ПРОГНОЗУВАННЯ СТАБІЛЬНОСТІ ПРОЦЕСІВ РІЗАННЯ. ОГЛЯД ПУБЛІКАЦІЙ

С. П. Сапон; С. В. Пономаренко; Ю. В. Яровий

doi:10.36910/4293-52779-2025-17-01-07

С. П. Сапон Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» / Україна
С. В. Пономаренко Національний університет «Чернігівська політехніка» / Україна
Ю. В. Яровий Odesa National Maritime University / Ukraine

DOI: https://doi.org/10.36910/4293-52779-2025-17-01-07

Ключові слова: Адаптивні системи управління, шпиндельний вузол, діаграма зон стабільності, регенеруюча вібрація, машинне навчання, прогнозування вібрацій.

Анотація

Стаття присвячена огляду сучасних методів прогнозування стабільності процесу різання металів, що є ключовим аспектом для забезпечення якості та ефективності обробки в машинобудуванні. Проведено систематичний аналіз наукових публікацій, присвячених побудові діаграм зон стабільності (Stability Lobe Diagram, SLD), які визначають оптимальні режими різання, що дозволяють уникнути самозбуджуваних вібрацій. У статті розглянуто як теоретичні підходи до побудови SLD, що базуються на математичному моделюванні динаміки процесу різання та розв'язанні диференціальних рівнянь із запізненням, так і експериментальні методи, що використовують дані, отримані безпосередньо під час обробки. Проаналізовано методи частотних інтервалів, дискретні та чисельні методи, а також експериментальні підходи, такі як машинне навчання на основі акустичних сигналів та метод поступового збільшення глибини. Особливу увагу приділено застосуванню SLD для прогнозування стабільності при обробці нежорстких деталей, де динамічна взаємодія інструменту та заготовки є критично важливою. Проведено порівняльний аналіз різних методів побудови SLD, визначено їх переваги та недоліки, а також області застосування. На основі проведеного огляду зроблено висновки про актуальність подальших досліджень у напрямку вдосконалення методів побудови та практичного застосування SLD для оптимізації режимів різання, підвищення продуктивності та якості обробки на металорізальних верстатах різних типів.

Посилання

C. YUE, H. GAO, X. LIU, S. Y. LIANG, and L. WANG, “A review of chatter vibration research in milling,” Chinese Journal of Aeronautics, vol. 32, no. 2, pp. 215–242, Feb. 2019, doi: 10.1016/j.cja.2018.11.007.

J. Munoa et al., “Chatter suppression techniques in metal cutting,” CIRP Ann Manuf Technol, vol. 65, no. 2, pp. 785–808, 2016, doi: 10.1016/j.cirp.2016.06.004.

B. Liu, C. Liu, X. Yu, Y. Zhou, and D. Wang, “Prediction, detection, and suppression of regenerative chatter in milling,” Oct. 01, 2022, SAGE Publications Inc. doi: 10.1177/16878132221129746.

Y. Sun, M. Zheng, S. Jiang, D. Zhan, and R. Wang, “A State-of-the-Art Review on Chatter Stability in Machining Thin−Walled Parts,” Mar. 01, 2023, MDPI. doi: 10.3390/machines11030359.

G. Quintana and J. Ciurana, “Chatter in machining processes: A review,” May 2011. doi: 10.1016/j.ijmachtools.2011.01.001.

H. Snyder, “Literature review as a research methodology: An overview and guidelines,” J Bus Res, vol. 104, pp. 333–339, Nov. 2019, doi: 10.1016/J.JBUSRES.2019.07.039.

Y. Altintas, Manufacturing Automation: Metal Cutting Mechanics, Machine Tool Vibrations, and CNC Design, 2nd ed. Cambridge: Cambridge University Press, 2012. doi: DOI: 10.1017/CBO9780511843723.

Z. Q. Yao, X. G. Liang, L. Luo, and J. Hu, “A chatter free calibration method for determining cutter runout and cutting force coefficients in ball-end milling,” J Mater Process Technol, vol. 213, no. 9, pp. 1575–1587, Sep. 2013, doi: 10.1016/J.JMATPROTEC.2013.03.023.

E. Budak, L. T. Tunç, S. Alan, and H. N. Özgüven, “Prediction of workpiece dynamics and its effects on chatter stability in milling,” CIRP Annals, vol. 61, no. 1, pp. 339–342, Jan. 2012, doi: 10.1016/J.CIRP.2012.03.144.

Y. Danylchenko et al., “Dynamic characteristics of ‘tool-workpiece’ elastic system in the low stiffness parts milling process,” in Mechatronic Systems 2, Routledge, 2021, pp. 225–236. doi: 10.1201/9781003225447-20.

Y. Sun and S. Jiang, “Predictive modeling of chatter stability considering force-induced deformation effect in milling thin-walled parts,” Int J Mach Tools Manuf, vol. 135, pp. 38–52, Dec. 2018, doi: 10.1016/J.IJMACHTOOLS.2018.08.003.

G. Stepan, A. K. Kiss, B. Ghalamchi, J. Sopanen, and D. Bachrathy, “Chatter avoidance in cutting highly flexible workpieces,” CIRP Ann Manuf Technol, vol. 66, no. 1, pp. 377–380, 2017, doi: 10.1016/j.cirp.2017.04.054.

