, блока основного усилителя, блока интегрирования, и анализатора спектра С4-77. Блок-схема аппаратуры изображена на рис.1. В качестве приемного преобразователя использовался вибропреобразователь АР37 (производства «ГлобалТест» г. Саров), имеющий линейную передаточную характеристику в диапазоне 0,5–15000 Гц.

В третьей главе представлены результаты экспериментальных исследований по износу электрода-инструмента и исследований единичных лунок при электроэрозионной обработке титановых сплавов, для разработки рекомендаций по выбору оптимальных параметров обработки. Изучены особенности процесса ЭЭО на основе исследований единичных лунок при обработке титанового сплава.

Были проведены исследования ЭЭО титанового сплава ОТ-4 единичными импульсами. Эксперименты по ЭЭО проводили в лабораторных условиях, где в качестве оборудования для проведения исследований использовали приспособление для моделирования процесса ЭЭО с генератором импульсов. Результаты исследований износа медного электрода-инструмента при обработке титанового сплава ОТ-4 в различных средах представлены на рис.2. Наибольший износ электрода инструмента составил 0,009 г при силе тока равной 0,5 А, а наименьший износ 0,001 г при силе тока 0,2 А.

Обработка экспериментальных данных показала, что процесс износа ЭИ в  среде воздуха, керосина и РЖ3 подчиняется уравнению

                                       

Износ ЭИ в воде выражается зависимостью

                               ,        

где γ – износ электрода-инструмента, %;  I – сила тока; а,b,c,d -  коэффициенты, полученные эмпирическим путем, зависящие от среды.

Из анализа рис.2. следует, что характер эрозионного разрушения электрода с увеличением силы тока, а следовательно и энергии единичного импульса имеется ярко выраженный пик. Меняющийся характер величины износа электрода, как функции энергии единичного импульса показывает на протекание двух независимых процессов. С повышением энергии импульса или силы тока эрозионный процесс электрода возрастает, потому, что больший объем энергии расходуется на разрушение. С другой стороны, с повышением энергии увеличивается тепловыделение, инициирующие процессы отдыха или снижение плотности дефектов кристаллического строения электродного материала, приводящее к повышению эрозионной стойкости. При доминировании второго механизма износ ЭИ уменьшается (0,5 – 0,8 А).

Геометрические параметры микролунок изменяются в зависимости от применяемой рабочей среды. Одним из наиболее рациональных режимов ЭЭО является обработка образцов в РЖ-3 и в керосине, при этом формируется  более точный контур и большая глубина лунки, чем в других средах, это обусловлено повышением мощности разряда за счет увеличения пробивного напряжения. Геометрические параметры лунки влияют на тепловое поле, действующее в зоне обработки.

Сила тока I, А

Рис.2. Зависимость износа электрода инструмента от силы тока I:
γ1 – на воздухе; γ2 – в воде; γ3 – в керосине; γ1 – в РЖ-3

Приближенная зависимость для коэффициента сосредоточенности источника  определялась по методике Б.Н. Золотых, а коэффициента геометрической характеристики лунки по методике Н.К Фотеева. Физический смысл коэффициента сосредоточения заключается в учете теплофизических свойств материала и служит для конкретных расчетов температурных полей при электроэрозионной обработке.

   

Рис.3. Распределение значений диаметра лунки (а), геометрической
характеристики лунки (б), коэффициента сосредоточения (в)

По результатам статистического анализа были построены гистограммы, показывающие закон распределения значений диаметров, геометрической характеристики лунки khd, и коэффициента сосредоточения k. Так как объем выборки не превышает 50-ти, то при построении гистограмм использовалось 6 интервалов (рис.3). Анализ гистограммы по диаметрам лунок показал, что распределение соответствует закону равной вероятности, следовательно, имеет место систематическая переменная погрешность, в частности непостоянство сопротивления по площади электрода. Анализ гистограммы по коэффициенту сосредоточения k выявил, что он подчиняется закону нормального распределения, что в свою очередь, говорит о том, что в процессе ЭЭО, много факторов, влияющих на процесс, и они не зависимы друг от друга, отсутствуют доминирующие погрешности. Таким образом, анализ проведенных исследований, результатов износа медного электрода-инструмента при обработке различных материалов в разных средах, износ электрода-инструмента доказал, что в первую очередь зависит от энергии импульса и  его параметров, в частности от силы тока.

На основании проведенных исследований  также были получены зависимости износа ЭИ при единичном импульсе от емкости конденсатора. Определено влияние вида заготовительной операции ЭИ и рабочей среды на процесс износа электрода-инструмента, не выявлено однозначной функциональной зависимости износа от емкости конденсатора (рис.4). Из рис.4. следует, что количественно износ электрода-инструмента зависит от рабочей среды и параметров обработки, но функционально (или качественно) износ идет по единому закону с различными коэффициентами, что говорит о том, что физические процессы, происходящие на электроде, не носят однозначной зависимости от параметров обработки.

На основании проведенных экспериментальных исследований были получены зависимости изменения массы электрода-заготовки и изменения износа электрода-инструмента в различных средах при обработке различных материалов единичным импульсом, на основании которых разработана программа по выбору параметров ЭЭО (св–во регистр. прог. №2006613985). Анализ результатов исследований показывает, что наибольшее изменение массы заготовки по сравнению с другими средами наблюдается в рабочей жидкости (РЖ-3) и составляет: для материала Ст3сп – 2,310-3 г/имп, для материала Х18Н10Т – 2,910-3 г/имп, для материала ОТ-4 - 0,910-3 г/имп, а наименьший износ медного электрода-инструмента для разных материалов заготовки составил: для материала Ст3сп – 1,3410-3 г/имп в водной среде, для материала Х18Н10Т – 1,3810-3 г/имп в рабочей жидкости (РЖ-3),  для материала ОТ-4 – 2,0610-3 г/имп в водной среде.

200   250   300  350   400  450 500  550  600

  Емкость батареи конденсаторов, С, мкФ

Рис.4. Зависимость износа электродов от емкости батареи конденсаторов:
на воздухе: γ1 – износ ЭИ (штамповка); γ2 – износ ЭЗ (вырубка);  γ3 – износ ЭИ (штамповка);  γ4 – износ ЭЗ (вырубка);  в воде: γ5 – износ ЭЗ (штамповка); γ6 – износ ЭЗ (вырубка); γ7 – износ ЭИ (штамповка); γ8 – износ ЭИ (вырубка)

Повышение устойчивости ЭЭО возможно на основе представлений о диссипативном канале. Под действием единичного разряда на обрабатываемую поверхность, большая часть подводимой энергии, преобразуется в тепловой импульс. В результате в поверхностных слоях металла возникает нестационарное температурное поле, и основная доля выделяемого тепла будет распределяться вглубь материала за счет теплопроводности, вызывая соответствующие фазово-структурные температурные изменения. Продолжительность единичного разряда при электроэрозионной обработке составляет 10-4 10-3 с, но продолжительность активной фазы не превышает 510-6 с, а период температурной релаксации в материале достигает 10-4 с. Следовательно, время активного взаимодействия материала с электрическим разрядом в среднем на порядок, а то и два порядка меньше периода формирования активного диссипативного теплового стока.

Высокая плотность мощности единичного разряда и малая продолжительность его активного взаимодействия с материалом не позволяет за столь короткий промежуток времени сформироваться полноценным тепловым диссипативным каналам, поэтому образующая дисбалансная доля энергетического воздействия реализуется в виде работы эрозионного поверхностного разрушения. Изменение энергии единичного разряда в первую очередь зависит от формы импульса, от напряжения и силы тока, выделяющихся в межэлектродном пространстве. Соответственно, кривая энергии единичного разряда будет зависеть от формы кривых напряжения и силы тока.

Все вышеперечисленное говорит о возможности управления или повышения производительности и качества поверхностей, обработанных электроэрозионным способом за счет увеличения зоны энергетических затрат на электроэрозионное разрушение при помощи оптимизации параметров импульсов и изменения кривой активности теплового диссипативного процесса. Проведенные исследования в области тепловых явлений при ЭЭО выявили, что сопротивление обрабатываемого материала эрозионному воздействию определяется, в основном, свойствами материала, а не режимом обработки

Для процесса ЭЭО характерно большое количество параметров, которые могут быть использованы для анализа и управления процессом обработки. Как объект управления процесс ЭЭО представлен схемой связей на рис.6. Кроме того, этот процесс в значительной степени носит случайный характер, что вытекает из постоянно меняющихся условий в МЭП.

В настоящее время управление процессом ЭЭО осуществляется на основе аппроксимации определенных параметров обработки. В реальных же условиях имеется определенное отклонение между расчетным и реальным значением аппроксимации (погрешности аппроксимации). Кроме того, процесс ЭЭО сопровождается также быстрым изменением физических параметров в МЭП, таких как короткое замыкание, холостой ход ГИ и т.д.

Поэтому для достижения наиболее приемлемых параметров процесса ЭЭО, протекающего при таких условиях применяется система управления, основанные на различных способах управления. Их можно разделить на три основные группы:

1. Регулирование подачи ЭИ системы управления осуществляется регулирование (удержание) единственного параметра процесса, например расстояние между электродами, с помощью простой автономной замкнутой цепи управления. Параметры цепи устанавливают извне или вручную.

2. Программное управление. Система управления использует специальную программу, предназначенных для установки отдельных параметров обработки и составленные на основании эмпирических или теоретических установленных характеристик применяемого электроэрозионного оборудования. При этом не учитываются случайные колебания, возникающие в процессе обработки.

3. Адаптивное управление. Система управления осуществляет непрерывную комплексную оценку процесса обработки и установку параметров в ходе процесса посредством логической системы.

