Компьютерное моделирование технологического процесса восстановления и упрочнения деталей сельскохозяйственной техники на примере МДО (110

УДК 539.319:510.67

Доктп. техн. наук проф. А.К Новиков, аспирант Е.Д. Дворнов (Орловский государственный технический университет) Канд. физ.-мат. наук, доцент О.А. Иващук (Орловский государственный аграрный университет)

Россия, г. Орел

КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ВОССТАНОВЛЕНИЯ И УПРОЧНЕНИЯ ДЕТАЛЕЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ТЕХНИКИ НА ПРИМЕРЕ МДО

Постановка натурных экспериментов по восстановлению и упрочнению деталей сельскохо­ зяйственной техники из алюминиевых сплавов с привлечением реального оборудования зачастую требует значительных расходов временных, энергетических и материальных ресурсов.

Особенно остро встают проблемы потери материально-сырьевых ресурсов и больших затрат труда и электроэнергии при отработке режимов процессов восстановления и упрочнения. Основ­ ные причины - это затраты времени на настройку оборудования, медленное увеличение выхода упрочненных деталей при отработке новых технологий и т.д.

Кроме того, для исследования может представлять интерес задача, трудновыполнимая в ус­ ловиях реального эксперимента (например, не только в силу большой продолжительности экспе­ римента во времени, но и риска привести поверхность обрабатываемой детали в нежелательное и необратимое состояние и т.п.).

Возможность проводить контролируемые эксперименты в ситуациях, где экспериментирова­ ние на реальных объектах было бы практически невозможным или экономически нецелесообраз­ ным, дает применение моделей.

Хорошо построенная модель технологического процесса, как правило, доступнее для иссле­ дователя, нежели реальный эксперимент. С ее помощью выявляются наиболее существенные фак­ торы, формирующие те или иные свойства процесса. Модель позволяет так же научить правильно управлять процессом, апробируя различные варианты. Одним из наиболее важных применением моделей является прогнозирование поведения моделируемых систем.

В современных условиях при оценке эффективности использующихся восстановительных и упрочняющих технологий наряду с основными производственными показателями необходимо

Строительство. Транспорт

учитывать их влияние на окружающую среду. Проведение компьютерного эксперимента значи­ тельно повышает показатель экологичности проводимых исследований.

Основными преимуществами компьютерного эксперимента являются:

-легкость повторения и воспроизведения условий проведения эксперимента; легкость прерывания и возобновления эксперимента; управление условиями проведения эксперимента.

Задача построения точной физико-химической модели для большинства современных техно­ логических процессов чрезвычайно сложна. Особо актуальными в этой связи становятся эмпириче­ ские модели, полученные на основе экспериментальных данных. Мы проводили построение эмпи­ рической модели на примере процесса упрочнения методом микродугового оксидирования (МДО) деталей сельскохозяйственной техники из алюминиевых сплавов, восстановленных наплавкой. По­ лучение высоких эксплуатационных характеристик поверхностного слоя детали, обработанной ме­ тодом микродугового оксидирования, непосредственно зависит от выбора электрохимических па­ раметров упрочняющего процесса, от физико-химических параметров обрабатываемой структуры, от процессов переноса частиц обрабатывающей среды к поверхности обрабатываемой структуры и их взаимодействия. Система поверхность детали - электролит является сложной нелинейной сис­ темой, а процесс обработки детали методом МДО носит вероятностный, или недетерминирован­ ный характер.

Определим эмпирическую модель технологического процесса МДО как функциональную за­ висимость выбранного показателя качества выходной структуры от режимов процесса. При этом остаются фиксированными конструкционно-технологические параметры и параметры входной структуры.

Для обработки и анализа рассматривались результаты лабораторных экспериментов, полу­ ченные различными учеными при исследовании указанного технологического процесса с исполь­ зованием щелочного электролита с добавлением жидкого стекла, то есть электролита типа «КОН - Na2Si03». Учитывались данные опытов для следующих наплавленных сплавов: АМгб; АК5; АК9М2. Моделируемыми показателями качества были микротвердость упрочненной поверхности Нт толщина внешнего упрочненного слоя h, и толщина внутреннего упрочненного слоя h2. В ка­ честве параметров, задающих режим процесса МДО (технологических параметров), использова­ лись:

при моделировании Нт - ПЛОТНОСТЬ тока Dt; состав электролита, то есть концентрации содержания в нем жидкого стекла CNa2s;o3 и едкого кали СКон;

- при моделировании hj и Пг - плотность тока; состав электролита и время оксидирова­ ния Т.

