Preview

Заводская лаборатория. Диагностика материалов

Расширенный поиск
Доступ открыт Открытый доступ  Доступ закрыт Только для подписчиков

Диагностика свойств экспериментального алюмоматричного литого композиционного материала

https://doi.org/10.26896/1028-6861-2024-90-12-35-44

Аннотация

Композиционные материалы на основе алюминия широко применяют в различных отраслях промышленности для изготовления деталей и элементов конструкций. В работе представлены результаты диагностики свойств экспериментальных дисперсно-упрочненных композиционных материалов (ДУКМ) на основе алюминия, полученных «методом внутреннего окисления». Исследовали взаимосвязанные между собой механические и технологические свойства композитов с выявлением корреляционной зависимости между параметрами виброакустической эмиссии (ВАЭ) и динамического метода обработки материалов в различном структурно-фазовом состоянии. Анализировали пять партий отливок ДУКМ, изготовленных с использованием различных режимов синтеза включений твердой фазы в матрице материала. Представлены методики и результаты испытаний по определению микроструктуры, химического состава, твердости заготовок, динамических составляющих и сигнала ВАЭ при их обработке. Методами энерго- и волнодисперсионной спектрометрии установлены различия в химическом составе отливок. Зависимость между процентным содержанием легирующих элементов в сплавах и твердостью материала заготовок не выявлена. При этом образцы разных плавок показали различную величину микротвердости. Различие в микротвердости материалов заготовок незначительно влияет на усилие резания и, следовательно, на генерируемые сигналы ВАЭ. Установлена зависимость между изменением параметра сигнала ВАЭ (среднеквадратичным значением) и параметром режима обработки — скоростью резания. Показано, что среднеквадратичное значение сигнала ВАЭ, как информативный параметр, позволяет адекватно оценить изменение скорости точения заготовок из ДУКМ, при которой наблюдается уменьшение составляющих силы резания и достигается требуемая шероховатость обработанной поверхности. Полученные результаты могут быть использованы при определении оптимальных скоростей резания, обеспечивающих меньшее значение составляющих силы резания и заданную шероховатость обработанной поверхности.

Об авторах

А. И. Пронин
Комсомольский-на-Амуре государственный университет
Россия

Александр Иннокентьевич Пронин,

681013, г. Комсомольск-на-Амуре, просп. Ленина, д. 27.



В. В. Мыльников
Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет
Россия

Владимир Викторович Мыльников,

603950, г. Нижний Новгород, Ильинская ул., д. 65.



С. Б. Марьин
Комсомольский-на-Амуре государственный университет
Россия

Сергей Борисович Марьин,

681013, г. Комсомольск-на-Амуре, просп. Ленина, д. 27.



С. О. Семенов
Комсомольский-на-Амуре государственный университет
Россия

Семен Олегович Семенов,

681013, г. Комсомольск-на-Амуре, просп. Ленина, д. 27.



Д. И. Шетулов
Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет
Россия

Дмитрий Иванович Шетулов,

603950, г. Нижний Новгород, Ильинская ул., д. 65.



Список литературы

1. Chernyshova T. A., Kobyleva L. I., Bolotova L. K., et al. Dispersed-filled composite materials for sliding friction pairs / Konstr. KM. 2007. N 3. P. 38 – 48 [in Russian].

2. Chernyshov E. A., Romanov A. D., Romanova E. A., Mylnikov V. V. Development of technology for the production of aluminum matrix cast composite material using the synthesis of the hardening phase of aluminum oxide in an aluminum melt / Izv. Vuzov. Poroshk. Met. Funkts. Pokryt. 2017. N 4. P. 29 – 36 [in Russian]. DOI: 10.17073/1997-308X-2017-4-29-36

3. Kurganova Yu. A. Prospects for the development of metallomatric composite materials for industrial use / Servis Ross. Rubezh. 2012. N 3(30). P. 235 – 240 [in Russian].

