ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА НАЗНАЧЕНИЯ СТРАТЕГИИ ЭФФЕКТИВНОЙ ЭКСПЛУАТАЦИИ ЛЕЗВИЙНОГО ИНСТРУМЕНТА

DOI 10.25987/^ТО.2019.15.5.018 УДК 621.91

ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА НАЗНАЧЕНИЯ СТРАТЕГИИ ЭФФЕКТИВНОЙ ЭКСПЛУАТАЦИИ ЛЕЗВИЙНОГО ИНСТРУМЕНТА

А.В. Анцев

Тульский государственный университет, г. Тула, Россия

Аннотация: рассматривается задача назначения стратегии эффективной эксплуатации лезвийного инструмента непосредственно в процессе обработки партии деталей на конкретном металлорежущем станке с учетом вариабельности процесса резания. Стратегия эксплуатации лезвийного инструмента - это совокупность принципов и правил, обеспечивающих заданное управление процессом эксплуатации лезвийного инструмента путем поддержания рациональных режимов работы лезвийного инструмента и назначения работ по его восстановлению в соответствии с техническим состоянием. Показана необходимость учета вариабельности процесса резания при оценке периода стойкости и обеспечении эффективной эксплуатации лезвийного инструмента. Для автоматизации процесса назначения стратегии эксплуатации лезвийного инструмента в режиме самообучения предложен программно-методический комплекс назначения стратегии эффективной эксплуатации лезвийного инструмента. Предложенный программно-методический комплекс позволяет в режиме самообучения назначать экономически эффективный режим профилактики лезвийного инструмента, назначать рациональные режимы резания, производить сравнительную оценку качества лезвийного инструмента разных производителей, формировать комплект лезвийного инструмента технологической системы операции и рассчитывать нормы расхода лезвийного инструмента с учетом вариабельности процесса резания. Рассмотрена общая методика применения программно-методического комплекса назначения стратегии эффективной эксплуатации лезвийного инструмента. Использование предложенного программно-методического комплекса позволит повысить эффективность промышленных технологий производства продукции машиностроения, в том числе и на предприятиях оборонно-промышленного комплекса

Ключевые слова: стратегия эксплуатации, оптимизация, скорость резания, период замены, удельные затраты, информационная поддержка, программно-методический комплекс

Введение

В условиях интеграции России в мировую экономическую систему, обеспечивающих достаточно свободный доступ на ее рынки иностранных конкурентов, стратегически важной задачей является повышение уровня конкурентоспособности продукции машиностроения.

Одним из способов повышения конкурентоспособности продукции машиностроения является снижение ее себестоимости [1]. Для снижения себестоимости отечественной продукции необходимо повышение эффективности всех процессов, выполняемых при ее производстве. Одним из важнейших технологических процессов при производстве продукции машиностроения является обработка резанием. По экспертным оценкам, 15 % стоимости деталей узлов и машин, производимых в мире, приходится на операцию обработки резанием с использованием лезвийного инструмента [2]. Несмотря на постоянное появление новых технологий обработки в машиностроении, традиционная обработка металлов резанием является, и в ближайшие десятилетия будет оставаться,

основным способом изготовления деталей узлов и машин.

Лезвийный инструмент в технологической системе операции [3] является наиболее слабым элементом, от которого зависит производительность и надежность обработки [4, 5]. При этом эффективность процессов обработки резанием лезвийным инструментом в значительной мере определяется принятой на предприятии стратегией его эксплуатации. Стратегия эксплуатации лезвийного инструмента - это совокупность принципов и правил, обеспечивающих заданное управление процессом эксплуатации лезвийного инструмента путем поддержания рациональных режимов работы лезвийного инструмента и назначения работ по его восстановлению в соответствии с техническим состоянием [6, 7]. Поэтому задачу повышения производительности и надежности обработки резанием необходимо решать как задачу обоснованного назначения стратегии эксплуатации лезвийного инструмента.

Назначение рациональных режимов резания

При назначении рациональных режимов резания подачу и глубину резания назначают максимально возможными исходя из техниче-

© Анцев А.В., 2019

ских и технологических ограничений. Таким образом, для оптимизации остается лишь скорость резания.