Иногда используют различные комбинации перечисленных систем. Например, применяя систему управления, основанную на принципе управления процессом ЭЭО, использующим в качестве основы управления процесса программы, способные заранее определить ход процесса ЭЭО с ограниченной точностью. При этом роль адаптивной системы управления сводится, к выявлению и устранению всех отклонений процесса от его нормального протекания.

Одним из важных показателей процесса ЭЭО является устойчивость процесса. Под устойчивостью понимается способность сохранять в течение заданного промежутка времени непрерывный процесс съема металла и эвакуации продуктов эрозии, несмотря на возникновение в системе случайных или закономерных возмущающих воздействий.

В четвертой главе представлены результаты исследований по оптимизации и стабилизации процесса ЭЭО. Для процесса электроэрозионной обработки наиболее актуальной задачей является экспериментальное и теоретическое нахождение оптимальных сочетаний параметров технологического режима с позиций повышения производительности при сохранении показателей качества обработки:

, где                        

       – вектор физически измеримой информации о функционировании станка; – текущее время; – вектор управления процессом резания; , – соответственно скорость и энергоемкость процесса обработки; – вектор внешних возмущений, вызванных изменением площади обработки, углублением инструмента в деталь,  изменением условий эвакуации, износом электрода-инструмента, локальным изменением свойств рабочей жидкости в МЭП, и другими факторами.

Оптимальность параметров технологического процесса определяется экономическими показателями. Критерием эффективности электроэрозионной обработки примем целевую функцию:

,

где – приведенные затраты на обработку одной заготовки; – стоимость энергии, затрачиваемой на изготовление детали; – стоимость электродов-инструментов и рабочей жидкости, необходимых для изготовления детали; – затраты живого и овеществленного труда, связан­ные с эксплуатацией и обслуживанием электроэрозионного станка.

Под затратами на эксплуатацию и обслуживание станка понимается заработная плата рабочего и амортизационные отчисления. Таким образом, целевую функцию по эффективности можно представить в виде:

,

где         – продолжительность процесса электроэрозионной обработки; – мощность электрической энергии, подаваемой в МЭП; – себестоимость единицы электрической энергии; – продолжительность простоя станка, связанного с заменой электрода-инструмента или рабочей жидкости; – число деталей, обработанных за период стойкости электрода-инструмента; – себестоимость одной минуты работы станка; – сумма себестоимости электрода-инструмента и рабочей жидкости.

Рассмотрим случай электроэрозионной обработки одинаковых деталей с постоянными параметрами режима, для которого справедливы соотношения:

; ; , 

где – объем металла, снимаемого для получения детали; – объем металла, удаляемый единичным электрическим импульсом; – частота следования импульсов; – мощность импульса; – скважность импульсов; – период стойкости инструмента. Из выражений (1) и (2) следует, что:

.

Так как значения V, , , И и не зависят от режимов обработки, примем их константами. Величины , и T, наоборот, следует рассматривать как некоторые функции , и параметров электроэрозионной обработки, где – амплитуда силы тока импульса. Поэтому математическим выражением критерия оптимальности режима может служить функция:

,

где , , , – константы, определяемые на основе справочных данных и технологической документации; причем (см3) характеризует общий объем металла, который необходимо удалить для получения детали; (руб./кВтч) отражает себестоимость электрической энергии; (руб./ч) характеризуется себестоимостью одного часа работы электроэрозионного станка; (руб.) характеризуется стоимостью электрода-инструмента. С учетом того, что произведение равно скорости объемного съема  и отношение энергии импульса к его скважности равно мощности , потребляемой процессом ЭЭО получим окончательный вид целевого функционала, выраженного в единицах стоимости обработки (рублях):

.

Границами области решений являются ограничения, накладываемые возможностями используемого оборудования и технологическими требованиями к точности и качеству обработки. Ограничения были наложены по глубине зоны термического влияния , по шероховатости получаемой поверхности (где CR, k1, k2 – эмпирические коэффициенты) и максимальной электрической мощности генератора импульсов ≤ .

Рис. 7. График зависимости целевой функции  θ  от скважности импульсов  и  амплитуды силы тока импульса  при = 22 кГц, материал электрода-инструмента ­– медь, заготовка (катод) – Сталь 45

Рассчитаем целевую функцию θ  для операции прошивания фигурного отверстия объемом = 3 см3 медным электродом в стальной заготовке. Назначив, величины констант = 2,65 руб./кВтч (тариф для предприятий Ха­ба­ро­вского края на 2008 г., включая НДС), = 70 руб/ч (амортизация станка 4Л721Ф1, заработная плата рабочего 5 разряда, стоимость израсходованной за 1 час рабочей жидкости), = 800 руб. (стоимость медного электрода) и наложив указанные ограничения, вычислим значения целевой функции в пространстве аргументов , и . График целевой функции при = 22 кГц приведен на рис. 7.

Анализ целевой функции (рис. 8) показывает, что при обработке стальных заготовок медными электродами и требованиями к качеству обработанной поверхности Rz ≤ 20 мкм ( = 22 кГц) оптимальными с позиций себестоимости получаемой детали будут режимы обработки = 3…4 и = 16…20 А. При этом производительность обработки MV = 155 мм3/мин, удельный износ электрода-инструмента γ = 7%, т.е. его объемный износ составил γ⋅С1 = 0,21 см3.

Аналогичным образом могут быть составлены целевые функции для любой пары электродных материалов. Необходимые для этого зависимости , и должны быть получены экспериментальным путем, причем трудоемкость экспериментальных исследований может быть существенно снижена (за счет сокращения количества необходимых экспериментов) при помощи нейронносетевой интерполяции.

Рис. 8. Проекция целевой функции на оси скважности (а) и амплитуды силы тока (б) импульсов. Экстремум функции = 3,5; = 16 А

       Разработанная методика оптимизации режимов ЭЭО была также использована при обработке титанового  сплава ОТ4, быстрорежущей стали Р18, алюминиевого сплава АК4. Полученные результаты свидетельствуют о возможности реализации данного алгоритма в адаптивном управлении электроэрозионными станками с ЧПУ.

Наряду с оптимизацией были проведены исследования по выявлению информативных признаков, характеризующих производительность процесса формообразования, а значит и эффективность ЭЭО в целом. Для этого проводилась электроэрозионная обработка различных материалов на режимах, характеризующихся разной степенью производительности. В процессе обработки регистрировались сигналы акустической эмиссии, зафиксированной датчиком, закрепленным на электроде-инструменте, а также напряжения и тока между электродами. Каждый из этих сигналов подвергался обработке с помощью трех математических методов: статистический анализ, Фурье-анализ и фрактальный анализ.

Исследования показали, что наиболее тесную корреляцию с производительностью ЭЭО обладает один из параметров сигнала АЭ – фрактальная размерность. Выявлено, что более производительные режимы ЭЭО характеризуются более низкой фрактальной размерностью сигнала АЭ. Это можно объяснить тем, что при благоприятных условиях ЭЭО акты единичной эрозии происходят регулярно, в соответствии с порядком следования электрических импульсов, вырабатываемых генератором. При этом сигнал акустической эмиссии, регистрируемой датчиками, имеет вид равномерной периодической последовательности, не содержащей шумовой составляющей. Фрактальная размерность такого сигнала стремится к единице. Тогда как при неблагоприятных условиях равномерность следования актов единичной эрозии нарушается, что приводит к потере производительности обработки, возникновению стохастических составляющих в сигнале АЭ и увеличению его фрактальной размерности. То есть увеличение фрактальной размерности АЭ свидетельствует о потере производительности и снижении эффективности обработки. Графики зависимостей фрактальной размерности АЭ от производительности при обработке стали 45, титанового сплава ОТ4 и алюминиевого сплава АК4 показаны на рис. 9. Коэффициенты корреляции для полученных зависимостей составили: для стали 45 r2 = 0,8332, для титанового сплава r2 = 0,7897, для алюминиевого слава r2 = 0,7966. Таким образом, можно сделать вывод о том, что фрактальная размерность сигналов, регистрируемых в процессе электроэрозионной обработки, является диагностическим показателем общей эффективности ЭЭО.

Рис. 9. Графики зависимостей фрактальной размерности АЭ от производительности при обработке стали 45, титанового сплава ОТ4 и алюминиевого сплава АК4. Электрод-инструмент – медь, частота импульсов = 22 кГц, производительность обработки регулировалась изменением скважности импульсов в диапазоне 1,3…4.

Кроме того, были проведены исследования по выбору оптимальных режимов для конкретных производственных условий электроэрозионной обработки детали из стали 30ХГСА. В основу методики проведения экспериментов взято оптимальное (с точки зрения производительности) соотношение между площадью электрода и током при различной частоте рабочих импульсов. Эта зависимость значительно сокращает общее число необходимых для решения поставленных задач экспериментов. Однако для определения искомых сочетаний параметров, обеспечивающих максимально производительный режим, необходимо знать для данных рабочих площадей и токов оптимальное значение длительности или скважности импульса при различных частотах следования импульсов. Таким образом, для каждого режима, необходимо найти оптимальное значение скважности. Результаты экспериментальной оптимизации значений скважности показали, что максимумы производительности для каждой из частот следования импульсов группируются, как правило, в пределах одного значения скважности (независимо от амплитуды  силы тока) за исключением частоты 22 и 200 кГц, на которых, в зависимости от значений тока, наблюдаются по два оптимальных значения скважности. Оптимальные значения скважности для частот 1 - 88; 200 - 440 кГц составили соответственно: 1,15 - 1,2 (при амплитуде импульса тока более 25 А) и 1,3 (при амплитуде импульса тока менее 25 А); 1,2 - 1,7 (при амплитуде импульса тока более 10 А) и 2,1 – 2,8 (при амплитуде импульса тока более 10 А).

