МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРОГНОЗА ИЗМЕНЕНИЯ РАДИУСА ОКРУГЛЕНИЯ РЕЖУЩЕЙ КРОМКИ НОЖЕЙ ФРЕЗЕРНО-БРУСУЮЩЕЙ МАШИНЫ

УДК 674.914:674.338

  • Клепацкий Игорь Казимирович − ассистент кафедры автоматизации производственных процессов и электротехники. Белорусский государственный технологический университет (220006, г. Минск, ул. Свердлова, 13а, Республика Беларусь). E-mail: lucky-35@mail.ru

  • Раповец Вячеслав Валерьевич − кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры деревообрабатывающих станков и инструментов. Белорусский государственный технологический университет (220006, г. Минск, ул. Свердлова, 13а, Республика Беларусь). E-mail: slavyan_r@mail.ru

DOI: https://doi.org/10.52065/2519-402X-2021-246-44-340–344

Ключевые слова: математическая модель, нож, агрегатная обработка, стойкость, прогноз, фрезерно-брусующий станок.

Для цитирования: Клепацкий И. К., Раповец В. В. Математическая модель прогноза изменения радиуса округления режущей кромки ножей фрезерно-брусующей машины // Труды БГТУ. Сер. 1, Лесное хоз-во, природопользование и перераб. возобновляемых ресурсов. 2021. № 2 (246). С. 340–344. DOI: https://doi.org/10.52065/2519-402X-2021-246-44-340–344.

Аннотация

Выполнен анализ работ по методам математического прогнозирования. По результатам реализованных экспериментальных исследований на базе ОАО «Борисовский ДОК» по изучению стойкости дереворежущего инструмента из легированной стали 6ХС, используемого на малоножевых фрезах фрезерно-брусующего станка LINK VS22, получен массив данных округления режущей кромки от объема переработанной древесины породы сосны обыкновенной.

Непосредственное изучение физических параметров исследуемой модели (например, радиус округления режущей кромки дереворежущего инструмента) не может дать значимого описания для большинства выходных данных (динамика стойкости режущей кромки, качество получаемых пиломатериалов и т. п.) при выполнении производственного (полевого) эксперимента. Тем не менее они могут служить эмпирическими моделями. Допустимая к использованию эмпирическая модель должна в достаточной степени описывать наблюдаемые параметры, а также подходить для прогнозирования выходных параметров.

В представленной статье рассмотрена возможность описания методом наименьших квадратов прогноза потери режущей способности лезвия ножей при фрезеровании малоножевыми торцовоконическими фрезами.

Скачать

Список литературы

  1. Коугия В. А. Избранные труды. Исследования по теории математической обработки результатов измерений: монография. СПб.: ПГУПС, 2012. 447 с.
  2. Várhegyi G., Wang L., Skreiberg Ø. Non-isothermal kinetics: best-fitting empirical models instead of model-free methods // Journal of Thermal Analysis and Calorimetry, 2020. Vol. 142. P. 1043–1054. DOI: 10.1007/s10973-019-09162-z.
  3. Frollo I., Andris P., Strolka I., Baciak L. A Least Square Method for Measurement and Optimisation in Selected Physical Experiments // Key Engineering Materials. 2005. Р. 295–296. DOI: 10.4028/www.scientific.net/KEM.295-296.681.
  4. Yeniay Ö., İşçi, Ö., Göktaş A., Çankaya M. Time Scale in Least Square Method. URL: https://www.hindawi.com/journals/aaa/2014/354237/ (дата обращения: 20.01.2020).
  5. Колеснев А. С. Сглаживание экспериментальных зависимостей по методу наименьших квадратов // Современные наукоемкие технологии. 2014. № 5–2. 193–195 с.
  6. Айвазян С. А. Прикладная статистика. Основы эконометрики. М.: Юнити-Дана, 2001. Т. 2. 432 с.
  7. Линник Ю. В. Метод наименьших квадратов и основы математико-статистической теории обработки наблюдений. М.: Гос. изд-во физ.-мат. лит, 1962. 354 с.
  8. Yong Chen, Elvin T. Choong, David M. Wetzel. Optimum Average Diffusion Coefficient: An Objective Index in Description of Wood Drying Data // Wood and Fiber Science. 1994. No. 3. P. 412–420.
  9. Perry N. Peralta, Audimar P. Bangi. A nonlinear regression technique for calculating the average diffusion coefficient of wood during drying // Wood and Fiber Science. 2003. No. 3. P. 401–408.
  10. Мазаник Н. В. Моделирование и оптимизация процессов в деревообработке. Методы построения, анализа и визуализации математических моделей. Минск: БГТУ, 2014. 161 с.
  11. Клепацкий И. К., Раповец В. В. Динамика потери режущей способности лезвий малоножевых фрез при агрегатной переработке древесины // Труды БГТУ. Сер. 2, Лесное хоз-во, припродопользование и перераб. возобновляемых ресурсов и деревообрабатывающая промышленность. 2019. № 2. С. 298–303.
  12. Митин И. В., Русаков B. C. Анализ и обработка экспериментальных данных. М.: Физ. фак. МГУ, 2004. 44 с.
  13. Пижурин А. А. Моделирование и оптимизация процессов деревообработки. М.: МГЛУ, 2004. 375 с.
  14. Раповец В. В., Гриневич С. А., Бурносов Н. В. Конструкция и расчеты фрезерно-брусующих станков. Минск: БГТУ, 2015. 82 с.
  15. Боровиков Е. М., Фефилов В. В., Шестаков Л. А. Лесопиление на агрегатном оборудовании. М.: Лесная пром-сть, 1985. 216 с.
  16. Бершадский А. Л. Расчет режимов резания древесины. Минск: Вышэйшая школа, 1966. 176 с.
Поступила 25.03.2021