4. Yoshinori Nishida. Introduction to Metal Matrix Composites: Fabrication and Recycling. — Springer, 2013. — 218 p.

5. Makhutov N. A. Development of laboratory research and diagnostics of materials / Industr. Lab. Mater. Diagn. 2022. Vol. 88. N 1 – 1. P. 5 – 13 [in Russian]. DOI: 10.26896/1028-6861-2022-88-1-I-5-13

6. Borovsky G. V., Grigorev S. N., Maslov A. R. Modern materials processing technologies. — Moscow: Mashinostroenie, 2015. — 304 p. [in Russian].

7. Bezyazychny V. F. The similarity method in mechanical engineering technology. — Moscow: Mashinostroenie, 2012. — 320 p. [in Russian].

8. Silin S. S. The method of similarity in cutting materials. — Moscow: Mashinostroenie, 1979. — 152 p. [in Russian].

9. Gruby S. V. Optimization of the machining process and control of operating parameters. — Moscow: MGTU im. N. E. Baumana, 2014. — 149 p. [in Russian].

10. Vasin S. A., Vereshchaka A. S., Kushner V. S. Cutting of materials: a thermomechanical approach to the system of interaction during cutting. — Moscow: MGTU im. N. E. Baumana, 2001. — 448 p. [in Russian].

11. Makarov A. D. Optimization of cutting processes. — Moscow: Mashinostroenie, 1976. — 278 p. [in Russian].

12. Starkov V. K. Physics and optimization of cutting materials. — Moscow: Mashinostroenie, 2009. — 640 p. [in Russian].

13. Saravanan T., Udayakumar R. Optimization of machining hybrid metal matrix composites using desirability analysis / Middle-East J. Sci. Res. 2013. Vol. 15(12). P. 1691 – 1697.

14. Kozochkin M. P. Vibroacoustic diagnostics of technological processes. — Moscow: Katalog, 2005. — 196 p. [in Russian].

15. Kozochkin M. P., Sabirov F. S. Operational diagnostics in metalworking — problems and tasks / Vestn. MGTU «Stankin». 2008. N 3. P. 14 – 18 [in Russian].

16. Poduraev V. N., Barzov A. A., Gorelov V. A. Technological diagnostics of cutting by acoustic emission method. — Moscow: Mashinostroenie, 1988. — 56 p. [in Russian].

17. Bhaskaran J., Murugan M., Balashanmugam N., Chellamalai M. Monitoring of hard turning using acoustic emission signal / J. Mech. Sci. Technol. 2012. Vol. 26. P. 609 – 615. DOI: 10.1007/s12206-011-1036-1

18. Babouri M., Ouelaa N., Djebala A. Experimental study of tool life transition and wear monitoring in turning operation using a hybrid method based on wavelet multi-resolution analysis and empirical mode decomposition / Int. J. Adv. Manuf. Technol. 2016. Vol. 82. P. 2017 – 2028.

19. De Silva C. W. Vibration Monitoring, Testing, and Instrumentation. — CRC Press, Taylor & Francis Group, 2007. — 696 p.

20. Tran M. Q., Liu M. K. Chatter Identification in End Milling Process Based on Cutting Force Signal Processing / IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. 2019. Vol. 654. P. 012001.

21. Barakat M., Lefebvre D., Khalil M., et al. Parameter selection algorithm with self-adaptive growing neutral network classifier for diagnosis issues / Int. J. Mach. Learn. Cybern. 2013. Vol. 4. P. 217 – 233.

22. Kurpiel S., Zagórski K., Cieslik J., et al. Evaluation of the Vibration Signal during Milling Vertical Thin-Walled Structures from Aerospace Materials / Sensors. 2023. Vol. 23. P. 6398.

23. Peeters C., Antoni J., Helsen J. Blind filters based on envelope spectrum sparsity indicators for bearing and gear vibration-based condition monitoring / Mech. Syst. Signal Process. 2020. Vol. 138. P. 106556.

