CC BY
35
УДК 519.711.3
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ ИДЕНТИФИКАЦИИ НА РАЗЛИЧНЫХ ЭТАПАХ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ
1 л
© И.А. Кривошеев1, Д.А. Ахмедзянов2, А.Е. Кишалов3, К.Е. Рожков4
Уфимский государственный авиационный технический университет, 450000, Россия, г. Уфа, ул. К. Маркса,12.
Рассматриваются основные аспекты формирования имитационных сетевых моделей технических систем, их идентификации и использования на различных этапах проектирования, доводки и эксплуатации, в том числе для диагностики технического состояния. Предложен оригинальный метод идентификации таких моделей в условиях недостатка данных, поступающих со стенда. Этот недостаток компенсируется использованием измерений параметров на нескольких режимах. Приведены результаты идентификации статических и динамических моделей газотурбинных двигателей (ГТД) совместно с моделями их систем автоматического управления (САУ). Ил. 10. Библиогр. 6 назв.
Ключевые слова: авиационные двигатели; расчет характеристик; имитационное моделирование; идентификация.
USING IDENTIFICATION METHODS AT DIFFERENT STAGES OF TECHNICAL SYSTEM LIFE CYCLE
I.A. Krivosheev, D.A. Akhmedzyanov, A.E. Kishalov, K.E. Rozhkov Ufa State Aviation Technical University, 12 K. Marx St., Ufa, Russia, 450000.
The article considers the basic aspects to form simulation network models of technical systems, their identification and use at various stages of designing, debugging and operation, including the technical state diagnosis. An original method for these models identification under the insufficiency of data from the test bench is proposed. This disadvantage is compensated by using parameter measurements at several modes. The identification results of static and dynamic models of gas-turbine engines together with the models of their automated control systems are adduced. 10 figures. 6 sources.
Key words: aircraft engines; characteristics calculation; simulation; identification.
На протяжении всего жизненного цикла (ЖЦ) технических систем (ТС), от начала проектирования ТС до ее сдачи в серийное производство и далее в эксплуатации, в соответствии с концепцией информационной поддержки ЖЦ (CALS), ее сопровождает непрерывно развивающаяся вместе с ним математическая модель. Для поддержания целостности единого информационного пространства (ЕИП) в процессе доводки и эксплуатации ТС необходимо согласовывать модели разного уровня между собой, взаимно идентифицировать модели, в т.ч. по результатам испытаний и контроля. Основной проблемой идентификации моделей на этапе доводки и в эксплуатации, при контроле состояния ТС является недостаток экспериментальных данных, в связи с чем автором совместно с учениками предложены специальные методы и средства на основе имитационного сетевого моделирования [1].
Современный объектный подход требует, чтобы
программные модули моделировали сам объект - ТС и ее структурные элементы (СЭ) - в определенном аспекте, с учетом определенных факторов.
Такой подход реализован в современных системах имитационного моделирования (СИМ), таких как разработанная с участием автора в НИЛ САПР-Д Ме-таСАПР/Framework САМСТО и приложения на ее основе (версии системы DVIG [2]).
Проведенные при этом математические модели СЭ формируются и развиваются в процессе проектирования ТС в соответствии с предложенной методологией и с использованием разработанных средств.