Скорость резания не влияет на постоянные затраты при металлообработке (на оборудование, оплату труда, содержание зданий и сооружений), но при увеличении скорости резания увеличивается количество деталей, производимых за час и, следовательно, уменьшается стоимость станко-часа. Однако при увеличении скорости резания снижается стойкость инструмента, поэтому затраты на инструмент, входящие наряду с затратами на обрабатываемые заготовки в переменные затраты при металлообработке, увеличиваются. Если сложить все затраты, то получается кривая суммарных производственных затрат. С ростом скорости резания повышается производительность обработки, пока не будет достигнут уровень, когда будет затрачиваться непропорционально много времени на смену инструмента и производительность начнёт снижаться. Самая нижняя точка на кривой производственных затрат соответствует экономической скорости резания. Самая верхняя точка на кривой количества деталей в час соответствует скорости резания, обеспечивающей максимальную производительность. Скорость резания между этими двумя точками представляет собой зону высокой эффективности, в которой и следует работать (рис. 1) [8].

Кол-во деталей в час

Производственные затраты

Затраты на инструмент

Станко-час

Экономическая Зона

Скорость макс. Скорость скорость высокой производи- резания эффектов- тельности ности

Рис. 1. Определение зоны рациональных режимов резания

Сложность решения задачи обоснованного назначения стратегии эксплуатации лезвийного инструмента обусловлена вариабельностью периода стойкости лезвийного инструмента [911], связанной с вариабельностью параметров лезвийного инструмента [12-15] и характеристик обрабатываемого материала [16], неопределенностью условий эксплуатации лезвийного

инструмента [17-19] и спецификой конкретного машиностроительного производства.

Игнорирование вариабельности процесса резания оказывает негативное влияние на эффективность обработки резанием вследствие:

- увеличения основного времени, необходимого на изготовление деталей узлов и машин из-за назначения нерациональных режимов резания;

- снижения эффективности использования ресурса лезвийного инструмента. Период стойкости лезвийного инструмента в пределах одной партии имеет широкий разброс (15-35 %) [12]. Если время работы лезвийного инструмента определяется наихудшим экземпляром в партии, то ресурс наиболее стойких экземпляров лезвийного инструмента при фиксированной наработке будет использован не полностью;

- снижения коэффициента использования металлорежущего оборудования и нарушения ритмичности производственного процесса изготовления продукции из-за увеличения вспомогательного времени, требуемого на обслуживание и замену лезвийного инструмента;

- повышения уровня риска при производственной реализации технологических проектных решений, существенно влияющих на качество изделий;

- повышения себестоимости продукции из-за включения в нее затрат на брак, связанный с отказом лезвийного инструмента во время обработки.

Таким образом, учет вариабельности процесса резания при оценке периода стойкости и обеспечении эффективной эксплуатации лезвийного инструмента путем назначения экономически целесообразной периодичности его восстановления и рациональных режимов резания необходим для повышения эффективности машиностроительных производств и является актуальной научной проблемой.

Программно-методический комплекс

Для автоматизации процесса назначения стратегии эксплуатации лезвийного инструмента в режиме самообучения предложен программно-методический комплекс (ПМК) назначения стратегии эффективной эксплуатации лезвийного инструмента (рис. 2), позволяющий в режиме самообучения:

- назначать экономически эффективный режим профилактики лезвийного инструмента;

- назначать рациональные режимы реза-

производить сравнительную оценку качества лезвийного инструмента разных производителей;

- формировать комплект лезвийного инструмента технологической системы операции;

- рассчитывать нормы расхода лезвийного инструмента с учетом вариабельности процесса резания.

Инженер знаний

Обучение

£ I' 2

16

М !