Результаты проведенных экспериментов были сведены в таблицу. Для каждой записи выходного параметра соответствует среднеарифметическое значение из пяти параллельных опытов. Для удобства дальнейшего использования оптимизированных по производительности зависимостей между входными и выходными параметрами процесса ЭЭО, осуществили их аппроксимацию методом наименьших квадратов в виде кубического полинома. Эти зависимости вошли в основу разработанной программы (св - во офиц. регистр. прогр. № 2006613826).

       Шероховатость, Ra, мкм        Площадь обработки, S, мм2

Рис.10. Зависимость шероховатости обработанной поверхности от амплитуды тока при различной частоте импульсов (а) и  оптимальное соотношение между рабочей площадью электрода и током при различной частоте импульсов (б)

Исходными данными для работы программы являются шероховатость обработанной поверхности, площадь поперечного сечения обрабатываемой полости, а также глубина обрабатываемой полости. На основании исходных данных определяются параметры технологического режима, а также оптимальное число электродов участвующих в обработке данной полости. Вышеизложенное послужило основанием для разработки методики определения оптимальных режимов ЭЭО. Величина тока I, используемого на чистовой операции, определяется исходя из требуемой шероховатости обработанной поверхности (рис.10,а). По принятому значению I с использованием соотношения, представленного на рис.10,б определяется величина рабочей площади чистового электрода Fч, т.е. припуск под чистовую операцию. При получении для данного тока нескольких значений площадей необходимо использовать наименьшее из них для того, чтобы больший остаток припуска снимался на более производительном режиме.

По зависимости, представленной на рис.11,а, используя Fk, определяем значение тока I. При получении нескольких значений I необходимо выбрать значение тока с такой частотой рабочих импульсов, которая обеспечивает получение значения глубины дефектного слоя Hdk, при котором разность (Hdmax_k – Hdk) неотрицательна и минимальна. Это связано с тем, что, как известно, со снижением частоты рабочих импульсов (при прочих равных условиях) производительность процесса ЭЭО возрастает. Для определения размеров электродов для конкретных производственных условий (РЖ, материала инструмента, заготовки и т.д.) необходимо иметь зависимость межэлектродного промежутка (МЭП) от величины тока: I = f(MЭП, f) (рис.11,б).

 

  Амплитуда тока I, А Амплитуда тока I, А

Рис.11. Зависимость глубины дефектного слоя от амплитуды тока при различной частоте импульсов (а) и зависимость величины МЭП от  амплитуды тока (б).

Для получения полной количественной характеристики генерируемого импульса остается задать его длительность (tи) или скважность (q). При электроэрозионной обработке скважность для объемного формообразования лежит в пределах от 1,05 до 5. Причем выбор значения скважности зависит от задач, поставленных перед технологом. Критерием выбора скважности (длительности импульса) может быть как минимальный износ электрода-инструмента, так и максимальная производительность. В случае формообразования глухих полостей следует использовать значения скважностей, найденных из условия минимального износа медного электрода-инструмента: I/tи = 0,04 0,08 А/мкс. Это соотношение было найдено в результате анализа большого количества экспериментальных данных при обработке различных марок стали, данное соотношение справедливо также для амплитуды гребней и длительности гребенчатых импульсов.

Выбор режима обработки на копировально-прошивочных операциях можно условно представить в виде шести последовательных этапов. На первом этапе определяют тип оборудования, т.е. модель станка и генератора, материал и метод изготовления электрода-инструмента, вид и степень фильтрации рабочей жидкости, полярность включения электродов. На втором этапе задают форму разрядных импульсов исходя из материала детали, допустимого износа инструмента, формы обрабатываемой полости и требуемой шероховатости обработки. На третьем этапе устанавливают параметры импульсов. На четвертом этапе настраивают регулятор подачи, добиваясь получения максимальных значений коэффициента  использования импульсов  и частоты следования разрядов. На пятом этапе задают параметры прокачки рабочей жидкости, релаксации и вибрации электродов. Расход или давление рабочей жидкости устанавливают в зависимости от величины рабочего тока и допустимого износа инструмента. На шестом этапе проверяют межэлектродные зазоры и необходимую коррекцию размеров инструмента, оценивают время обработки.

Была разработана статистическая экспертная система по оптимизации режимов ЭЭО, состоящая из решателя (интерпретатора), рабочей памяти (база данных), базы знаний, компонента приобретения знаний, объяснительного компонента, диалогового компонента. Одним из наиболее часто используемых параметров для оптимизации ЭЭО используется сила тока I, от значения которого зависит шероховатость получаемой поверхности. Но часто встречается и вариант когда необходимо получить заданную чертежом точность на поверхности определенной площади. Поэтому на основании проведенных исследований и используя статистическую обработку экспериментальных данных, были получены зависимости I (Ra,S) для наиболее часто используемых частот fи, для пар медь-сталь и графит-сталь. Общий вид зависимости:

где: a, b, с – коэффициенты уравнения; Ra – шероховатость получаемой поверхности; S – площадь обрабатываемой поверхности. На рис.12 представлен ряд полученных графических представлений эмпирических моделей функции рабочего тока от требуемой шероховатости и площади обработки.

а) f=1 кГц, медь-сталь, прямоугольные импульсы б) f=44 кГц, медь-сталь, прямоугольные импульсы

в) f=22 кГц, графит-сталь, гребенчатые импульсы г) f=88 кГц, графит-сталь, гребенчатые импульсы

Рис.12. Графическое представление эмпирической зависимости I(Ra,S)

Все математические модели имеют доверительный уровень p=95%, коэффициент корреляции для всех моделей достигает 0,9, что говорит о большом совпадении экспериментальных и расчетных данных. Также для каждой модели рассчитана стандартная ошибка результата, в пределах которой может лежать расчетный результат. Данные математические модели позволяют установить взаимосвязь режимов ЭЭО в частности силы тока I от получаемой шероховатости поверхности Ra и площади обрабатываемой поверхности S.

Анализ полученных графических зависимостей показывает (по углу наклона) что с уменьшением силы тока шероховатость поверхности уменьшается, но в зависимости от частоты fи угол наклона меняется и даже значительно. Для прямоугольных импульсов пары материалов медь-сталь при fи = 1 кГц на больших площадях с уменьшением силы тока с 50 до 30 А шероховатость обработанной поверхности уменьшается с 20 до 8 мкм. Чем меньше площадь обрабатываемой поверхности, тем меньше значение силы тока. Изменение угла наклона поверхностей графиков в первую очередь зависит от энергии импульса. Таким образом, для обработки поверхностей на высоких частотах необходимо приложить больше энергии для получения той же шероховатости. На основании полученных эмпирических моделей наиболее оптимальными для черновой обработки являются графитовые электроды на частотах 1 – 8 кГц при плотности тока 1,5 – 4 А/см2.. Чистовую обработку лучше производить на частотах 22 - 88 кГц при плотности тока 1,2 – 2 А/см2. Для решения задачи по оптимизации силы тока был разработан алгоритм который включал: блок ввода исходных данных, блок обработки исходных данных  и блок вывода результатов. В блоке ввода исходных данных пользователь вводит все необходимые для работы исходные данные: материал деталь, материал электрода, площадь поверхности, шероховатость, конструктивные элементы, количество электродов. В блоке обработки исходных данных, эти данные анализируются и производится оптимизация по току, шероховатости, площади поверхности, а также по конструктивным элементам. В блоке вывода результатов происходит окончательный выбор режима обработки, расчет тока и вывод результатов пользователю. Разработанная программа позволяет не только сократить время необходимое на подготовку технологической документации, но и автоматизировать процесс расчета оптимальных режимов обработки (св - во офиц. регистр. прогр. № 2006613824).

В пятой главе изложены результаты использования критериев нелинейной динамики для оценки устойчивости процесса ЭЭО и качества обработанных поверхностей при анализе сигналов виброакустической эмиссии, регистрируемые в процессе обработки в режиме реального времени.

При анализе сигнала ВАЭ используется вейвлет-преобразование. Его применение оказалось эффективным инструментом для оценки устойчивости динамических систем. Вейвлет-анализ позволяет выявить пространственно-временные свойства изучаемой системы, ее фрактальную размерность в режиме реального времени. При ЭЭО материалов периодически происходит диссипация энергии, поэтому использование вейвлет-анализа в качестве диагностирующего признака при обработке является наиболее эффективным. Результатом вейвлет-преобразования одномерного ряда является двухмерный массив значений в пространстве (а, b) – (временной масштаб, временная локализация) дает информацию относительно вклада различных компонент разного масштаба и называется спектром коэффициентов вейвлет-преобразования (вейвлет-спектром). Разложение по самоподобным (самоаффинным) функциям на основе  непрерывных вейвлет-преобразований осуществляется с помощью прямого вейвлет-преобразования (WT):

,

,  ,

a – масштабный параметр;  – исходный сигнал;  – вейвлет-функция;
х – смещение по оси времени.

На рис.13. приведена осциллограмма сигнала напряжения при электроэрозионной обработке (рис.13,а) и его вейвлет-спектр (рис.13,б). Исследуя вейвлет-спектр сигнала виброакустической эмиссии можно сделать вывод о наличии в его структуре периодичности, как по временной, так и по масштабной оси. Наличие периодичности по временной оси говорит о диссипативности анализируемого процесса. Каждый акт диссипации отмечено на картине локальных максимумов появлением характерной яркой области на вейвлет-спектре. Вейвлет-спектр сигнала напряжения между электродом и заготовкой регистрируемой во время ЭЭО несет в себе информацию о процессах происходящих в межэлектродном промежутке и в частности, о интенсивности разряда в межэлектронном промежутке, величине межэлектродного промежутка и т.д.