Разработана методика [3, 1], позволяющая усовершенствовать процесс идентификации имитационной модели (ИМ) двигателя, в том числе решать задачи при недостатке экспериментальной информации путем последовательного изменения в процессе идентификации структуры модели и привлечения дополнительной информации с учетом степени ее достовер-
1Кривошеев Игорь Александрович, доктор технических наук, профессор, декан факультета авиационных двигателей, тел.: 89033118102, e-mail: [email protected]
Krivosheev Igor, Doctor of technical sciences, Professor, Dean of the Faculty of Aviation Engines, tel.: 89033118102, e-mail: [email protected]
2Ахмедзянов Дмитрий Альбертович, доктор технических наук, профессор, зам. декана факультета авиационных двигателей, тел.: 89014418025, e-mail: [email protected]
Akhmedzyanov Dmitry, Doctor of technical sciences, Professor, Deputy Dean of the Faculty of Aviation Engines, tel.: 89014418025, 3e-mail: [email protected]
Кишалов Александр Евгеньевич, кандидат технических наук, доцент, тел.: 89033125917, e-mail: [email protected] Kishalov Alexander, Candidate of technical sciences, Associate Professor, tel.: 89033125917, e-mail: [email protected]
4Рожков Кирилл Евгеньевич, аспирант, тел.: 89050061991, e-mail: [email protected] Rozhkov Kirill, Postgraduate, tel.: 89050061991, e-mail: [email protected]
ности, включает ряд этапов:
• приведение структуры модели в соответствие со структурой экспериментальной информации и поэтапное изменение модели в процессе идентификации;
• анализ корректности задач, решаемых на каждом этапе идентификации с помощью сети, изображающей взаимосвязь параметров;
• формирование соответствующих промежуточных моделей;
• задание условий проведения идентификации (составление законов расчетов);
• задание экспериментальных значений параметров в модели (в виде функций и таблиц);
• получение (итерационным методом, на основе принципа наибольшего правдоподобия) функций поправок для параметров «образмеривания» характеристик узлов;
• введение функций поправок в модель, уточнение имеющихся характеристик узлов;
• получение недостающих характеристик узлов;
• последовательное включение получаемых зависимостей в исследуемую модель при идентификации.
Обезразмеривание (нормализация) при представлении характеристик узлов в данной методике является необходимым этапом. Она позволяет по серии экспериментальных измерений на разных режимах определить значения параметра «образмеривания» и построить затем индивидуальную характеристику конкретного экземпляра узла как результат идентификации.
Авторами путем проведенного анализа получены типовые инвариантные обезразмеренные однопара-метрические зависимости узлов ГТД (камеры сгорания, турбины, сопла). В соответствии с предназначением имитационных моделей, характеристики узлов должны быть представлены в максимально широком
диапазоне изменения параметров. Так, например,
характеристика компрессора должна включать об*
ласть авторотации (п < 1), начало вращения ротора
к
(п от 0), участки напорных ветвей выше границы
помпажа, зону с обратным течением в компрессоре
(О < 0) и даже напорные ветви для обратного Впр
вращения компрессора (п <0). Авторами показана
продуктивность представления характеристики компрессора в унифицированном безразмерном виде:
*
--- G Впр пр
*
1 — -f ПВпр'Ппр
1 КБ
_ n n = пР
пр -
n
(\Б-1 где п = Впр
ВпР G n
ВпрБ "прБ
Здесь при образмеривании в качестве базовой точки «Б» предложено использовать точку на границе помпажа (с максимальным КПД), при II критическом режиме компрессора, когда одновременно в кольцевом сечении на входе в компрессор и в «горле» РК I
ступени достигается скорость звука. Для ПВпрБ и
ппрБ (для umax) предложены аналитические зависимости от Fux, а1л, р1л, Кг (площади входа, «лопаточных» углов выхода из ВНА и входа в РК, коэффициента «загромождения» входа в РК I ступени). Такой подход, в отличие от работ, проведенных в ЦИАМ им. П.И. Баранова, позволяет свести все известные характеристики компрессоров (а также ступеней и отдельных рабочих колес) к единому универсальному представлению (рис. 1).
Рис. 1. Последовательность идентификации характеристик двигателей и их СЭ в их составе
Апробация разработанных методов и средств произведена [8] путем формирования и идентификации по результатам испытаний индивидуальной модели конкретного экземпляра ГТД - газогенератора (ГГ) для ГТП-10/95 (газотурбинного привода энергоустановки ГТЭ-10/95) на базе двигателя Р95Ш. При этом использовались результаты испытаний этого ГГ, предоставленные ОАО «НПП «Мотор». Последовательное изменение структуры модели в процессе идентификации, использование сетевого представления связи параметров, показано на рис.1. Предложено отыскивать комбинации значений таких параметров итерационным способом на основе принципа наибольшего правдоподобия (когда этот тренд для всех подбираемых параметров минимален). В работе, таким образом, проведено дальнейшее итерационное определение значений параметров «образмеривания» характеристик КНД И КВД и выбрано единственное наиболее правдоподобное решение. Часть подбираемых параметров при этом варьировалась, другая временно «замораживалась», затем группы менялись ролями с использованием полученных на предыдущем шаге результатов. При этом получена комбина-
* *
ция значений для кот°рых жКНДо , GBnpo, Лкндо ■
П1пра = f (n) -C0nSt и Л*КвДо . GKВДпро ■ ЧкВДо ■
п2пр = f (n) -const. Это позволило получить
наиболее правдоподобные индивидуальные характеристики КНД И КВД (для данного экземпляра ГГ ГТП-10/95), построенные с использованием полученных при идентификации значений параметров их «образмеривания».