24. Yu G., Lin T., Wang Z., Li Y. Time-Reassigned Multisynchrosqueezing Transform for Bearing Fault Diagnosis of Rotating Machinery / IEEE Trans. Ind. Electron. 2021. Vol. 68. P. 1486 – 149.

25. Saucedo-Dorantes J., Delgado-Prieto M., Osornio-Rios R., Romero-Troncoso R. Spectral Analysis of Nonlinear Vibration Effects Produced by Worn Gears and Damaged Bearing in Electromechanical Systems: a Condition Monitoring Approach / Mechanisms and Machine Science. 2019. Vol. 69. P. 293 – 320. DOI: 10.1007/978-3-030-13317-7_8

26. Have A., Wada M., Koga T., Nishina H. The relationship between acoustic emission signals and cutting phenomena in turning process / Int. J. Adv. Manuf. Technol. 2014. Vol. 70. P. 947 – 955.

27. Wang L., Shao Y. Fault feature extraction of rotating machinery using a reweighted complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise and demodulation analysis / Mech. Syst. Signal Process. 2020. Vol. 138. P. 106545.

28. Bai C., Ganeriwala S., Sawalhi N. A Rational Basis for Determining Vibration Signature of Shaft/Coupling Misalignment in Rotating Machinery / Conference Proceedings of the Society for Experimental Mechanics Series. 2019. Vol. 7. P. 207 – 217. DOI: 10.1007/978-3-319-74693-7$20

29. Zhou L., Duan F., Mba D. Wireless acoustic emission transmission system designed for fault detection of rotating machine / Advanced Technologies for Sustainable Systems. — Cham: Springer, 2017. P. 201 – 207.

30. Crivelli D., Hutt S., Clarke A., et al. Condition Monitoring of Rotating Machinery with Acoustic Emission: A British-Australian Collaboration / Asset Intelligence through Integration and Interoperability and Contemporary Vibration Engineering Technologies. Lecture Notes in Mechanical Engineering. — Cham: Springer, 2019. P. 119 – 128.

31. Kozochkin M. P., Porvatov A. N. Mechanical measurements: Estimation of uncertainty in solving multiparameter diagnostic problems / Meas. Tech. 2015. Vol. 58. P. 173 – 178.

32. Liptai R. G., Dunegan H. L., Tatro C. A. Acoustic Emission Generated During Phase Transformations in Metals and Alloys / Int. J. Nondestruct. Test. 1969. Vol. 1. P. 213 – 221.

33. Shea M. M. Amplitude distribution of acoustic emission produced during martensitic transformation / Mater. Sci. Eng. 1984. Vol. 64. L1 – L6.

34. Speich G. R., Fisher R. M. Acoustic Emission During Martensite Formation / Acoustic Emission. — West Conshohocken: ASTM International, 1972. P. 140 – 151.

35. Ono K., Schlothauer T., Koppenaal T. Acoustic emission from ferrous martensites / J. Acoust. Soc. Am. 1974. Vol. 55. P. 367.

36. Speich L. R., Schwoeble A. J. Acoustic emission during phase transformation in steel / Monitoring Structural Integrity by Acoustic Emission. — West Conshohocken: ASTM International, 1975. P. 40 – 58.

37. Bernard J., Boinet M., Chatenet M., Dalard F. Contribution of the Acoustic Emission Technique to Study Aluminum Behavior in Aqueous Alkaline Solution / Electrochem. Solid-State Lett. 2005. Vol. 8. E53 – E55.

38. Kuznetsov D. M., Smirnov A. N., Syroeshkin A. V. New Ideas and Hypotheses: Acoustic emission on phase transformations in aqueous medium / Russ. J. Gen. Chem. 2008. Vol. 78. P. 2273 – 2281.

39. Muravev V. I., Kim V. A., Frolov A. V., et al. Application of the acoustic emission method to study the kinetics of the decomposition of supercooled austenite in steel 5 / Industr. Lab. Mater. Diagn. 2010. Vol. 76. N 1. P. 33 – 36 [in Russian].