§•1 I «•я

№ <и К Ч

Подсистема сбора статистических данных

Модуль сопряжения с системами контроля состояния лезвийного инструмента

Модуль рекурсивного дооценивания вектора состояния режущего инструмента

Г Подсистема обобщенной стохастической модели отказов

Модуль расчета функции надежности

Модуль расчета удельных затрат

Модуль оценки параметров стойкостной зависимости

Модуль априорного назначения параметров стойкостной зависимости

Обобщенная стохастическая модель отказов

Методика расчета удельных затрат

Способ обучения нейронной сети

Методика назначения режима профилактики

Методика назначения режима резания

^Подсистема назначения стратегии эксплуатации^

Модуль назначения экономически эффективного режима профилактики

Модуль назначения рациональных режимов резания

Интерфейсный модуль

Подсистема формирования комплекта лезвийного инструмента

Подсистема управления инструментальными запасами

Подсистема сравнительной оценки

лезвийных инструментов разных производителей

Металлорежущий станок

Алгоритм формирования оптимального комплекта лезвийного инструмента

Методика сравнительной оценки качества лезвийного инструмента

Методика расчета нормы расхода лезвийного инструмента

Рис. 2. Структура программно-методического комплекса назначения стратегии эффективной эксплуатации лезвийного инструмента

В основе разработанного ПМК лежит обобщенная стохастическая модель отказов одно- и многолезвийного инструмента [11], учитывающая и постепенный, и внезапный отказ инструмента, а также вариабельность процесса резания. На основе данной модели отказов сформирована стойкостная зависимость и представлены методики оценки зависимости ее параметров от режима резания на основе собираемых в процессе обработки на металлорежущих станках статистических данных, которые хранятся в специальной базе данных. Априорное назначение параметров стойкостной зависимости проводится с помощью имеющихся опытных данных по результатам предыдущей эксплуатации металлорежущих станков с использованием искусственной нейронной сети (ИНС) в виде многослойного персептрона. Для увеличения скорости обучения ИНС используется модифицированный алгоритм обучения [20].

Применение программно-методического комплекса

Общая методика применения программно-методического комплекса назначения стратегии эффективной эксплуатации лезвийного инструмента будет состоять из следующих простых шагов:

- выбор критериев отказа лезвийных инструментов;

- сбор статистических данных об отказах лезвийных инструментов на различных режимах резания;

- оценка параметров стойкостной зависимости на основе обобщенной стохастической модели отказов лезвийных инструментов;

- определение режимов резания, соответствующих зоне высокой эффективности обработки и режима восстановления лезвийного инструмента;

- сравнение однотипных инструментов разных поставщиков между собой и выбор оптимальных вариантов;

- формирование комплектов лезвийных инструментов для технологических систем операции;

- расчет норм расхода лезвийного инструмента.

Рассмотрим данные шаги подробнее.

Первым шагом применения ПМК является выбор критерия отказа лезвийного инструмента для конкретной операции. Например, в случае черновой обработки критерием отказа может быть разрушение инструмента, в случае чистовой обработки - износ по задней поверхности, шероховатость обработанной поверхности, точность размеров изготавливаемой детали. Для высокоскоростного точения критерием отказа может быть износ по передней поверхности.

Следующим шагом является сбор статистических данных об отказах лезвийных инструментов на различных режимах резания, например, при постановки продукции на производство. Для сокращения количества необходимых экспериментов можно воспользоваться дробным факторным экспериментом по методу Тагути [21, 22]. План эксперимента в виде ортогональной матрицы L6 представлен в таблице.

Ортогональная матрица L6 сбалансирована - каждый уровень каждого параметра встречается одинаковое количество раз.

Для учета вариации из-за разброса качества лезвийных инструментов одной партии каждый эксперимент необходимо повторить 3 раза. Для оценки вариации из-за разброса параметров заготовки при обработке одним лезвийным инструментом необходимо контролировать износ каждого инструмента два раза после обработки разных деталей.

Ортогональная матрица стойкостного эксперимента

На основе собранных статистических данных происходит оценка параметров стойкост-ной зависимости. С использованием полученной стойкостной зависимости происходит определение режимов резания, соответствующих зоне высокой эффективности обработки и режима восстановления лезвийного инструмента. При этом определение режимов резания можно проводить также в режиме статистической адаптации [23].

С использованием полученной стойкост-ной зависимости разработаны модули назначения экономически эффективного режима профилактики лезвийного инструмента и назначения рациональных режимов резания. Также в состав ПМК входят подсистемы сравнительной оценки лезвийного инструмента разных производителей, формирования комплекта лезвийного инструмента и подсистема для расчета норм расхода лезвийного инструмента.