P. Petráček, J. Falta, M. Stejskal, A. Šimůnek, P. Kupka, and M. Sulitka, “Chatter-free milling strategy of a slender Blisk blade via stock distribution optimization and continuous spindle speed change,” International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol. 124, no. 3–4, pp. 1273–1295, Jan. 2023, doi: 10.1007/s00170-022-10264-6.

J. Feng, M. Wan, T.-Q. Gao, and W.-H. Zhang, “Mechanism of process damping in milling of thin-walled workpiece,” 2018.

Z. Zhao, J. Hou, and Y. Fu, “Measurement-Based Modal Analysis and Stability Prediction on Turn-Milling of Hollow Turbine Blade,” Shock and Vibration, vol. 2020, 2020, doi: 10.1155/2020/8861373.

Z. Dombovari, Y. Altintas, and G. Stepan, “The effect of serration on mechanics and stability of milling cutters,” Int J Mach Tools Manuf, vol. 50, no. 6, pp. 511–520, Jun. 2010, doi: 10.1016/J.IJMACHTOOLS.2010.03.006.

R. G. Landers and A. G. Ulsoy, “Nonlinear Feed Effect in Machining Chatter Analysis,” J Manuf Sci Eng, vol. 130, no. 1, Feb. 2008, doi: 10.1115/1.2783276.

Y. Altintas and Z. M. Kilic, “Generalized dynamic model of metal cutting operations,” CIRP Annals, vol. 62, no. 1, pp. 47–50, Jan. 2013, doi: 10.1016/J.CIRP.2013.03.034.

Y. Altintaş and E. Budak, “Analytical Prediction of Stability Lobes in Milling,” CIRP Annals, vol. 44, no. 1, pp. 357–362, Jan. 1995, doi: 10.1016/S0007-8506(07)62342-7.

J. Gradišek et al., “On stability prediction for low radial immersion milling,” Machine Science and Technology, vol. 9, pp. 117–130, Mar. 2005, doi: 10.1081/MST-200051378.

S. D. Merdol and Y. Altintas, “Multi Frequency Solution of Chatter Stability for Low Immersion Milling,” J Manuf Sci Eng, vol. 126, no. 3, pp. 459–466, Sep. 2004, doi: 10.1115/1.1765139.

M. Pour and M. A. Torabizadeh, “Improved prediction of stability lobes in milling process using time series analysis,” J Intell Manuf, vol. 27, Apr. 2014, doi: 10.1007/s10845-014-0904-9.

X. Dong, W. Zhang, and S. Deng, “The reconstruction of a semi-discretization method for milling stability prediction based on Shannon standard orthogonal basis,” The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol. 85, no. 5, pp. 1501–1511, 2016, doi: 10.1007/s00170-015-7719-5.

W. Zhang, Y.-C. Ma, W.-H. Zhang, and Y. Yang, “Study on the construction mechanism of stability lobes in milling process with multiple modes,” The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol. 79, Jul. 2015, doi: 10.1007/s00170-015-6829-4.

X. Tang, F. Peng, R. Yan, Y. Gong, Y. Li, and L. Jiang, “Accurate and efficient prediction of milling stability with updated full-discretization method,” The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol. 88, no. 9, pp. 2357–2368, 2017, doi: 10.1007/s00170-016-8923-7.

Z. Li, Z. Yang, Y. Peng, F. Zhu, and X. Ming, “Prediction of chatter stability for milling process using Runge-Kutta-based complete discretization method,” The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol. 86, no. 1, pp. 943–952, 2016, doi: 10.1007/s00170-015-8207-7.

B. Mann and B. Patel, “Stability of Delay Equations Written as State Space Models,” Journal of Vibration and Control - J VIB CONTROL, vol. 16, pp. 1067–1085, Jul. 2010, doi: 10.1177/1077546309341111.

N. K. Garg, B. P. Mann, N. H. Kim, and M. H. Kurdi, “Stability of a Time-Delayed System With Parametric Excitation,” J Dyn Syst Meas Control, vol. 129, no. 2, pp. 125–135, May 2006, doi: 10.1115/1.2432357.

S. Qu, J. Zhao, and T. Wang, “Three-dimensional stability prediction and chatter analysis in milling of thin-walled plate,” The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol. 86, no. 5, pp. 2291–2300, 2016, doi: 10.1007/s00170-016-8357-2.

X. Zhang, C. Xiong, Y. Ding, and H. Ding, “Prediction of chatter stability in high speed milling using the numerical differentiation method,” The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol. 89, no. 9, pp. 2535–2544, 2017, doi: 10.1007/s00170-016-8708-z.

Y. Petrakov and M. Danylchenko, “A time-frequency approach to ensuring stability of machining by turning,” Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, vol. 6, pp. 85–92, Dec. 2022, doi: 10.15587/1729-4061.2022.268637.

G. Corson, J. Karandikar, and T. Schmitz, “INTEGRAL BLADE ROTOR MILLING IMPROVEMENT BY PHYSICS-GUIDED MACHINE LEARNING,” United States, 2021. [Online]. Available: https://www.osti.gov/biblio/1836426

C. Brecher, P. Chavan, and A. Epple, “Investigations on the limitations of rapid experimental determination of stability boundaries during milling,” Mechanics & Industry, vol. 18, p. 608, Jan. 2017, doi: 10.1051/meca/2017037.

V. Ostad Ali Akbari, Y. Mohammadi, M. Kuffa, and K. Wegener, “Identification of in-process machine tool dynamics using forced vibrations in milling process,” Int J Mech Sci, vol. 239, Feb. 2023, doi: 10.1016/j.ijmecsci.2022.107887.