40. Kuznetsov D. M., Builo S. I., Ibragimova J. A. Correlation evaluation of the acoustic emission’s method the tool of exo salvation kinetic’s research / Chem. Technol. 2011. Vol. 6. P. 112 – 114.

41. Makhutov N. A., Vasilev I. E., Chernov D. V., Marchenkov A. Yu. The use of acoustic emission to assess the loss of ductility of steel products after impact / Industr. Lab. Mater. Diagn. 2023. Vol. 89. N 11. P. 60 – 70 [in Russian]. DOI: 10.26896/1028-6861-2023-89-11-60-70

42. Bashkov O. V., Bryansky A. A., Efimov T. A., et al. Characteristics of acoustic emission signals recorded by adaptive holographic fiber-optic sensors on a plate of aluminum alloy D16 / Uch. Zap. Komsomolskogo-na-Amure GTU. 2022. N 7(63). P. 102 – 108 [in Russian].

43. Koranne A. J., Kachare J. A., Jadhav S. A. Fatigue crack analysis using acoustic emission / Int. Res. J. Eng. Technol. 2017. Vol. 4. P. 1177 – 1180.

44. Guo Y., Ammula S. Real-time acoustic emission monitoring for surface damage in hard machining / Int. J. of Machine Tools and Manufacture. 2005. Vol. 45. P. 1622 – 1627.

45. Min S., Lidde J., Raue N., Dornfeld D. Acoustic emission-based tool contact detection for ultra-precision machining / CIRP annals. 2011. Vol. 60. P. 141 – 144.

46. Hase A., Wada M., Koga T., Mishina H. The relationship between acoustic emission signals and cutting phenomena in turning process / Int. J. Adv. Manufact. Technol. 2014. Vol. 70. P. 947 – 955.

47. Chen X., Mohammed A., Oluwajobi A. Investigation of AE features in grinding / J. Phys. Conf. Ser. 2012. Vol. 364. P. 012090.

48. Othman M., Nuawi M., Mohamed R. Experimental comparison of vibration and acoustic emission signal analysis using kurtosis-based methods for induction motor bearing condition monitoring / Prz. Elektrotech. 2016. Vol. 92. P. 208 – 212.

49. Vereschaka A., Tabakov V., Grigoriev S., et al. Investigation of wear dynamics for cutting tools with multilayer composite nanostructured coatings in turning constructional steel / Wear. 2019. Vol. 420 – 421. P. 17 – 37.

50. Holguín-Londoño M., Cardona-Morales O., Sierra-Alonso E., Mejia-Henao J., Orozco-Gutiérrez Á., Castellanos-Dominguez G. Machine Fault Detection Based on Filter Bank Similarity Features Using Acoustic and Vibration Analysis / Math. Probl. Eng. 2016. Vol. 2016. P. 7906834.

51. Jena D., Panigrahi S. Automatic gear and bearing fault localization using vibration and acoustic signals / Appl. Acoust. 2015. Vol. 98. P. 20 – 33.

52. Delgado-Arredondo P., Morinigo-Sotelo D., Osornio-Rios R., Avina-Cervantes J., Rostro-Gonzalez H., de Jesus Romero-Troncoso R. Methodology for fault detection in induction motors via sound and vibration signals / Mech. Syst. Signal Proc. 2017. Vol. 83. P. 568 – 589.

53. Stief A., Ottewill J., Orkisz M., Baranowski J. Two stage data fusion of acoustic, electric and vibration signals for diagnosing faults in induction motors / Elektron. Elektrotech. 2017. Vol. 23. P. 19 – 24.

54. Frigieri E. P., Brito T. G., Ynoguti C. A., et al. Pattern recognition in audible sound energy emissions of AISI 52100 hardened steel turning: a MFCC-based approach / Int. J. Adv. Manuf. Technol. 2017. Vol. 88. P. 1383 – 1392.