В качестве критерия оптимальности примем удельные затраты, то есть затраты на обработку детали, и затраты, связанные с заменой лезвийного инструмента и возможным браком при работе отказавшим лезвийным инструментом, приходящиеся на одну обработанную деталь [24].

Таким образом критерий оптимальности -это переменная часть себестоимости обработки или штучного времени технологического перехода, зависящая от режима резания и режима замены лезвийного инструмента. Если исходить только из удельных затрат времени, то оптимальный режим резания дает наибольшую производительность, а если исходить из затрат в рублях, то получается минимум себестоимости.

Поиск оптимальных значений режима резания и периода замены лезвийного инструмента выполняется путем перебора значений скорости резания и периода замены с малым шагом в связи с многоэкстремальностью функции удельных затрат [10].

С помощью ПМК можно рассчитать удельные затраты для однотипных инструментов разных поставщиков и выбрать оптимальный лезвийный инструмент исходя из минимума удельных затрат на рассматриваемых технологических операциях.

В магазине станка с ЧПУ в соответствии с технологическими процессами изготавливаемых на нем деталей размещается определенный комплект лезвийного инструмента. Для многих предприятий характерна ситуация, когда на одном станке обрабатываются партии нескольких

Номер эксперимента Уровень параметра

Скорость резания Подача Глубина резания

1 1 1 1

2 2 2 2

3 3 1 2

4 1 2 1

5 2 1 2

6 3 2 1

разных деталей, п ные детали заново Формировани лезвийного инстр]

Форм вар!

_ I О

комп.

и этом каждый месяц да апускаются в производств оптимального комплек /тента для станков с ЧП омощью генетического а щенного на рис. 3. Разн ого инструмента сравнив по критерию миниму

чкой алгоритма являет дных вариантов комплект ентов путем их генерац из массива доступных л ов.

^ Начало ^

рование исходных нтов комплектов [нструмента_

;нка вариантов ;ктов инструмента

резания данного инструмента при обработке детали, мин.; T - математическое ожидание периода стойкости лезвийного инструмента, мин.; Ки с - коэффициент использования стойкости лезвийного инструмента.

В свою очередь для учета вариабельности процесса резания математическое ожидание периода стойкости лезвийного инструмента определяется с использованием стойкостной зависимости на основе обобщенной модели отказов.

В случае штучного, единичного и мелкосерийного производства нормы расхода рассчитываются с использованием приведенной наработки лезвийного инструмента при обработке i -го перехода [27]

t

рез i

В этом случае работа, выполняемая инструментом, представлена К элементарными переходами - под элементарным переходом понимается часть технологической операции, при которой режимы резания (скорость, подача, глубина обработки) остаются постоянными [28]. Каждый переход характеризируется временем резания ¿рез г- и периодом стойкости Т,

который имеет лезвийный инструмент, если работает только на этом г -м переходе. Для оценки надежности лезвийного инструмента, эксплуатируемого при переменных режимах резания, применяется понятие нормированной функции надежности

P(т) = 1 - F(т),

где

FF (т) = FF

( K

рез /

Л

^ Ti

Vг=1 ±г ,

нормированная функция распределения, описывающая случайную величину, с математическим ожиданием равным единице и дисперсией равной коэффициенту вариации периода стойкости. Такая функция характеризует лезвийный инструмент в целом и не зависит от конкретных режимов резания.

Расчет нормы расхода лезвийного инструмента в этом случае производится по следующей формуле:

К х н = ЕN •—,

г=1 Ки.с. где Н - норма расхода лезвийного инструмента на планируемый период, шт.; К -количество элементарных переходов в плани-

руемый период, шт.; N - план производства детали, при обработке которой выполняется г -й переход, шт.; ¿резг- - время резания на г -м

переходе, мин.; Т - математическое ожидание периода стойкости лезвийного инструмента при обработке г -го перехода, мин.

Полученные таким образом нормы расхода лезвийного инструмента учитывают вариабельность процесса резания и могут использоваться для последующего управления инструментальными запасами с использованием стандартных методов логистики.