Другие параметры процесса МДО, такие как объем электролита, межэлектродное расстояние в электролитической ванне, материал и температура электродов и т.д., поддерживались постоян­ ными.

При построении эмпирической модели технологический процесс рассматривается как "чер­ ный ящик" с несколькими входами и выходами. Входы соответствуют выбранным параметрам технологического процесса (режимам МДО), а выходы - выбранным моделируемым показателям качества упрочненной поверхности восстановленной детали (откликам процесса). Модель строится на основе имеющихся данных натурных экспериментов без отражения внутренней физики процес­ са. Это позволяет использовать автоматическую универсальную процедуру построения модели для различных упрочняющих технологий. Отметим, что с помощью предлагаемых методов можно ус­ танавливать зависимости в виде уравнений или численных алгоритмов между любыми характери­ стиками, определяемыми экспериментально.

Была создана база данных (БД) натурных экспериментов в виде таблиц, содержащих значе­ ния микротвердости и составляющих толщины упрочненного покрытия при различных значениях выбранных режимов МДО. Произведена классификация данных по различным наплавленным сплавам. Данные оптимизированы в системе ACCESS. Применена система управления базами данных (СУБД), то есть внешняя оболочка для их обработки с использованием Visual Basic. СУБД регулирует процесс обращения к данным из различных пакетов расчетных программ, применяе­ мых в процессе моделирования, а также позволяет следующее:

добавлять в базу новые и изменять уже имеющиеся в базе значения режимов МДО;

№1-2 Известия ОрелГТУ АВТОМОБИЛИ, СТРОИТЕЛЬНЫЕ МАШИНЫ, СЕРВИС И РЕМОНТ

добавить в базу таблицу значений для ранее неиспользовавшихся параметров рассмат­ риваемого технологического процесса упрочнения;

добавить или заменить наплавленный сплав; ввести данные для других контролируемых показателей качества поверхности обрабо­

танной МДО детали.

Обработка и анализ результатов натурных экспериментов, а также расчеты по построению моделей процесса МДО выполнены в системах: MATCHCAD 2000 и Neural Connection 2.0.

На основании выводов, полученных учеными, проводящими экспериментальные исследова­ ния по упрочнению деталей с/х техники, восстановленных наплавкой, методом микродугового ок­ сидирования, при построении математической модели на диапазоны варьирования технологиче­ скими параметрами были наложены следующие ограничения:

Dt€ [10; 30] А/дм2;

Скон б [1; 7] г/л; Т е [0,5; 3] ч.

Рассмотрим построение полиномиальной модели. Для ее построения последовательно фор­ мируются полиномы возрастающей степени до достижения удовлетворительной аппроксимации. Полиномиальная модель имеет вид:

коэффициенты, X! - значение факторов. В качестве факторов используются как отдельные техно­ логические параметры, так и их линейные и нелинейные комбинации.

Вначале строится полином первого порядка. Далее проводится регрессионный анализ полу­ ченного уравнения. Если анализ модели приводит к выводу, что полином первого порядка оказы­ вается недостаточным для представления реальной зависимости, то необходимо перейти к поли­ ному более высокого порядка и т.д. до получения адекватной модели.

Анализ построенных моделей и их проверка на адекватность показали, что зависимость мик­ ротвердости, а также зависимости толщины внутреннего и внешнего упрочненного слоев от пара­ метров процесса МДО, представляют собой полиномы второго порядка.

Используя полученную модель, можно определить и спрогнозировать значения микротвер­ дости и толщины упрочненной поверхности при варьировании любых из указанных режимов МДО.

Для повышения времени эксплуатации восстановленной детали микротвердость упрочнен­ ного покрытия должна быть высокой. Это обеспечивается варьированием значений технологиче­ ских параметров. При этом следует учитывать и влияние данных изменений на другие технологи­ ческие характеристики.