55. Grigoriev S. N., Kozochkin M. P., Porvatov A. N., et al. Electrical discharge machining of ceramic nanocomposites: Sublimation phenomena and adaptive control / Heliyon. 2019. Vol. 5. e02629.

56. Kozochkin M. P. Study of Frictional Contact during Grinding and Development of Phenomenological Model / J. Frict. Wear. 2017. Vol. 38. P. 333 – 337.

57. Grigoriev S. N., Martinov G. M. Research and development of a cross-platform CNC kernel for multi-axis machine tool / Proc. CIRP. 2014. Vol. 14. P. 517 – 522.

58. Lee W. K., Ratnam M. M., Ahmad Z. A. Detection of chipping in ceramic cutting inserts from workpiece profile during turning using fast Fourier transform (FFT) and continuous wavelet transform (CWT) / Precis. Eng. 2017. Vol. 47. P. 406 – 423.

59. Grigoriev S. N., Martinov G. M. The Control Platform for Decomposition and Synthesis of Specialized CNC Systems / Proc. CIRP. 2016. Vol. 41. P. 858 – 863.

60. Grigoriev S. N., Martinov G. M. An ARM-based Multi-channel CNC Solution for Multi-tasking Turning and Milling Machines / Proc. CIRP. 2016. Vol. 46. P. 525 – 528.

61. Chai M., Hou X., Zhang Z., Duan Q. Identification and prediction of fatigue crack growth under different stress ratios using acoustic emission data / Int. J. Fatigue. 2022. Vol. 160. P. 106860.

62. Danilenko B. D. The choice of cutting modes for turning aluminum alloys with NSR cutters when working on CNC machines / Mashinostroitel. 2010. N 7. P. 17 – 21 [in Russian].

63. Mylnikov V. V., Pronin A. I., Mylnikova M. V., et al. Investigation of thermophysical processes for the production of various aluminum matrix composites / Zh. Tekhn. Fiz. 2023. Vol. 93. N 1. P. 29 – 36 [in Russian]. DOI: 10.21883/jtf.2023.01.54060.218-22

64. Kostyukov V. N., Naumenko A. P. Fundamentals of vibroacoustic diagnostics and monitoring of machines. — Omsk: OGTU, 2011. — 360 p. [in Russian].

65. Kaarmuhilan K., Karthika S., Muthukrishnan N. Performance evaluation of PCD 1300 and 1500 grade inserts on turning A356 alloy with 20 % reinforcement of SiC particles / Appl. Mech. Mater. 2011. Vol. 1855. P. 110 – 116. DOI: 10.4028/www.scientific.net/amm.110-116.1855

66. Necdet Yakut. Cutting tool selection for machining metal matrix composites / J. Adv. Manuf. Eng. 2022. Vol. 3. Issue 2. P. 64 – 76. DOI: 10.14744/ytu.jame.2022.00008

67. Gaitonde V. N., Karnik S. R., Davim J. P. Some studies in metal matrix composites machining using response surface methodology / J. Reinf. Plast. Compos. 2009. Vol. 28(20). P. 2445 – 2457.


Рецензия

Для цитирования:


Пронин А.И., Мыльников В.В., Марьин С.Б., Семенов С.О., Шетулов Д.И. Диагностика свойств экспериментального алюмоматричного литого композиционного материала. Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2024;90(12):35-44. https://doi.org/10.26896/1028-6861-2024-90-12-35-44

For citation:


Pronin A.I., Mylnikov V.V., Marin S.B., Semyonov S.O., Shetulov D.I. Diagnostics of the properties of an experimental aluminum matrix cast composite material. Industrial laboratory. Diagnostics of materials. 2024;90(12):35-44. (In Russ.) https://doi.org/10.26896/1028-6861-2024-90-12-35-44

Просмотров: 266


ISSN 1028-6861 (Print)
ISSN 2588-0187 (Online)