Заключение

Современное состояние систем управления технологическими процессами с применением искусственного интеллекта, обладающих способностью к обучению и адаптации, ро-бастностью и способностью к развитию путем включения новых компонентов в состав системы управления, позволит применять предложенный ПМК назначения стратегии эффективной эксплуатации лезвийного инструмента непосредственно на металлорежущих станках с ЧПУ.

Использование предложенного ПМК позволит повысить эффективность промышленных технологий производства продукции машиностроения, в том числе и на предприятиях оборонно-промышленного комплекса путем:

- снижения основного технологического времени, требуемого на выполнение технологических операций на металлорежущем оборудовании;

- снижения вспомогательного времени, требуемого на обслуживание и замену лезвийного инструмента;

- снижения затрат на инструментальное обеспечение за счет его более рационального использования;

- снижения уровня брака, связанного с отказом лезвийного инструмента во время обработки.

Литература

1. Кузнецова И.Д., Фомина Н.В. Конкурентные преимущества предприятий торговли в рыночной среде // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. 2017. № 4 (52). С. 79-86.

2. Астахов В.П. Принцип наименьшей энергии пластической деформации при разрушении как основа понимания и оптимизации обработки металлов резанием // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2016. 8-1. С. 141-153.

3. ГОСТ 27.004-85. Системы технологические. Термины и определения. М.: Издательство стандартов, 1986. 13 с.

4. Бондарь Н.Ю., Максимчук И.В. Система контроля работоспособности фрез на станках с ЧПУ // Современные научные исследования и инновации. 2014. № 6. Ч. 1. URL: http://web.snauka.ru/issues/2014/06/34050 (дата обращения: 29.03.2019).

5. Старков B.K. Обработка резанием. Управление стабильностью и качеством в автоматизированном производстве. М.: Машиностроение, 1989. 296 с.

6. Маркин И.Н. Стратегии эксплуатации и организации системы технического обслуживания и ремонта сложных технических систем // Наука и техника транспорта. 2016. № 3. С. 53-55.

7. Ивахненко Е.А., Зотов И.В., Червяков Л.М. Обоснование выбора показателей качества изделий машиностроения при принятых стратегиях реализации этапов их жизненного цикла // Вестник Брянского государственного технического университета. 2018. № 10 (71). С. 4-11.

8. Sandvik Coromant. Руководство по металлообработке. Стокгольм: AB Sandvik Coromant, 2006. 564 с.

9. Анцев А.В., Пасько Н.И. Особенности оптимизации режимов резания с учетом фактора случайности // Вестник Брянского государственного технического университета. 2018. № 9. С. 15-20.

10. Анцев А.В. Управление надежностью режущего инструмента с учетом фактора случайности процесса резания // Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии. Орел: Изд-во Орловского государственного университета им. И.С. Тургенева. 2018. № 4-2 (330). С. 90-102.

11. Обобщенная стохастическая модель отказов режущего инструмента и ее применение / Н.И. Пасько, А.В. Анцев, Н.В. Анцева, С.В. Сальников. Тула: Изд-во ТулГУ. 2016. 174 с.

12. Мартинов Г.М., Григорьев А.С. Диагностирование режущих инструментов и прогнозирование их остаточной стойкости на станках с ЧПУ в процессе обработки // СТИН. 2012. № 12. С. 23-27.

13. Кушнер В.С., Жавнеров А.Н., Удодова А.В. Повышение режущих свойств инструмента при обработке резанием жаропрочных сплавов // Омский научный вестник. 2011. № 2 (100). С. 20-23.

14. Верещака А.А. Функциональные покрытия для режущих инструментов // Вестник Брянского государственного технического университета. 2015. № 4 (48). С. 25-37.

15. Анализ точности профиля эвольвентных червячных фрез с твердосплавными СМП / О.И. Борискин, Н.Г. Стаханов, А.В. Якушенков, С.Я. Хлудов, И.В. Горы-нина // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2016. № 3. С. 143-146.

16. Макаренко К.В., Толстяков А.Н. Исследование стойкости многогранных неперетачиваемых пластин при токарной обработке термически упрочненной стали

40Х2Н2МА // Вестник Брянского государственного технического университета. 2018. № 6 (67). С. 11-15.