Рис.13. Вейвлет-спектр сигнала напряжения в МЭП

Этим самым показано, что вейвлет-спектры исследуемых сигналов, регистрируемых в процессе ЭЭО, являются фрактальными многообразиями, что позволяет проводить вычислительные эксперименты, по определению фрактальных характеристик.

Для установления корреляции между параметрами нелинейной динамики, в частности фрактальной размерностью, и шероховатостью поверхности, обработанной электроэрозионным способом, был подготовлен и проведен эксперимент на копировально-прошивочном электроэрозионном станке с адаптивным управлением модели 4Л721Ф1 с генератором импульсов ШГИ 40-440М. Анализ данных, полученных в результате экспериментов (рис.14, 15), показал, что с увеличением шероховатости возрастает и значение фрактальной размерности, то есть возрастает степень хаотичности процесса ЭЭО, вне зависимости от материала.

В результате анализа экспериментов установлено, что фрактальная размерность сигнала ВАЭ существенно зависит от обрабатываемого материала. Например, фрактальная размерность при обработке алюминия АК4 больше, чем фрактальная размерность титанового  сплава  ВТ20. Таким  образом,  процесс  формообразования  при обработке ВТ20 является более устойчивым. Анализ данных, полученных в результате экспериментов, показал, что с увеличением шероховатости возрастает и значение фрактальной размерности, то есть возрастает степень хаотичности ряда, вне зависимости от материала.

6  8  10  12  14 16  18

Шероховатость обрабатываемой поверхности, мкм, Rа

Рис.14. Зависимость фрактальной размерности D0  от параметра шероховатости Ra при обработке быстрорежущей стали Р18 (а), титанового сплава ВТ20 (б), алюминиевого сплава АК4 (в), стали 5ХНМА (г)

Основными параметрами обработки, влияющими на шероховатость, как известно, являются частота импульсов и скважность. При увеличении этих показателей режима обработки параметр шероховатости Ra уменьшается (рис.14). Такая же зависимость присутствует между этими параметрами обработки и фрактальной размерностью, при этом вне зависимости от марки обрабатываемого материала.

Таким образом, анализ зависимостей, представленных на рис.14,15, показывает, что характер зависимостей шероховатости Ra и фрактальной размерности D0 от параметров обработки самоподобны, то есть между ними существует корреляция, причем для всех обрабатываемых материалов. Это позволяет использовать фрактальную размерность в качестве диагностирующего признака при оценке шероховатости поверхностного слоя в процессе ЭЭО, то есть фрактальная размерность может являться параметром управления процессом ЭЭО. В процессе дальнейших исследований проводили изменения параметров скважности и частоты импульсов. Скважность q изменялась в пределах значений от 1,1 до 4, а частота f – в пределах значений от 8 до 220 КГц.  Результаты корреляционного анализа приведены в табл.1.

Из приведенных данных видно, что как при изменении частоты, так и при изменении скважности наблюдается четкая корреляция полученных пар значений (значений фрактальной размерности и шероховатости). Причем эти значения лежат в диапазоне от 0,69 до 0,96 и большая их часть имеет значения выше 0,75, что говорит о высоком уровне подобия двух параметров. Как следствие, имеет место быть зависимость между фрактальной зависимостью D0 и шероховатостью образца Ra. Была установлена корреляция между другими  динамическими  параметрами  сигнала  виброаккустической  эмиссии (информационная энтропия и показатель Ляпунова) и шероховатостью обработанной поверхности. В табл.2 приведены результаты корреляционного анализа полученные при обработке алюминиевого сплава АК4 медным электродом М1 на  различных режимах обработки (св-во офиц. регист. прогр. № 2007613773).

 

   

 

Рис.15. Зависимости фрактальной размерности D0 и параметром ше­ро­хо­ва­то­сти Ra от частоты следования импульсов f (1), от напряжения U (2), от скваж­но­сти q (3), от силы тока I (4) при обработке быстрорежущей стали Р18 (а), ти­та­но­во­го сплава ВТ20 (б), алюминиевого сплава АК4 (в), стали 5ХНМА (г).

В результате проведенных теоретических и экспериментальных исследований было установлено, что существует корреляционная связь между предложенными критериями устойчивости процесса ЭЭО и шероховатостью обрабатываемой поверхностью.

Наиболее высокий коэффициент корреляции наблюдается у такой пары параметров «фрактальная размерность – шероховатость», который находится в пределах от 84% до 91%. Полученные данные говорят о том, что информационная энтропия, показатель Ляпунова, как и  фрактальная размерность, позволяют проводить контроль шероховатости обрабатываемой поверхности, в частности в режиме реального времени.

Таблица 1.

Результаты корреляционного анализа

АК4 – обрабатываемый материал  Медь М1 – материал ЭИ

Изменяется скважность q

Изменяется частота f

 

Ra

D0

 

Ra

D0

Ra

1

0,82561

Ra

1

0,899366

D0

0,82561

1

D0

0,899366

1

ВТ20 – обрабатываемый материал  Медь М1 – материал ЭИ

Изменяется скважность q

Изменяется частота f

 

Ra

D0

 

Ra

D0

Ra

1

0,965514

Ra

1

0,690106

D0

0,965514

1

D0

0,690106

1

5ХНМА – обрабатываемый материал  Медь М1 – материал ЭИ

Изменяется скважность q

Изменяется частота f

 

Ra

D0

 

Ra

D0

Ra

1

0,75433

Ra

1

0,783664

D0

0,75433

1

D0

0,783664

1

Р18 – обрабатываемый материал  Медь М1 – материал ЭИ

Изменяется скважность q

Изменяется частота f

 

Ra

D0

 

Ra

D0

Ra

1

0,823262

Ra

1

0,84802

D0

0,823262

1

D0

0,84802

1

Далее были проведены исследования взаимосвязи предложенных критериев устойчивости процесса ЭЭО с износом электрода-инструмента. Установлено, что при изменении износа электрода-инструмента форма аттрактора хотя  и остается торообразной (рис.16), но размерность аттрактора возрастает. Это свидетельствует о снижении устойчивости динамической системы. Исследования проходили при обработке стали 5ХНМА медным круглым электродом.

а)  б)

Рис.16. Изменение вида аттрактора в процессе обработки

Рис.17. Изменение фрактальной размерности в процессе обработки (1,036 вначале обработки и 1,064 – в конце обработки)

Таблица 2.

Полученные коэффициенты корреляции

Начальный режим

Фрактальная размерность D0

Энтропия  H

Показатель Ляпунова 

Коэффициент корреляции

0,875176

0,516356

0,752952

«Устоявшийся» режим

Фрактальная размерность D0

Энтропия H

Показатель Ляпунова 

Коэффициент корреляции

0,907453

0,717644

0,559673

Критический режим

Фрактальная размерность  D0

Энтропия  H

Показатель Ляпунова 

Коэффициент корреляции

0,876974

0,630381

0,668878

Изменение фрактальной размерности (рис.17) показывает, что с течением времени система  переходит из устойчивого состояния в менее устойчивое. Показатели Ляпунова также при этом изменяются с  λ = 0,0184 в начале обработки  до
λ = 0,02508 в конце обработки.

Анализ приведенных результатов исследований свидетельствует о существовании между предложенными критериями и износом электрода, что позволяет проводить диагностику в процессе ЭЭО в режиме реального времени.

Шестая глава посвящена разработке системы адаптивного управления для электроэрозионного станка на основе критериев нелинейной динамики, включающая диагностику фрактальной размерности, приведены результаты практической реализации работы.

Традиционно электроэрозионный станок, как объект автоматизации, рассматривается в виде трех тесно взаимосвязанных между собой систем регулирования: а) системы автоматического регулирования межэлектродного расстояния; б) системы оптимального управления электрической мощностью, вводимой в зону обработки, для достижения максимальной  производительности при изменяющейся площади обработки; в) системы автоматического регулирования частоты и тока для получения заданного качества поверхности в минимальное время.

Из этих систем первая находятся на стадии промышленного применения, вторая – частично на стадии промышленного применения и экспериментального опробования и, наконец, последняя система – на стадии исследования.

Таким образом, традиционная схема автоматизации электроэрозионных операций до настоящего времени еще не реализована в полной мере и перспективы ее развития остаются под вопросом. Между тем, более эффективным видится подход в формировании единой, не разделенной на подсистемы, адаптивной системы управления процессом ЭЭО, созданной на общем принципе анализа устойчивости процесса обработки, оцениваемой в различных масштабах времени.

Под устойчивостью будем понимать способность сохранять в течение заданного промежутка времени стабильными такие параметры ЭЭО, как производительность, качество получаемой поверхности, точность формообразования и стойкость электрода-инструмента, несмотря на возникновение в системе случайных или закономерных возмущений.

Если обозначить через p1, p2, …, pn параметры, определяющие процесс ЭЭО, тогда динамика процесса описывается обыкновенными дифференциальными уравнениями, которые могут быть решены относительно производных по времени:

,                                (1)

где Y1, …, Yn – известные функции переменных p1, p2, …, pn по времени t, удовлетворяющие условиям существования и единственности решения. Невозмущенному состоянию процесса отвечает определенное частное решение

, , …,

дифференциальных уравнений (1), удовлетворяющих условиям:

при : , , …, .                (2)

Изменив условия (2) и дав начальным значениям параметров p1, p2, …, pn небольшие по модулю приращения ε1, ε2, …, εn получим начальные условия, соответствующие возмущенному развитию процесса обработки:

при : , , …, .

