CC BY
76
3. Зильбербург Л. И., Молочник В. И., Яблочников Е. И. Информационные технологии в проектировании и производстве. СПб: Политехника, 2008. 304 с.
4. Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб: Питер, 2000. 384 с.
5. Леоненков А. В. Нечеткое моделирование в среде МЛТЬЛБ и ШттуТЕСИ. СПб: БХВ-Петербург, 2005. 736 с.
Евгений Иванович Яблочников —
Виктор Иосифович Молочник — Владимир Сергеевич Гусельников —
Рекомендована кафедрой технологии приборостроения
Сведения об авторах
канд. техн. наук, доцент; Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики, кафедра технологии приборостроения; E-mail: eij@mail.ifmo.ru канд. техн. наук; СП ЗАО „Би Питрон", Санкт-Петербург; заместитель директора по научной работе; E-mail: vimol@bee-pitron.spb.su аспирант; Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики, кафедра технологии приборостроения; E-mail: guselnikov@rambler.ru
Поступила в редакцию 14.12.09 г.
УДК 004.89: 002.53
В. В. Аверин, В. С. Гусельников АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ УПРАВЛЯЮЩИХ ПРОГРАММ
Приведены основные критерии проектирования управляющих программ для оборудования с числовым программным управлением. Описываются способы применения систем верификации при разработке управляющих программ.
Ключевые слова: оборудование с числовым программным управлением, управляющая программа, высокоскоростная обработка, САБ/САМ-системы, верификация управляющих программ.
Изготовление деталей быстрее, качественнее и с меньшими затратами, чем у конкурентов, — основные виды преимущества любого производства. Их достижение возможно с применением высокотехнологичного оборудования, а также программного обеспечения для подготовки и верификации данных. Использование современного оборудования без соответствующего программного обеспечения и инфраструктуры не приведет к желаемым результатам. Проектирование управляющих программ с использованием непосредственно интерфейса системы ЧПУ, на первый взгляд, обойдется дешевле, но в результате может привести как к простою оборудования, так и не убережет даже опытного оператора от ошибок, которые могут привести к дорогостоящему ремонту. Техническое переоснащение предприятий — трудный, но зачастую единственный путь развития. Выбор станочного парка следует осуществлять параллельно с выбором САО/САМ-системы. Внедрение САО/САМ-систем минимизирует период подготовки производства и приводит к сокращению времени вывода изделия на рынок.
Внедрение современных высокопроизводительных станков с ЧПУ в производство позволяет использовать принципы высокоскоростной обработки (ВСО) заготовок деталей. Теоретическим обоснованием ВСО являются так называемые кривые Соломона (рис. 1), которые демонстрируют снижение сил резания (Рр) в некотором диапазоне скоростей (Кр). Но наиболее важным фактором здесь является перераспределение тепла в зоне резания. При небольших сечениях среза в этом диапазоне скоростей основная масса тепла концентрируется в стружке, не успевая переходить в заготовку, что позволяет производить обработку закаленных
сталей, не опасаясь отпуска поверхностного слоя. Отсюда следует основное преимущество ВСО: малая толщина стружки, снимаемой с высокой скоростью, соответственно высокие обороты шпинделя и высокая минутная подача. Имея возможность вести лезвийную обработку закаленных сталей, можно обеспечить качество поверхности, соизмеримое с получаемым при электроэрозионной обработке. Это позволяет пересмотреть структуру производственного процесса изготовления формообразующих элементов пресс-форм и штампов [1].
У-е.
Ур, у.е.
Рис. 1
Существует много факторов, влияющих на эффективность процесса ВСО. Известно, как на ВСО воздействуют характеристики станка (шпинделя, цанговых патронов, режущего инструмента) и системы ЧПУ, однако не всегда учитывается зависимость качества выполнения ВСО от методов программирования траектории движения инструмента. Особенно важно наличие возможности CAM-системы при обработке модели детали и расчете управляющей программы (УП) использовать сплайн-интерполяцию, обеспечивающую не только более высокое качество обработанных поверхностей, но и значительное сокращение кадров УП. Программирование сплайнами позволяет описать большие участки траектории меньшим количеством кадров, поскольку основной расчет траектории ведется с использованием математического аппарата системы ЧПУ, вследствие чего траектория оптимально передается на приводы станка.
Система ЧПУ является тактовой: между длиной перемещения в кадре I (мм), временем обработки кадра Т(мс) и максимально возможной подачей /гтах(м/мин) существует следующая зависимость [2]:
^тах = 60 Т .
Это означает, что при траектории в кадре длиной I = 0,01 мм, временем обработки кадра Т = 0,2 мс максимальная подача ограничивается до ^тах = 0,3 м/мин. Поэтому необходимо описывать наибольшие участки траектории как можно меньшим количеством кадров, чтобы получить максимальную подачу Fm&x, соответствующую условиям ВСО.