17. Уткин Е.Ф. Оценка влияния деформационных процессов в контактируемых зонах обрабатываемого и инструментального материалов на износ режущего инструмента // Известия Волгоградского государственного технического университета. 2007. 3 (29). Т. 1. С. 132-134.

18. Конструкторское и технологическое обеспечение точности обработки на станках с гибридной компоновкой / А.Г. Ивахненко, В.В. Куц, А.В. Олейник, А.Ю. Алтухов, П.В. Чаплыгин // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Техника и технологии. 2014. № 4. С. 15-22.

19. Аникеева О.В., Ивахненко А.Г., Куц В.В. Прогнозирование параметрической надежности прецизионного технологического оборудования // Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии. 2013. № 2 (298). С. 159-164.

20. Пат. 2566979 Российская Федерация, МПК G06N3/08. Способ обучения искусственной нейронной сети / Сальников В.С., Хоанг В.Ч., Анцев А.В.; заявитель и патентообладатель ФГБОУ ВО «Тульский государственный университет». № 2014150877; заявл. 15.12.2014; опубл. 27.10.2015, Бюл. № 30. 2 с.

21. Брагин Ю.В. Инженерные методы повышения качества и снижения затрат по Генити Тагути. Вып. 1. Функция потерь / В.В. Брагин. Ярославль: Центр качества, 2005. 68 с.

22. Кузьмин А.М. Методы Тагути // Методы менеджмента качества. 2007. № 5. С. 23.

23. Анцев А.В., Пасько Н.И. Оптимизация скорости резания и периода замены режущего инструмента в режиме статистической адаптации // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2019. Т. 15. № 4. С. 102 - 110.

24. Пасько Н.И., Анцев А.В. Оптимизация планово-предупредительной замены режущего инструмента по данным об износе и наработке // Известия ТулГУ. Технические науки. Тула: Изд-во ТулГУ. 2015. № 5-2. С. 257265.

25. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / пер. с польск. И.Д. Рудинского. М.: Горячая линия Телеком, 2006. 452 с.

26. Гаджинский А.М. Логистика: учебник для высших и средних специальных учебных заведений. 2-е изд. М.: Информационно-внедренческий центр "Маркетинг", 1999. 228 с.

27. Савушкин В.Н. Ситуационное управление ресурсом режущего инструмента: дис. ... канд. техн. наук: 05.03.01; 05.02.23 / Савушкин Виктор Николаевич. Тула, 2002. 135 с.

28. Иноземцев А.Н., Пасько Н.И., Анцев А.В. Автоматизированное управление режимами резания на основе применения самообучающихся систем // Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии. 2012. № 2-6(292). С. 33-40.

Поступила 08.06.2019; принята к публикации 17.10.2019 Информация об авторах

Анцев Александр Витальевич - канд. техн. наук, доцент, доцент кафедры «Технология машиностроения», Тульский государственный университет (300012, Россия, г. Тула, пр. Ленина, 92), e-mail: a.antsev@yandex.ru

INFORMATION SUPPORT OF ASSIGNING THE CUTTING TOOL EFFICIENT OPERATING

STRATEGY

A.V. Antsev

Tula State University, Tula, Russia

Abstract: the article considers the task of assigning a strategy for efficient operation of a cutting tool directly in the process of machining a batch of parts on a specific cutting machine, taking into account the variability of the cutting process. The operating strategy of the cutting tool is a set of principles and rules that ensure the specified control of the process of cutting tool operation by maintaining rational operation modes of the cutting tool and assigning work to restore it in accordance with the technical condition. The necessity of taking into account the variability of the cutting process in assessing the tool life and ensuring effective operation of the cutting tool is shown. To automate the process of assigning the cutting tool operating strategy in the self-learning mode, a program-methodical complex of the assignment of the strategy for efficient cutting tool operation is proposed. The proposed program-methodical complex allows to assign a cost-effective mode of prevention of the cutting tool, to assign rational cutting modes, to make a comparative assessment of the quality of the cutting tool of different manufacturers, to form a set of the cutting tool of the operation system and to calculate the rates of the cutting tool consumption taking into account the process variability cutting. The general method of application of the program-methodical complex of the purpose of the strategy of effective operation of the cutting tool is considered. Using the proposed program-methodical complex will improve the efficiency of industrial technologies for the production of engineering products, including at the enterprises of the military-industrial complex