       Обозначив значения параметров pj в возмущенном развитии процесса через pj(t), а в невозмущенном – через fj(t), получим вариации Δpj параметров процесса ЭЭО:

                       , (j = 1, 2, …, n).

       Тогда, исходя из критерия Ляпунова, условие устойчивости процесса ЭЭО будет иметь вид:

,                                        (3)

где δj – максимально допустимое отклонение j-го параметра обработки; τ – заданный интервал времени.

С позиций адаптивного управления технологическими параметрами ЭЭО устойчивость динамической системы процесса формообразования удобно рассматривать в трех масштабах времени.

Если интервал времени τ в условии (3) ограничить длительностью импульса τ ≤ tи, а в качестве Δp считать отклонение от падения напряжения на межэлектродном промежутке, то при соблюдении условия (3) можно говорить об устойчивость процесса ЭЭО в масштабе времени единичного импульса.

Неустойчивость в масштабе импульса означает, что по каким-либо причинам единичный электроимпульсный разряд не может быть инициирован, а если возникает, то обрывается, не совершив требуемой полезной работы. Такая неустойчивость напрямую влияет на производительность обработки и косвенно на качество обработанной поверхности.

Устойчивость в масштабе импульса может быть исследована с помощью прямого метода Ляпунова исходя из дифференциального уравнения установившихся режимов вольтовой дуги в цепи с сопротивлением R и самоиндукцией L:

,                                (4)

где i – ток, протекающий между электродами; E – напряжение источника питания; φ(i) – нелинейная зависимость между током i и напряжением u в дуговом промежутке.

За невозмущенное развитие дугового процесса примем условие i = I (где I ­– ток в установившейся дуге), а за возмущенное – выражение i = I + ε. Тогда функцией Ляпунова для уравнения (4) является определенно-положительная функция: . Ее производная по времени , вычисленная в силу дифференциального уравнения возмущенного режима дугового разряда будет отрицательно-определенной функцией ε при выполнении условия и, следовательно, на основании теоремы Ляпунова об устойчивости, при выполнении данного условия режим протекания электроимпульсного разряда будет асимптотически устойчив. Таким образом, зная характер зависимости φ(i) (которая подробно описана в технической литературе) несложно реализовать электронную схему автоматического поддержания устойчивости процесса ЭЭО в масштабе времени единичного импульса.

Если интервал времени в условии (3) сделать бесконечно большим τ = ∞, то можно говорить об устойчивости в масштабе времени технологической операции. Данный вид устойчивости ЭЭО будет иметь место при соблюдении в заданном весьма большом интервале времени баланса вновь образующихся эвакуируемых продуктов эрозии. Если обозначить через Мо общий объем продуктов эрозии, образующихся в единицу времени, а через Мв количество продуктов эрозии, которое может быть удалено при данных условиях в ту же единицу времени (скорость эвакуации), то условие устойчивости процесса ЭЭО в масштабе времени технологической операции запишется как Мо ≤ Мв. Неустойчивость ЭЭО в масштабе времени технологической операции существенно снижает производительность обработки, но может быть устранена различными технологическими приемами, улучшающими условия эвакуации продуктов эрозии из зоны обработки, например применением принудительной прокачки рабочей жидкости, вибрации или вращения электродов.

Промежуточное положение между масштабами времени единичного импульса и технологической операции занимает наиболее информативный с позиций диагностики процесса ЭЭО масштаб времени серии импульсов. Этот масштаб определяется интервалом времени τ = ntи, где n – количество импульсов в серии. Неустойчивость ЭЭО в масштабе серии импульсов (которую коротко можно охарактеризовать,  как непериодичность возникновения полноценных рабочих электроэрозионных разрядов в межэлектродном промежутке) не только снижает производительность обработки, но и существенно ухудшает качество получаемой поверхности, а также приводит к интенсивному износу электрода инструмента и, как следствие снижает точность формообразования. Остановимся на этом явлении подробнее.

Рассмотрение механизма возникновения электроимпульсного разряда показало, что существует, по крайней мере, пять видов электрических импульсов, подводимых в зону обработки: а) рабочий импульс, после которого возникает стабильный дуговой разряд и лунка на поверхности электрода-заготовки, соответствующая некоторым номинальным средним условиям ЭЭО; б) импульс холостого хода, характеризующийся отсутствием возникновения дугового разряда между электродами из-за слишком большого зазора; в) импульс короткого замыкания, который наблюдается при замыкании электродов через микронеровности на их поверхностях и также не сопровождающийся возникновением дугового разряда; г) повторный импульс, то есть совмещение в пространстве предыдущего и последующего разрядов, что обычно происходит, когда пауза между импульсами мала; поскольку на заготовке нет пространственного переноса лунок, то нарушается сам принцип электроэрозионного формообразования; д) фиктивный импульс, сопровождающийся пробоем газовой, но не жидкой фазы, и характеризующийся малым объемом лунки, возникающей на электроде-заготовке.

Современные средства диагностики не предоставляют возможности провести четкую классификацию между рабочими, повторными и фиктивными импульсами. А между тем повторные импульсы крайне нежелательны в процессе ЭЭО, так как нарушают равномерность распределения эрозионных лунок на поверхности электрода-детали, чем снижают качество обработанной поверхности, а также в силу несимметричного распределения энергии возникающего дугового разряда вызывают интенсивный износ электрода-инструмента. 

Проведенные экспериментальные исследования показали, что повторные, а также (в несколько меньшей степени) фиктивные импульсы характеризуются избытком энергии, которая в отсутствии процесса образовании эрозионной лунки рассеивается в виде ударной волны, распространяющейся в рабочей жидкости и электродах и четко фиксируемой с помощью датчика акустической эмиссии, закрепленного на электроде-инструменте.

Таким образом, для четкой диагностической классификации периодических импульсных процессов, происходящих в межэлектродном промежутке необходимо трехканальное регистрирующее устройство, фиксирующее импульсы напряжения Uj между электродами, тока Ij и импульсы акустической эмиссии Aj, возникающие в процессе обработки (j = 1, 2, …, n).

На базе изложенного выше анализа особенностей процесса ЭЭО был осуществлен принцип адаптивного управления, заключающийся в создании таких условий процесса ЭЭО, при которых серия импульсов состояла бы из максимально большого количества равномерно следующих рабочих импульсов, не перемежаемых повторными или фиктивными импульсами, и которая не прерывалась бы при этом импульсами холостого хода или короткого замыкания. То есть был использован метод управления устойчивостью процесса ЭЭО в масштабе времени серии импульсов.

Так как серия импульсов представляет собой явление, плохо формализуемое с помощью аналитических зависимостей, то прямой метод Ляпунова для анализа устойчивости процесса ЭЭО в этом масштабе времени оказался неприменим. Поэтому для оценки устойчивости были использованы методы нелинейной динамики, в частности критерий оценки хаотичности временных рядов с помощью вычисления фрактальной размерности D0 реконструированного по ряду аттрактора динамической системы.В качестве элементов временного ряда использовались показатели полезной работы, совершенной каждым из единичных энергетических импульсов серии, – объем Vj лунки, формируемой импульсом на электроде-заготовке. Объем Vj предложено находить из эмпирической зависимости вида:

,                                        (5)

где ϑ – нелинейная функция; k – эмпирический коэффициент. В этом выражении член UjIj характеризует количество электрической энергии, введенной в межэлектродный зазор, а член kAj – количество энергии, не потраченной на эрозию электродов, а рассеянной в виде ударной волны.

Так как  характеристики функции ϑ заранее неизвестны, то для реализации формулы (5) была использована нейронная сеть – трехслойный персептрон (на рис.18 обозначена цифрой III). Обучение сети производилось на основе экспериментальных данных методом обратного распространения ошибки.

Сформированный временной ряд V1, V2, …, Vn служит исходными данными для реконструкции аттрактора динамической системы процесса ЭЭО. Реконструкция проводилась методом задержек с помощью динамической нейронной сети (на рис.18 обозначена цифрой IV). Данная сеть имеет 4096 входов, на которые с помощью сдвиговых регистров (на рисунке обозначены буквой R) подаются значения Vj. Таким образом, сеть непрерывно анализирует параметры последних 4096 эрозионных лунок, образующихся (Vj много больше 0 для рабочих, Vj стремится к 0 для повторных и фиктивных импульсов) или не образующихся (Vj равно 0 для импульсов холостого хода и короткого замыкания) после соответствующих им 4096 электрических разрядов, поданных на электроды. Обновление временного ряда происходит последовательно – каждый вновь формирующийся на выходе сети III элемент V1 сдвигает ряд на одну позицию в сторону увеличения порядковых номеров элементов ряда и «выталкивает» из регистров самый последний элемент. Сети III и IV синхронизированы между собой тактовыми сигналами, которые вырабатывает сеть III и частота которых совпадает с частотой следования электрических импульсов, подаваемых генератором станка в зону обработки.

Первый слой сети IV состоит из 4096 нейронов с линейной активационной функцией и служит для нормирования входных данных. Второй слой состоит из 1024, а третий – из 2 нелинейных нейронов с сигмоидной логистической функцией активации. Основной функцией нелинейных слоев сети IV является реконструкция аттрактора и вычисление его фрактальной размерности D0. Параллельно с этим сетью решается задача вычисления среднего значения объема эрозионной лунки для серии из последних 4096 произведенных генератором станка электрических импульсов:

, n = 4096.