Другим важным свойством САМ-системы является возможность формировать траектории с наименьшим количеством врезаний и выходов из материала, а также с радиусным сопряжением углов. Это позволяет избежать резких изменений в направлении траектории и, как следствие, значительно снизить нагрузку на инструмент. Наиболее полно этому соответствуют инструменты САМ-системы, позволяющие рассчитывать траекторию врезания и обработки в виде трохоид (трансцендентных плоских кривых), а также в виде двумерных и трехмерных спиральных кривых.
Также САМ-система должна изменять расстояния между слоями по оси z, чтобы после предварительной обработки достичь практически окончательной формы с гарантированным
определенным значением припуска [3], для этого системой должны восприниматься изменения в рельефе поверхности между слоями. По значению остающегося припуска система должна определять необходимость дополнительных проходов. Такие функциональные возможности могут исключить получистовую обработку, уменьшить время цикла обработки и износ режущего инструмента.
Для современного инструмента из твердого сплава более благоприятно иметь постоянную, пусть даже и высокую, температуру в зоне резания, чем ее колебания. Резкое изменение условий резания приводит к увеличению количества выделяемого тепла и механических напряжений на режущей кромке, что в результате значительно снижает стойкость инструмента. Если траектория движения инструмента рассчитана на соблюдение постоянных условий резания, то это позволит увеличить стойкость инструмента, получить лучшую точность и шероховатость обработанной поверхности. В большинстве случаев, заданную геометрию детали практически невозможно получить без программирования траектории движения инструмента с острыми углами и быстрыми поворотами, но такие траектории должны быть минимизированы с использованием функции сглаживания или специальных функций обхода углов для ВСО.
Высокопроизводительным инструментом технолога-программиста может стать любая САБ/САМ-система, отвечающая большинству предъявляемых требований для решения поставленных задач: начиная от типа трехмерных моделей, на основе которых будет производиться расчет управляющей программы (каркасных, поверхностных, твердотельных, гибридных), до различных стратегий обработки, поддерживаемых математическим ядром САМ-системы. При расчете траектории инструмента САМ-система должна учитывать геометрию не только детали, но и заготовки. Модель исходной заготовки также может быть построена средствами моделирования самой системы или импортирована через интерфейсы обмена данными. В зависимости от необходимости предприятия САМ-система должна позволять рассчитывать УП для различных кинематических схем оборудования, в том числе для многокоординатного и электроэрозионного оборудования с ЧПУ.
В круг задач, решаемых современной САБ/САМ-системой, входят: выбор стратегий обработки и задание параметров выбранных стратегий; выбор обрабатываемых и ограничивающих поверхностей на модели изделия (детали); формирование траектории движения инструмента с учетом стратегий обработки, выбранных поверхностей, режущего инструмента, автоматического контроля зарезов и оптимизации траектории инструмента с учетом текущего состояния заготовки; автоматическое отслеживание изменений, вносимых в модель изделия; использование технологических шаблонов для формирования траектории инструмента и получения подобных деталей. Среди этих задач наибольший интерес для анализа представляют стратегии обработки. Именно набор предлагаемых стратегий в значительной степени отличает одну САМ-систему от другой.
Наличие стратегий, позволяющих применить сплайн-интерполяцию, трохоидальную обработку, различные виды спиральных кривых, говорит о том, что САМ-система имеет мощный внутренний математический аппарат для генерации соответствующего кода УП, который впоследствии преобразуется постпроцессором в необходимый оборудованию код [4]. Оценить корректность конечных программ визуально практически невозможно, так как в них траектория описана не конкретными значениями положения инструмента, а лишь входными параметрами функций, на основе которых система ЧПУ будет рассчитывать эти положения. Поэтому особое внимание при разработке сложных УП следует уделить верификации.
Блоки верификации присутствуют как в САМ-системе, так и в самой системе ЧПУ. Но в силу ряда причин они не являются действительно эффективными, поскольку логика и математический аппарат этих систем изначально не предназначались для визуального моделирования процесса обработки. Для проверки УП существуют внешние системы верификации, никак не связанные с разработкой УП, которые позволяют моделировать процесс обработки
на многокоординатном оборудовании с учетом особенностей конкретной кинематики. Такие системы выполняют несколько основных функций:
— моделирование (обеспечивает визуализацию процесса съема материала с заготовки по готовым управляющим программам);
— верификация (дает возможность контролировать процесс обработки, принимая во внимание движение и взаимное расположение рабочих органов станка, используемого технологического оборудования и инструмента);
— анализ (позволяет оценивать качество обработки путем сравнения обработанной заготовки с моделью детали и проводить измерения геометрических параметров).