Key words: operating strategy, optimization, cutting speed, replacement period, unit costs, information support, software and methodical complex

References

1. Kuznetsova I.D., Fomina N.V. "Competitive advantages of trade enterprises in the market environment", Modern High Technologies. Regional Application (Sovremennye naukoyemkie tekhnologii. Regional'noe prilozhenie), 2017, no.4 (52), pp. 79-86.

2. Astakhov V.P. "The principle of the least energy of plastic deformation during fracture as a basis for understanding and optimizing metal cutting", Bulletin of Tula State University. Technical Science (Izvestiya Tul'skogo Gosudarstvennogo universiteta. Tekhnicheskie nauki), 2016, no. 8-1, pp. 141-153.

3. GOST 27.004-85. "Technological systems. Terms and Definitions" ("Sistemy tekhnologicheskie. Terminy i opredeleniya"), Moscow, Publishing house of standards, 1986, 13 p.

4. Bondar N.Yu., Maksimchuk I.V. "The system for monitoring the operation of mills on CNC machines", Modern Scientific Research and Innovation (Sovremennye nauchnye issledovaniya i innovatsii), 2014, no. 6, available at: http://web.snauka.ru/issues/2014/06/34050.

5. Starkov B.K. "Cutting. Management of stability and quality in automated production" ("Obrabotka rezaniem. Upravlenie stabil'nost'yu i kachestvom v avtomatizirovannom proizvodstve'), Moscow, Mashinostroenie, 1989, 296 p.

6. Markin I.N. "Strategies for the operation and organization of the system of maintenance and repair of complex technical systems", Science and Technology of Transport (Nauka i tekhnika transporta), 2016, no 3, pp. 53-55.

7. Ivakhnenko E.A., Zotov I.V., Chervyakov L.M. "Justification of the choice of indicators of quality engineering products for the adopted strategies for the implementation of the stages of their life cycle", Bulletin of Bryansk State Technical University (Vestnik Bryanskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta), 2018, no. 10 (71), pp. 4-11.

8. Sandvik Coromant "Metalworking guide", Stockholm, AB Sandvik Coromant, 2006, 564 p.

9. Antsev A.V., Pasko N.I. "Peculiarities of cutting mode optimization taking into account random factor", Bulletin of Bryansk State Technical University (VestnikBryanskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta), 2018, no. 9, pp 15-20.

10. Antsev A.V. "Reliability management of the cutting tool considering randomness factor of cutting process", Fundamental and Applied Problems of Engineering and Technology (Fundamental'nye i prikladnye problemy tekhniki i tekhnologii), 2018, no. 4-2 (330), pp. 90-102.

11. Pasko N.I., Antsev A.V., Antseva N.V., Salnikov S.V. "Generalized stochastic model of cutting tool failures and its application" ("Obobshchennaya stokhasticheskaya model' otkazov rezhushchego instrumenta i eye primenenye'), Tula, Publishing House of TSU, 2016, 174 p.

12. Martinov G.M., Grigoriev A.S. "Diagnosing cutting tools and predicting their residual durability on CNC machines during processing", STIN, 2012, no.12, pp. 23-27.

13. Kushner V.S., Zhavnerov A.N., Udodova A.V. "Improving the cutting properties of the tool when machining high-temperature alloys", Omsk Scientific Bulletin (Omskiy nauchnyy vestnik), 2011, no. 2 (100), pp. 20-23.

14. Vereshchaka A.A. "Functional coatings for cutting tools", Bulletin of Bryansk State Technical University (Vestnik Bryanskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta), 2015, no. 4 (48), pp. 25-37.

15. Boriskin OI, Stakhanov N.G., Yakushenkov A.V., Khludov S.Ya., Gorynina I.V. "Analysis of the accuracy profile of involute worm milling cutters with carbide SMP", Bulletin of Tula State University. Technical Science (Izvestiya Tul'skogo gosudarstvennogo universiteta. Tekhnicheskie nauki), 2016, no. 3, pp. 143-146.