На рисунках 1а - За приведены трехмерные графики, которые дают геометрическое пред­ ставление зависимости микротвердости как моделируемого показателя качества от двух перемен­ ных (технологических параметров) при фиксированном значении третьего в прямоугольной систе­ ме координат, т.е. представлена графическая визуализация полиномов. На рисунках 1 6 - 3 6 изо­ бражены контурные графики, которые получены изображением на следующих плоскостях: (Скон,

CNa2si03) при Dt = 20 А/дм2, Т = 1,5 ч; (Dt, СКОн) при CNa2Si03 = 6 г/л, Т = 1,5 ч; (Dt CNa2Sio3) при СКОн = 3 г/л, Т = 1,5 ч; проекций на них линий Hm = const, проведенных на трехмерной поверхности,

соответствующей рисункам 1а-За.

С помощью контурных графиков удобно наблюдать за изменением значения моделируемого показателя качества при варьировании двумя параметрами модели. Согласно данным графикам, для всех рассматриваемых сплавов высокое значение микротвердости достигается при одновре­ менном увеличении плотности тока и уменьшении концентрации жидкого стекла (в заданном диа­ пазоне значений). При фиксированном значении СКон наибольшее влияние на изменение микро­ твердости оказывает варьирование концентрацией "CNa2si03"-

25 30 Dt А/дм2

Рис. 2а. График поверхности Нт(СКоН) Dt) для сплава "АК5" Режимы: CNa2Si03 = 6 г/л, Т = 1,5 ч.

Dt Aim

7 Скон, г/л

Рис. 26. Контурный график Нт(СКон, Dt) для сплава "АК5" Режимы: CNa2Si03 = 6 г/л, Т = 1,5 ч.

Строительство. Транспорт 2004

Строительство. Транспорт

CNa2Si03, г/л

18

Dt А/т

Рис. За. График поверхности Hm(CNa2Si03, Dt) для сплава "АК5' Режимы: СКон = 3 г/л, Т = 1,5 ч.

CNa2Si03, г/л

18

30 Dt А/дм2

Рис. 36. Контурный график Hm(CNa2si03, Dt) для сплава "АК5" Режимы: СКон = 3 г/л, Т = 1,5 ч.

При варьировании концентрацией едкого калия в электролите можно сделать следующий вывод. Существует определенное значение Скон = Ск о н , при котором на функциональной зависи-

93

мости Нт(Скон) наблюдается максимум. Наличие этого максимума влияет на характер множест­ венной функциональной зависимости Нт(СКон, CNa2Sio3, Dt). При одновременном варьировании

двумя технологическими параметрами: Dt и СКон в пределах СКон £ [1; С ^он ] более высокое зна­ чение микротвердости достигается при одновременном увеличении плотности тока и уменьшении

концентрации в электролите едкого калия; а в пределах СКон е [С J^QH > 7] - ПРИ одновременном

увеличении значений как плотности тока, так и едкого калия.

Из контурных графиков видно, что при фиксированном значении "Na2Si03" наибольшее влияние на изменение микротвердости упрочненного покрытия оказывает варьирование концен­ трацией "КОН". При фиксированном значении СКон наибольшее влияние на изменение микротвер­ дости оказывает варьирование концентрацией "Снагвюз"- Если рассмотреть изменение состава элек­ тролита (одновременное варьирование двумя концентрациями Скон и СНЙБЮЗ) при фиксированном значении плотности тока, то можно сделать следующий вывод:

1. При Скон< С'кон микротвердость увеличивается при одновременном увеличении концен­ трации "КОН" и уменьшении концентрации "Na2Si03".

2. При Скон > С*кон микротвердость увеличивается при одновременном уменьшении концен­ трации "КОН", так и "Na2Si03". Также можно сделать вывод, что изменение концентрации "КОН" сильнее влияет на составляющие изменения микротвердости, чем изменение "Na2Si03". Отметим, что эти выводы касаются изменений значений технологических параметров в пределах изменения, соответствующих (1).