С помощью указанных функций контроль всего процесса обработки заготовки осуществляется быстро и с высокой точностью, при этом можно использовать все функции системы независимо от формата УП — будь то нейтральный формат CLDATA или ISO 7-bit, однако действительно правильный результат, соответствующий реальной обработке заготовки детали в цехе, можно получить только при работе с программой в формате ISO 7-bit. Мощность современных ЭВМ и графических устройств позволяет вести моделирование с высокой точностью и получить результат анализа (рис. 2, а), даже визуально совпадающий с результатами реальной обработки (рис. 2, б) [5].
а)
Рис. 2
„Знания" системы о текущем состоянии заготовки позволяют осуществлять расчет толщины стружки в ЭБ-сечении, что в свою очередь позволяет контролировать подачу на зуб фрезы. На основе рекомендованных режимов для инструмента и рассчитываемых системой данных в некоторых системах верификации реализован механизм варьирования текущих режимов резания в зависимости от текущих условий работы инструмента. Такой механизм получил название „оптимизация", что подразумевает варьирование режимов резания в пределах рекомендуемых, оптимальных.
Современные программные продукты позволяют автоматизировать трудоемкие расчеты для получения качественных УП, соответствующих условиям обработки, кинематике оборудования с ЧПУ и самой системе ЧПУ. Кроме того, применение систем верификации позволяет технологу-программисту наблюдать трехмерную виртуальную модель оборудования с ЧПУ. Использование множества систем на предприятии и, как следствие — возможное наличие множества различных типов и форматов данных — приводит к тому, что одним из основных критериев выбора программного обеспечения является совместимость (или возможность интеграции) систем для свободного обмена данными.
список литературы
1. Серебреницкий П. П. Некоторые особенности высокоскоростной механической обработки // Металлообработка. 2007. № 4. С. 6—15.
2. Виттингтон К., Власов В. Высокоскоростная механообработка // САПР и графика. 2002. № 11. С. 10—17.
3. Степанов А. Высокоскоростное фрезерование в современном производстве // CAD/CAM/CAE Observer. 2002. № 3. С. 2—8.
Автоматизированная система группирования объектов производства
71
4. Зильбербург Л. И., Молочник В. И., Яблочников Е. И. Моделирование приборов, систем и производственных процессов. СПб: СПбГУ ИТМО, 2008. 156 с.
5. Del Prete A., Anglani A., Mazzotta D. Control and optimization of toolpath in metal cutting applications through the usage of computer aided instruments // 8th AITeM Congress Montecatini Terme. 2007. Р. 134—138.
Владимир Викторович Аверин
Владимир Сергеевич Гусельников
Сведения об авторах
аспирант; Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики, кафедра технологии приборостроения; E-mail: aver84@mail.ru
аспирант; Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики, кафедра технологии приборостроения; E-mail: guselnikov@rambler.ru
Рекомендована кафедрой технологии приборостроения
Поступила в редакцию 14.12.09 г.
УДК 65.011.56
Б. С. Падун, М. Г. Рождественская, В. А. Бажанова
АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ГРУППИРОВАНИЯ ОБЪЕКТОВ ПРОИЗВОДСТВА
Рассматривается автоматизированная система, интегрирующая решение задач унификации, стандартизации и группирования объектов производства. Представлены состав системы, структура управления системой и подход к организации программных компонентов.
Ключевые слова: технологический процесс, группирование объектов производства, автоматизированная система.
Введение. Трудно переоценить роль задач анализа, унификации, группирования и типизации объектов производства (ОП), процессов и средств производства для обеспечения эффективного функционирования предприятия. Это еще отмечали А.П. Соколовский и инженерная общественность Ленинграда в 1930—1940 гг. [1]. В дальнейшем эти задачи решались в работах С. П. Митрофанова и его учеников [2, 3]. Было написано много статей и монографий, разработаны специальные ГОСТ. Возникает вопрос: почему тема группирования ОП (деталей, сборочных единиц, изделий) до сих пор актуальна?
Анализ задачи и систем группирования ОП. Результат группирования R зависит от множества группируемых ОП Б и применяемого алгоритма группирования ац: R = ац(б). В общем случае Б = би и бп, где би, бп — множества соответственно изготавливаемых и прогнозируемых для выпуска в будущем ОП. Алгоритм группирования ац представляет собой следующую композицию алгоритмов
А ц = Фб^ рпсц ртц рсц ркоц ргц роц рк д (1)
где РБц — алгоритм анализа и унификации ОП и формирования множества бп, рпсц — алгоритм анализа и определения состояния производственной среды, ртц — алгоритм анализа и унификации действующей на предприятии технологии, рсц — алгоритм определения признакового пространства группирования ОП, ркоц — алгоритм определения количественной оценки конструкторско-технологической общности ОП, ргц — алгоритм порождения множеств (группировок) ОП, роц — алгоритм оценки показателей группирования, ркц — алгоритм построения правил классификации ОП.