16. Makarenko K.V., Tolstyakov A.N. "Investigation of the durability of multi-faceted non-reversible plates during the turning of heat-hardened steel 40X2H2MA" Bulletin of Bryansk State Technical University (Vestnik Bryanskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta), 2018, no. 6 (67), pp. 11-15.

mamhhocrpoehhe h mamuhobegehue

17. Utkin E.F. "Assessment of the influence of deformation processes in the contact zones of the processed and tool materials on the wear of the cutting tool", News of Volgograd State Technical University (Izvestiya Volgogradskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta), 2007, no. 3 (29), vol. 1, pp. 132-134.

18. Ivakhnenko A.G., Kuts V.V., Oleinik A.V., Altukhov A.Yu., Chaplygin P.V. "Design and technological support of machining accuracy on machines with a hybrid layout", Bulletin of South-West State University. Series: Technique and Technology (Izvestiya Yugo-Zapadnogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Tekhnika i tekhnologii), 2014, no. 4, pp. 15-22.

19. Anikeeva O.V., Ivakhnenko A.G., Kuts V.V. "Prediction of parametric reliability of precision process equipment", Fundamental and Applied Problems of Engineering and Technology (Fundamental'nye i prikladnye problemy tekhniki i tekhnologii), 2013, no. 2 (298), pp. 159-164.

20. Salnikov V.S., Hoang V.Ch., Antsev A.V . "Training method of artificial neural network" ("Sposob obucheniya is-kusstvennoy neyronnoy seti"), patent 2566979 Rus. Federation: IPC G06N3 / 08.; byul. 30, 2 p.

21. Bragin Yu.V. "Engineering methods for improving quality and reducing costs according Geniti Taguchi. Issue 1. The loss

function" ("Inzhenernye metody povysheniya kachestva i snizheniya zatrat po Geniti Taguti"), Yaroslavl', Quality Center, 2005, 68 p.

22. Kuzmin A.M. "Taguchi methods", Methods of Quality Management (Metody menedzhmenta kachestva), 2007, no. 5, pp.

23.

23. Antsev A.V., Pasko N.I. "Optimization of the cutting speed and the cutting tool Replacement period in the statistical adaptation mode", The Bulletin of Voronezh State Technical University (Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta), 2019, vol. 15, no. 4, pp. 102-110.

24. Pasko N.I., Antsev A.V. "Optimization of cutting tool's scheduled replacement based on wear and operation time data", Bulletin of Tula State University. Technical Science (Izvestiya Tul'skogo gosudarstvennogo universiteta. Tekhnicheskie nauki). 2015, no. 5-2, pp. 257-265.

25. Rutkovskaya D., Pilinsky M., Rutkovsky L. "Neural networks, genetic algorithms and fuzzy systems" ("Neyronnye seti, geneticheskie algoritmy i nechetkie sistemy), Trans. from polish I.D. Rudinsky, Moscow, Goryachaya Liniya Telecom, 2006, 452 p.

26. Gadzhinsky A.M. "Logistics: Textbook for higher and secondary special educational institutions" ("Logistika: Uchebnik dlya vysshikh i srednikh spetsial'nykh uchebnykh zavedeniy"), Moscow, Marketing Information Center «Marketing», 1999, 228 p.

27. Savushkin V.N. "Situational management of the resource of the cutting tool" ("Situatsionnoe upravlenie resursom rezhush-chego instrumenta"): Cand. tech. Sciences Diss., TSU, Tula, 2002, 135 p.

28. Inozemtsev A.N., Pasko N.I., Antsev A.V. "Automated control of cutting conditions based on the use of self-learning systems", Fundamental and Applied Problems of Engineering and Technology (Fundamental'nye i prikladnye problemy tekhniki i tekhnologii), 2012, no. 2-6 (292), pp. 33-40.

Submitted 08.06.2019; revised 17.10.2019 Information about the author

Aleksandr V. Antsev, Cand. Sc. (Technical), Associate Professor, Tula State Univercity (92 Lenina Ave., Tula 300012, Russia), e-mail: a.antsev@yandex.ru