Для чистовых режимов обработки (частота генератора fг = 22 кГц) окно усреднения составляет 0,186 секунды, для черновых (fг = 4 кГц) – 1 секунду. Получаемый нейронной сетью параметр фрактальной размерности D0 аттрактора динамической системы процесса ЭЭО, как показано в главе 5, очень тесно коррелирует с шероховатостью Ra получаемой поверхностью и может является диагностирующим параметром ЭЭО.  Поэтому она используется в адаптивной системе как информативный признак качества обработки. Параметр позволяет судить о том, насколько интенсивно происходит эрозия электрода-заготовки, то есть является информативным признаком производительности ЭЭО. Опираясь на эти два информативных признака, производится управление устойчивостью процесса ЭЭО в масштабе времени серии путем подстройки в соответствии с типовыми алгоритмами оптимизации электрических режимов обработки (частота, скважность, количество задействованных ключей генератора), обеспечивая тем самым максимальную производительность при сохранении приемлемого качества обработанной поверхности.

Аналогичным образом с использованием нейронносетевых алгоритмов производится управление устойчивости процесса ЭЭО в других масштабах времени – масштабе времени и масштабе технологической операции. Для этого в состав адаптивной системы управления (рис.18) введены две нейронные сети I и II, которые управляют соответственно величиной межэлектродного расстояния S и скоростью ν прокачки рабочей жидкости.

Рис. 18. Адаптивная система управления процессом ЭЭО. Нейронная сеть I управляет устойчивостью обработки в масштабе времени единичного импульса, сеть II контролирует устойчивость процесса в масштабе времени технологической операции, сети III и IV управляют устойчивостью ЭЭО в масштабе времени серии импульсов

Сеть I регистрирует факт наличия в процессе обработки импульсов холостого хода или короткого замыкания и в зависимости от этого вырабатывает отрицательный либо положительный сигнал коррекции ΔS величины межэлектродного зазора. Сеть II отслеживает величину межэлектродного зазора, а также устойчивость возникновения рабочих разрядов в серии импульсов и контролирует скорость течения рабочей жидкости таким образом, чтобы добиться максимальной эвакуации продуктов эрозии из зазора, но с другой стороны не нарушать при этом механизм мостикообразования и условий устойчивого возбуждения разрядов.

Описываемая адаптивная система была реализована в части управления устойчивостью процесса ЭЭО в масштабе времени серии импульсов. Адаптивная система управления исполнена в виде ПЭВМ, оснащенной четырехканальным цифровым осциллографом, программным образом реализованными нейронными сетями и алгоритмами оптимизации. Станок был оснащен дополнительными датчиками тока, напряжения и акустической эмиссии. 

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Установлены закономерности параметров единичного электроэрозионного разрушения с производительностью и качеством обработки при ЭЭО. Установлены основные закономерности между входными и выходными  параметрами ЭЭО на производительных режимах с сохранением требуемого качества. Показано, что распределение диаметров единичных лунок происходит по закону равной вероятности, вследствие чего при ЭЭО имеет место систематическая погрешность, связанная с самим процессом (непостоянство сопротивления по площади электрода). Анализ экспериментальных данных по коэффициенту сосредоточения показал, что он подчиняется закону нормального распределения, что свидетельствует о том, что сам процесс образования единичных лунок реализуется без доминирующей погрешности.

2. Предложены подходы к оптимизации режимов объемного электроэрозионного формообразования отверстий в заготовках из различных материалов на основе экономических показателей ЭЭО. Установлено, что производительность и качество обработанной поверхности при ЭЭО в значительной степени определяется устойчивостью ЭЭО. В этой связи предложены и экспериментально подтверждены критерии оценки устойчивости процесса ЭЭО, определяющие его производительность и качество поверхности – фрактальная размерность, информационная энтропия и показатели Ляпунова сигналов акустической эмиссии, регистрируемой в процессе обработки. Степень потери устойчивости процесса ЭЭО определяется свойствами обрабатываемого материала и режимом обработки.

3. Определена корреляционная связь между фрактальной размерностью шероховатости поверхности обработанной электроэрозионным методом и фрактальной размерностью структуры этой же поверхности, а также между фрактальной размерностью сигнала АЭ как при регистрации сигнала с электрода-инструмента и электрода-заготовки. Показано, что фрактальная размерность шероховатости поверхности существенно зависит от свойств обрабатываемого материала. С увеличением шероховатости возрастает и значение фрактальной размерности, т.е. возрастает степень хаотичности процесса ЭЭО вне зависимости от марки обрабатываемого материала. Поэтому фрактальная размерность может являться также диагностирующим параметром динамики процесса ЭЭО.

4. Установлен характер зависимостей шероховатости Ra поверхностей обработанных электроэрозионным методом и фрактальной размерности шероховатости D0 от параметров обработки, они самоподобны, т.е. между ними также существует корреляция, причем для всех исследуемых материалов, следовательно, фрактальную размерность можно использовать в качестве диагностирующего признака при оценке шероховатости поверхностного слоя при ЭЭО.

5. Теоретически обосновано и экспериментально подтверждено, что алгоритмы нелинейной динамики и нейронные сети являются информационной средой при моделировании динамики процессов ЭЭО. Предложены принципы позволяющие оптимизировать режимы обработки, обеспечивающие повышение эффективности и устойчивости процесса. Теоретически обосновано и подтверждено в ходе экспериментов, что задача оценки состояния процесса ЭЭО и качества обработанных поверхностей может быть реализована искусственными нейронными сетями.

6. Проведенные теоретические и практические исследования показали, что высокой результативностью для осуществления контроля устойчивости процесса ЭЭО, обладает метод реконструкции аттрактора по сигналам ВАЭ и оценки его фрактальной размерности. Данный метод позволяет определить устойчивость таких нестационарных динамических систем, как процесс ЭЭО.

7. На основе предложенных критериев устойчивости ЭЭО и, в частности, фрактальной размерности сигналов АЭ, путем анализа ее в реальном  режиме времени, разработана система  адаптивного управления технологическими параметрами процесса ЭЭО. Установлено, что адаптивная система управления процесса ЭЭО способствует повышению качества обработанной поверхности, а также уменьшения износа электрода-инструмента и увеличения производительности основана на определении оптимальных режимов работы  оборудования, обеспечивающих повышение устойчивости ЭЭО.

8. Разработан комплекс программ, для расчета оптимальных режимов ЭЭО, практическая реализация аппаратно-программного комплекса, разработанного с учетом проведенных исследований, обеспечила оптимизацию работы современного электроэрозионного оборудования на ряде предприятий Хабаровского края.

9. Результаты научных разработок используются в учебном процессе ГОУ ВПО «КнАГТУ» при изучении дисциплин «Прогрессивные методы обработки», «Повышение надежности процессов механообработки в автоматизированном производстве», «Системы управления технологическим оборудованием», «Управление процессами и объектами в машиностроении». Издано 4 учебных пособия  (два из них с грифом ДВ РУМЦ), 3 учебно-методических указания для выполнения лабораторных и практических работ.

В приложении представлены описания разработанных программных продуктов. Приведены акты внедрения результатов работы на предприятиях Хабаровского края, а также акты внедрения результатов работы в учебном процесс на кафедрах «ТМ», «МТНМ», «БЖД» ГОУ ВПО «КнАГТУ».

Основные положения  диссертации опубликованы в работах:

  1. Кабалдин Ю.Г., Сарилов М.Ю., Биленко С.В. Повышение устойчивости процесса электроэрозионной обработки и качества обработанной поверхности на основе подходов искусственного интеллекта. - Комсомольск-на-Амуре, КнАГТУ – 2007. – 191 с.
  2. Кабалдин Ю.Г., Шпилев А.М., Молоканов В.И., Дунаевский Ю.В., Сарилов М.Ю. Физические основы диагностики износа инструмента в автоматизированном производстве // Вестник машиностроения. 1991. - №4. - с.48-51.
  3. Злыгостев А.М., Сарилов М.Ю., Бобошко А.И. Исследование режимов электроимпульсной обработки стали Р6М5 методом планирования многофакторных экспериментов // Металлообработка. - 2004. - №3. - с. 10-12.
  4. Сарилов М.Ю., Злыгостев А.М., Бобошко А.И. Регулятор тока для электроэрозионного станка // Станки и инструменты. - 2004. - №9. - с. 39-40.
  5. Злыгостев А.М., Сарилов М.Ю., Бобошко А.И. Оптимизация режимов ЭЭО быстрорежущей стали // Станки и инструменты. - 2004. - №10.- с. 33-35.
  6. Сарилов М.Ю., Злыгостев А.М., Бобошко А.И. Исследование свойств тонколистовых панелей из титанового сплава, подвергнутых электроэрозионной обработке // Станки и инструменты. - 2004. - №11. - с. 36-39.
  7. Злыгостев А.М., Бобошко А.И., Сарилов М.Ю. К вопросу стабилизации процесса размерной электроэрозионной обработки // Металлообработка. – 2005. - №1. - с.17-18.
  8. Сарилов М.Ю., Плешаков В.Ю. Исследование и оптимизация технологических режимов объемного электроэрозионного формообразования медным электродом. // Металлообработка. – 2005. - №2. - с.10-14.
  9. Сарилов М.Ю., Плешаков В.Ю. Оптимизация технологических режимов объемного электроэрозионного формообразования полостей в заготовках из стали 30ХГСА медным электродом  // Металлообработка. – 2005. - №3. - с. 29-31.
  10. Сарилов М.Ю., Соболев А.Б. Оптимизация энергетических параметров электроимпульсной обработки с применением теории экспертных систем // Металлообработка. – 2005. -  № 4. - с.14-18.
  11. Сарилов М.Ю., Захаров Е.К. Исследование технологических параметров электроискровой обработки стальных и титановых // Металлообработка. – 2005. - №5. - с.10-13.
  12. Сарилов М.Ю., Бреев С.В. Исследование технологических процессов и износа медного электрода-инструмента при электроимпульсной обработке титанового сплава ОТ-4 //  Металлообработка. – 2006. -  №5-6.  – с.15-19.
  13. Сарилов М.Ю. Выбор рациональных режимов объемной электроэрозионной обработки полостей в заготовках из стали 30ХГСА  // Известия Тульского государственного университета.  - г. Тула. – ГОУ ВПО ТулГУ.  – 2006. – с.80-87.
  14. Сарилов М.Ю. Покотило М.А. Выбор параметров управления процессом электроэрозионной обработки //  Известия Тульского государственного университета.  - г. Тула. – ГОУ ВПО ТулГУ.  – 2006. – с.133-143.
  15. Сарилов М.Ю. Исследование технологических процессов и износа электрода-инструмента при электроэрозионной обработке титанового сплава  // Известия Тульского государственного университета.  - г.Тула. – ГОУ ВПО ТулГУ.  – 2006. – с.113-129.
  16. Сарилов М.Ю., Покотило М.А. Фрактальная размерность как параметр управления электроэрозионной обработкой // Металлообработка. – 2007. - №4. – с.16-20.
  17. Сарилов М.Ю. Исследование микроструктуры поверхностей обработанных электроимпульсным методом // Металлообработка. – 2007. - №6. – с.14-28.
  18. Злыгостев А.М., Сарилов М.Ю., Бобошко А.И. Исследование геометрии рабочего профиля электрода для электроэрозионного перфорирования // Металлургия машиностроения. -  2003. - №3. -  с. 17-20.
  19. Сарилов М.Ю., Высоцкий В.В., Щелкунов Е.Б. Повышение производительности обработки деталей из труднообрабатываемых сплавов путем оптимизации режимов резания в условиях гибкого производства // Вестник КнАГТУ Вып.2., Сб.1., ч.1  «Прогрессивные технологии в машиностроении». Сб. научных трудов / Ред. Ю.Г. Кабалдин. Комсомольский-на-Амуре гос. техн. ун-т, 2000. – с. 87-90.
  20. Сарилов М.Ю., Щелкунов Е.Б., Щелкунова М.Е., Виноградов С.В., Пронин А.И. Определение термодинамических параметров обработки по сигналам термо-ЭДС // Сборник статей международной научно-технической конференции – Пенза, 2001. – с. 15-17.
  21. Сарилов М.Ю. Особенности обработки титановых сплавов электроэрозионной обработкой // Вестник ГОУ ВПО «КнАГТУ» Вып.3., Сб.2. «Прогрессивные технологии в машиностроении» Сб. науч. трудов/ Редкол: Ю.Г. Кабалдин и др.- Комсомольск – на - Амуре: ГОУ ВПО КнАГТУ, 2002. – с. 50-52.
  22. Сарилов М.Ю. Электроэрозионная обработка материалов // Вестник ГОУ ВПО «КнАГТУ» Вып.3., Сб.2 «Прогрессивные технологии в машиностроении» Сб. науч. трудов/ Редкол: Ю.Г. Кабалдин и др.- Комсомольск – на - Амуре: ГОУ ВПО КнАГТУ, 2002. – с. 56-59.
  23. Сарилов М.Ю., Бобошко А.И. Исследования и расчет оптимального профиля электрода для групповой обработки сквозных отверстий // Первая научно-практическая конференция "Исследования и перспективные разработки в авиационной промышленности": авторефераты докладов участников. – Москва: ОАО "ОКБ Сухого", 2002. – с. 232-238.
  24. Сарилов М.Ю., Бобошко А.И.. Разработка технологии изготовления штамповой оснастки для получения кованных заготовок с применением способов ЭЭО// Первая научно-практическая конференция "Исследования и перспективные разработки в авиационной промышленности":авторефераты докладов участников. – Москва: ОАО "ОКБ Сухого", 2002.- с. 196-199.
  25. Сарилов М.Ю., Виноградов С.В. Исследование саморегуляции производства и эвакуации продуктов эрозии при электроэрозионной обработке // Нелинейная динамика и прикладная синергетика. Материалы научной конференции. Часть 2. / Сборник статей под ред. проф. Ю.Г. Кабалдина – г. Комсомольск–на–Амуре: ГОУ ВПО " Комсомольский – на – Амуре гос. техн. ун-т", 2003. – с. 48-52.
  26. Сарилов М.Ю., Злыгостев А.М., Бобошко А.И. Прецизионная электроэрозионная обработка деталей штамповой оснастки // Нелинейная динамика и прикладная синергетика. Материалы научной конференции. Часть 2. / Сборник статей под ред. проф. Ю.Г. Кабалдина – г. Комсомольск–на–Амуре: ГОУ ВПО " Комсомольский – на – Амуре гос. техн. ун-т", 2003. – с. 71-74.
  27. Сарилов М.Ю., Злыгостев А.М., Бобошко А.И. Повышение производительности электроэрозионной обработки // Нелинейная динамика и прикладная синергетика. Материалы научной конференции. Часть 2. / Сборник статей под ред. проф. Ю.Г. Кабалдина – г. Комсомольск –на – Амуре: ГОУ ВПО " Комсомольский – на – Амуре гос. техн. ун-т", 2003. – с. 75-77.
  28. Злыгостев А.М., Сарилов М.Ю., Бобошко А.И. Исследование геометрии рабочего профиля электрода для электроэрозионного перфорирования // Нелинейная динамика и прикладная синергетика. Материалы научной конференции. ч.2. / Сборник статей под ред. проф. Ю.Г. Кабалдина – г. Комсомольск –на – Амуре: ГОУ ВПО " Комсомольский – на – Амуре гос. техн. ун-т", 2003. – с. 78-84.
  29. Злыгостев А.М., Сарилов М.Ю., Бобошко А.И. Исследование технологических режимов и применение методов ЭЭО для изготовления средств технического оснащения // Роль науки, новой техники и технологий в экономическом развитии регионов: Материалы Дальневосточного инновационного форума с международным участием: в 2 ч. – Хабаровск: Хабаровский государственный технический университет, 2003. – с. 110-115.
  30. Ким В.А., Сарилов М.Ю., Кургачев Р.В., Мазур С.П. Износостойкость титанового сплава ВТ-3-1 упрочненного электроискровым легированием.// Электрофизические и электрохимические методы обработки. ФХМО – 2003. Тезисы докладов международной научно-практической конференции – Санкт-Петербург.: Политехника, 2003. – с.30-32.
  31. Злыгостев А.М., Полетаев А.И., Бобошко А.И., Сарилов М.Ю. К вопросу стабилизации процесса размерной электроэрозионной обработки // Вестник ГОУ ВПО КнАГТУ «Наука на службе технического прогресса», ч. 1, вып. 4 - г. Комсомольск-на-Амуре: ГОУ ВПО «Комсомольский –на-Амуре гос. техн. ун-т», 2004.- с. 55-57.
  32. Ким В.А., Сарилов М.Ю., Щелкунов Е.Б. Анализ теплового режима электроэрозионной обработки // Вестник ГОУ ВПО КнАГТУ «Наука на службе технического прогресса», ч. 1, вып. 4 - г.Комсомольск-на-Амуре: ГОУ ВПО «Комсомольский -на-Амуре гос. техн. ун-т», 2004. -  с. 45-47.
  33. Сарилов М.Ю., Просолович А.А., Злыгостев А.М. Исследование физико-механических свойств титановых сплавов, обработанных электроэрозионной обработкой // Вестник ГОУ ВПО КнАГТУ «Наука на службе технического прогресса», ч.1, вып. 4 - г. Комсомольск-на-Амуре: ГОУ ВПО «Комсомольский –на-Амуре гос. техн. ун-т», 2004.- с. 51-54.
  34. Сарилов М.Ю., Просолович А.А., Щелкунов Е.Б. Исследования поверхностного слоя деталей после электроэрозионной вырезки.// Техника машиностроения. - 2004. - №5. - с. 59-60.
  35. Ким В.А., Сарилов М.Ю., Щелкунов Е.Б. Анализ тепловых явлений при электроэрозионной обработке // Техника машиностроения. - 2004. - №5. - с. 61-62.
  36. Злыгостев А.М., Полетаев А.И., Бобошко А.И., Сарилов М.Ю. Стабилизация процесса размерной электроэрозионной обработки // Изобретатели машиностроению. -  2004. - № 4. – с.16-17.
  37. Бобошко А.И., Злыгостев А.М., Сарилов М.Ю. Качество поверхностного слоя как критерий применения технологий ЭЭО для изготовления деталей летательных аппаратов // Материалы Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы и пути решения инвестиционной и инновационной политики на предприятиях Хабаровского края» - г. Комсомольск-на-Амуре: ГОУ ВПО  « Комсомольский –на-Амуре гос. техн. ун-т», 2005.- с. 27-31.
  38. Сарилов М.Ю., Просолович А.А., Злыгостев А.М. Исследование физико-механических свойств титановых сплавов, обработанных электроэрозионной обработкой// Техника машиностроения. - №1. - 2005. - с. 43-45.
  39. Сарилов М.Ю., Плешаков В.Ю. Исследование и оптимизация технологических режимов объемного электроэрозионного формообразования медным электродом. // Техника  машиностроения. – 2005. - №2. - с.10-17.
  40. Сарилов М.Ю. Исследование процессов электроискровой обработки стальных и титановых заготовок  // Современная электротехнология в промышленности центра России. СЭТ – 2006. Труды 8-ой региональной научно-технической конференции – Тула: ТулГУ. -  2006. – с.108-115.
  41. Сарилов М.Ю. Оптимизация режимов объемного электроэрозионного формообразования полостей в заготовках из стали // Современная электротехнология в промышленности центра России. СЭТ – 2006. Труды 8-ой  региональной научно-технической конференции – Тула: ТулГУ. -  2006. – с.91-96.
  42. Сарилов М.Ю., Злыгостев А.М., Полетаев А.И. Стабилизация процесса электроэрозионной обработки  // Машиностроитель. – 2006. - №12. – с.14-15.
  43. Сарилов М.Ю., Щелкунов Е.Б. Комплексное решение проблемы износа электрода-инструмента при электроэрозионной обработке деталей летательных аппаратов // Материалы международной конференции «Авиация и космонавтика - 2006», направление «Проектирование, технологии и производство» - Москва: МАИ. – 2006.- с.197.
  44. Сарилов М.Ю., Покотило М.А. Фрактальная размерность как диагностический признак процесса электроимпульсной обработки // Материалы II международной научно-технической конференции «Автоматизация машиностроительного производства, технология и надежность машин, приборов и оборудования» т.1 - Вологда: ВОГТУ, 2006. – с.165-169.
  45. Сарилов М.Ю. Алгоритм управления процессом электроимпульсной обработки титанового сплава ОТ4 на основе исследований тепловых процессов // Материалы II международной научно-технической конференции «Автоматизация машиностроительного производства, технология и надежность машин, приборов и оборудования» т.1 - Вологда: ВОГТУ, 2006. – с.169-173.
  46. Сарилов М.Ю. Исследование технологических процессов и износа электрода-инструмента при электроэрозионной обработке титанового сплава // Техника машиностроения. – 2007. - №1. – с.17-25.
  47. Сарилов М.Ю. Исследование процессов электроискровой обработки стальных и титановых заготовок // Машиностроитель. – 2007. - №3. – с.41-44.
  48. Сарилов М.Ю., Покотило М.А. Выбор параметров управления процессом ЭЭО // Машиностроитель. – 2007. -  №4. – с.42-50.
  49. Сарилов М.Ю. Применение критериев нелинейной динамики в электроэрозионной обработке // Сборник статей 5-ой всероссийской научно-технической конференции «Современные методы и средства обработки простанственно-временных сигналов» - Пенза, 2007. – с.130-132.
  50. Сарилов М.Ю., Соболев А.Б. Оптимизация параметров электроимпульсной обработки с применением экспертных систем // Современная электротехнология в машиностроении. Труды международной научно-технической конференции в 2-х т.: – Тула: ТулГУ, 2007. – с. 47-54.
  51. Сарилов М.Ю.Исследование тепловых процессов при электроэрозионной обработке титановых сплавов // Современная электротехнология в машиностроении. Труды международной научно-технической конференции в 2-х т.: – Тула: ТулГУ, 2007. – с. 75-86.
  52. Сарилов М.Ю. Анализ структуры электроимпульсной обработки // Прогрессивные технологии в современном машиностроении. Сборник статей  третьей международной научно-технической конференции. - Пенза.: АНОО «Приволжский Дом знаний», июнь 2007. – с. 71-74.
  53. Сарилов М.Ю. Структурный анализ управления качеством технологической системы электроимпульсной обработки // Прогрессивные технологии в современном машиностроении. Сборник статей  III международной научно-технической конференции. - Пенза.: АНОО «Приволжский Дом знаний», июнь 2007. – с. 74-77.
  54. Сарилов М.Ю. Методика функционирования подсистем управления качеством электроимпульсной обработки // Прогрессивные технологии в современном машиностроении. Сборник статей III международной научно-технической конференции. - Пенза.: АНОО «Приволжский Дом знаний», июнь 2007. – с. 77-81.
  55. Сарилов М.Ю., Хвостиков А.С., Саблин П.А. Использование нанотехнологий при изготовлении наноструктурного электрода-инструмента при электроэрозионной обработке // Новые химические технологии. Производство и применение. Сборник статей IX международной научно-практической конференции. – Пенза, август 2007. – с. 71-73.
  56. Сарилов М.Ю. Исследование тепловых процессов при электроэрозионной обработке // Инженер. Технолог. Рабочий. - №9. – с.20-24.
  57. Кабалдин Ю.Г., Сарилов М.Ю., Хвостиков А.С. Применение наноструктурного электрода-инструмента при электроэрозионной обработке // Сборник научных трудов. Выпуск VIII. Структурообразование и интеллектуальные технологии синтеза наноматериалов. Вестник КнАГТУ. – г. Комсомольск-на-Амуре: ГОУ ВПО «КнАГТУ», 2007. – с.29-33.
  58. Сарилов М.Ю., Хвостиков А.С. Исследование сигнала напряжения между электродом и заготовкой с помощью Вейвлет-анализа // Защитные и специальные покрытия, обработка поверхности в машиностроении. Сборник статей IV всероссийской научно-практической конференции. – Пенза, октябрь 2007. – с.85-87.
  59. Сарилов М.Ю., Пронин А.И. Математическая модель формирования режимных параметров электроэрозионной обработки // Защитные и специальные покрытия, обработка поверхности в машиностроении. Сборник статей IV всероссийской научно-практической конференции. – Пенза, октябрь 2007. – с.88-92.
  60. Сарилов М.Ю. Применение методов искусственного интеллекта в системах управления // Материалы IV международной конференции. – Саранск: Изд-во Мордов. ун-та, 2007. – с.185-191.
  61. Сарилов М.Ю. , Злыгостев А.М., Бобошко А.И.  Электроэрозионная обработка материалов / Учебное пособие. Комсомольск-на-Амуре: Комсомольский-на-Амуре гос. техн. университет, 2003 . - 87 с. (гриф ДВ РУМЦ)
  62. Сарилов М.Ю. Технология и управление размерной электроэрозионной обработкой. Учебное пособие г. Комсомольск – на – Амуре: " Комсомольский – на – Амуре гос. техн. университет", 2007. – 75 с. (гриф ДВ РУМЦ)