На рисунках 4а - 7а на примере сплава АК9М2 приведены трехмерные графики зависимости составляющих толщины упрочненного МДО покрытия (внешний hi и внутренний h2 упрочненный слои) от двух технологических параметров: рисунки 4 - 5 - от продолжительности оксидирования и плотности тока; рисунки 6 - 7 - от состава электролита. Рисунки 46 - 76 представляют контурные графики h](Dt,T), h2(Dt,T) при фиксированных СКон = Зг/л, CNa2Si03 = 6г/л, а также Ь)(СКон, См^юз), 1ь(Скон3 Сыагвюз) при фиксированных Dt = 20А/дм2, Т = 1,5ч. (на примере сплава АК9М2).

Согласно данным графикам, высокое значение толщины покрытия обеспечивается при уве­ личении плотности тока и продолжительности МДО (в заданном диапазоне варьирования). Увели­ чение плотности тока при малом значении времени оксидирования (Т < 1ч.) не оказывает значи­ тельное влияние на изменение hi и h2. Сильное влияние оказывает изменение тока при значениях времени оксидирования Т > 1,5ч.

Наблюдая за поведением hi и h2 по контурным графикам, можно сделать вывод, что при уве­ личении в заданном диапазоне плотности тока значительнее увеличивается толщина внутреннего упрочненного слоя по сравнению с толщиной внешнего упрочненного слоя.

Анализ данных графиков зависимости толщины от состава электролита показал, что при уве­ личении концентрации "КОН" толщина внутреннего и внешнего упрочненных слоев меняется сла­ бо. При уменьшении концентрации в электролите "Na2Si03" возрастает прирост внутреннего уп­ рочненного слоя.

На основе построенных моделей была разработана компьютерная программа в системе Vis­ ual Basic 5.0, которая позволяет проводить имитационные эксперименты. Для программы разрабо­ тана сервисная оболочка, удобная для пользовательского диалога и доступная для экспериментато­ ра. Для построения модели МДО так же использовались методы искусственного интеллекта, а именно, была разработана многослойная нейронная сеть с алгоритмом обратного распространения.

При нейросетевом моделировании процесса упрочнения детали, восстановленной наплавкой, методом МДО входной слой нейронов получает внешнюю информацию от процесса. Это соответ­ ствует определенному количеству входных технологических параметров. Выходной слой передает обрабатываемую информацию во внешнюю среду, устанавливая отклики МДО - микротвердость упрочненного покрытия Н т или составляющие толщины полученного покрытия h. Мы использо­ вали нейронную сеть со структурой, состоящей из трех входных нейронов в случае моделирования микротвердости и двух в случае моделирования толщины покрытия, двух промежуточных нейро­ нов и одного (для Нт) или двух (для hb h2) выходных нейронов, т.е. со структурой "3-2-1" или "2- 2-2" .

Строительство. Транспорт

hi, мм

Dt, А/дм

3 Т, ч

Рис. 4а. График поверхности. Зависимость толщины внешнего упрочненного слоя "hi" от плотности тока "Dt"H продолжительности оксидирования "Т", "h(Dt,T)" для сплава АК9М2.

Режимы: Скон = Зг/л, CNa2Si03 = 6г/л

Т, ч 3

30 D\,A/m

Рис. 46. Контурный график. Зависимость толщины внешнего упрочненного слоя "hi "от

.плотности тока "Dt" и продолжительности оксидирования "Т", "h^IXT)" для сплава АК9М2. Режимы: Скон = 3 г/л, CNa2si03 = 6 г/л

П2, ММ

0.06-

3 Т,ч

Dt, А/дм2

Рис. 5а. График поверхности. Зависимость толщины внутреннего упрочненного слоя от плот­ ности тока и продолжительности оксидирования, "h2(Dt,T)" для сплава АК9М2.

Режимы: СШн = Зг/л, CNa2si03 = 6г/л

30 Dt,A/jw

Рис. 56. Контурный график. Зависимости толщины внутреннего упрочненного слоя от плот­ ности тока и продолжительности оксидирования, "h2(Dt,T)" для сплава "АК9М2".

Режимы: СКОн = Зг/л, CNa2Si03 = 6г/л

Строительство. Транспорт 2004