In:
Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, Private Company Technology Center, Vol. 3, No. 1 (117) ( 2022-06-30), p. 58-66
Abstract:
Визначення найкращого режиму різання є поширеною задачею у процесах механічної обробки, а також шліфування кругами з КНБ (кубічного нітриду бору) на верстатах з числовим програмним управлінням (ЧПУ). Тим більше, коли необхідно вибрати рішення, що відповідає багатьом цілям, які суперечать одна одній. У статті представлені результати дослідження багатокритеріального прийняття рішень (БКПР) щодо шліфування кругами з КНБ деталей циліндричної форми на фрезерних верстатах з ЧПУ. У роботі застосовувалися три методи БКПР, включаючи TOPSIS (метод упорядкованої переваги через подібність до ідеального рішення), MAIRCA (мультиаттрибутний порівняльний аналіз реального та ідеального) і EAMR (оцінка методом зонального ранжування). Крім того, для визначення вагових коефіцієнтів критеріїв використовувалися методи MEREC (метод, заснований на ефектах видалення критеріїв) та Entropy (ентропії). Також для планування експерименту, що має чотири вхідних фактори, включаючи глибину різання, швидкість обертання шпинделя, швидкість подачі та діаметр круга був використаний метод Тагучі з ортогональною матрицею L18 (6^1+3^3). В якості відповідних даних були обрані два критерії, включаючи шорсткість поверхні (ШП) і швидкість знімання матеріалу (ШЗМ). Вибір даних критеріїв обумовлений тим, що ШП та ШЗМ є двома дуже важливими вихідними факторами у процесі механічної обробки, а також шліфування кругами з КНБ на верстаті з ЧПУ. Зокрема, ці два критерії завжди суперечать один одному. Малі вимоги до ШП вимагатимуть невеликих значень швидкості подачі та глибини різання, що призведе до скорочення ШЗМ. За результатами дослідження було оцінено застосування різних методів для БКПР. Крім того, були дані рейтинги альтернативних рішень відповідно до методів БКПР. Також було знайдено найкраще альтернативне рішення, що гарантує як мінімальну ШП, так і максимальну ШЗМ
Type of Medium:
Online Resource
ISSN:
1729-4061
,
1729-3774
DOI:
10.15587/1729-4061.2022.260093
Language:
Unknown
Publisher:
Private Company Technology Center
Publication Date:
2022
detail.hit.zdb_id:
2705552-8
Permalink