63. Сарилов М.Ю. Применение нейронных сетей в управлении процессом электроэрозионной обработки // Материалы всерос. науч.-практ. Конф. «Новые технологии и материалы. Инновации и инвестиции в промышленности Дальнего Востока». – Комсомольск-на-Амуре: ГОУВПО «КнАГТУ», – 2007. – с.20-25.

64. Сарилов М.Ю. Вопросы устойчивости и качества процесса электроэрозионной обработки // Материалы всерос. науч.-практ. Конф. «Новые технологии и материалы. Инновации и инвестиции в промышленности Дальнего Востока». – Комсомольск-на-Амуре: ГОУВПО «КнАГТУ», – 2007. – с.26-31.

65.Патент России № 2169641 В23 В25/06 от 27 июня 2001г. Контрольно-измерительный комплекс для контроля износа инструмента / Сарилов М.Ю., Максимов А.Ю.

  1. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ. ВНТИЦ № 2006613826 Программа «Оптимизация технологических режимов электроэрозионного объемного копирования заготовок из стали «Расчет режимов ЭЭОК». Авторы: Сарилов М.Ю., Плешаков В.Ю. Зарегистрировано в реестре программ для ЭВМ, 2006 г.
  2. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ. ВНТИЦ № 2006613824 Программа «Оптимизация режимов ЭЭО  «Techno EDM»». Авторы: Сарилов М.Ю., Соболев А.Б. Зарегистрировано в реестре программ для ЭВМ,  2006 г.
  3. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ. ВНТИЦ № 2006613985 Программа «Оптимизация параметров электроимпульсной обработки». Авторы: Сарилов М.Ю., Захаров Е.К. Зарегистрировано в реестре программ для ЭВМ, 2006 г.

69. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ. ВНТИЦ № 2007613773 Программа «Определение коэффициента корреляции при ЭЭО KoKTDA». Авторы: Сарилов М.Ю., Бурдасов Е.Н. Зарегистрировано в реестре программ для ЭВМ,  2007 г.

70. Кабалдин Ю.Г., Биленко С.В., Сарилов М.Ю. Адаптивное управление электроэрозионным станком на основе анализа устойчивости процесса обработки // Вестник КнАГТУ. Вып.X. Управление наноструктурированием металлических материалов и динамическими системами. Сборник научных трудов. – Комсомольск-на-Амуре: ГОУВПО «КнАГТУ», - 2008. – с.89-96.

71. Кабалдин Ю.Г., Биленко С.В., Сарилов М.Ю. Применение методов искусственного интеллекта в системах управления технологическим процессом ЭЭО // Вестник КнАГТУ. Вып.X. Управление наноструктурированием металлических материалов и динамическими системами. Сборник научных трудов. – Комсомольск-на-Амуре: ГОУВПО «КнАГТУ», - 2008. – с.96-103.

Курсивом выделены публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

для публикаций  основных результатов докторских диссертаций

САРИЛОВ МИХАИЛ ЮРЬЕВИЧ

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ  ЭЛЕКТРОЭРОЗИОННОЙ ОБРАБОТКИ

И КАЧЕСТВА ОБРАБОТАННОЙ ПОВЕРХНОСТИ

НА ОСНОВЕ ПОДХОДОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Автореферат

диссертации на соискании степени

доктора технических наук

Подписано в печать  25.01.2008

Формат 60×84 1/16. Бумага 80 г/м. Печать офсетная

Уч.-изд. л. 2,5  Тираж 120 экз. Заказ 211

Полиграфическая лаборатория Государственного образовательного

учреждения высшего профессионального образования

«Комсомольский-на-Амуре государственный технический университета»

681013. г. Комсомольск-на-Амуре, пр. Ленина, 27.




© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.