Оценка степени (и области) адекватности полученной индивидуальной модели должна производиться сравнением результатов моделирования и испытаний этого же экземпляра ГГ, но на других режимах, в других климатических условиях, в составе ГТП, ГТУ и т.д. В работе такие сравнения проводились с результатами испытаний (рис. 2) и с результатами моделирования по модели ГГ ГТП-10/95 в системе ГРАД, идентифицированной работниками ОАО «НПП «Мотор» по большому массиву имеющихся экспериментальных и расчетных данных. Результаты сравнения показали, что полученная с использованием СИМ DVIGw и минимального количества экспериментальных данных индивидуальная модель имеет высокую степень адекватности.
Для проверки эффективности разработанной версии системы моделирования DVIGws (с учетом стоха-стичности) проведено моделирование ГГ ГТП-10/95 с учетом погрешностей параметров. Была произведена оценка погрешностей определения части параметров (на основе метрологического анализа, анализа методик косвенного определения значений и т.д.). Добавление данных о погрешностях этих параметров в мо-
'К2J/
г V ]К4 ; %Г
W 1
' У j- / РК4
^ПРКНД'
J
J
ч / /
h А? о
Уа < j ч
65 70 75
85 11
ПРЩ'
-—
__-
Л
Зависимости температуры и давления за КВД от ппрКНД
Зависимости расхода воздуха
'прКНД
60 65 70 75 80 85 и ПРкщ. '
Зависимости относительного расхода топлива и частоты вращения
ПКВД от ппрКНД
G,, и относительной тяги
Рис. 2. Сопоставление полученной (на разных этапах идентификации) индивидуальной модели ГГ для ГТП-10/95 с результатами испытаний: 1 - эксперимент; 2 - расчет по модели с априорными характеристиками узлов; 3 - расчет по модели после уточнения характеристик КВД, КС, РС; 4 - расчет по модели после уточнения
характеристик КВД, КНД, КС, РС
дель в DVIGws: для входных параметров непосредственно, а для выходных параметров через закон расчета (как поддерживаемые константы при подборе путем вариации погрешностей остальных входных параметров) позволило при моделировании получить не только значения (мат. ожидания), но и погрешности (СКО) для всех остальных параметров ГГ ГТП-10/95. Для диагностики состояния ТС предложено использовать данные о деформации в эксплуатации характеристик ТС и их СЭ (структурных элементов). Эти данные получаются на основе анализа тренда базовых значений параметров (параметров «образмеривания» безразмерных характеристик - среднестатистических, индивидуальных, полученных на предыдущих стадиях ЖЦ), определяющих масштаб характеристик СЭ и ТС вдоль осей в многомерном пространстве параметров ТС (рис. 3). По используемым в настоящее время «уставкам», назначаемым для отдельных параметров ТС, с использованием СИМ определяются соответствующие частные отклонения для параметров «образмеривания» характеристик СЭ, это позволяет получить положение граничных поверхностей в пространстве «параметров образмеривания» характеристик каждого СЭ, при этом каждая граничная поверхность соответствует конкретной неисправности конкретного СЭ, т.е. решается проблема локализации отказов. Сообщение об отказе (или его опасности) появляется, когда изображающая точка в пространстве «параметров образмеривания» приближается к граничной поверхности или пересекает ее. Сам тренд базовых значений (параметров «образмеривания») выявляется по результатам идентификации имитационной моделей ТС с использованием замера контролируемых параметров ТС в процессе эксплуатации.
Анализ и уточнение положения граничных поверхностей проводится на основе изучения тренда указанной изображающей точки в эксплуатации ряда экземпляров ТС. Такая работа проводится для определенных массивов экземпляров ТС конкретного типа, и выявляются соответствующие распределения вероятности конкретных видов отказов конкретных СЭ. Затем эти типовые распределения преобразуются в индивидуальные для каждого конкретного экземпляра данной ТС (с учетом ее испытаний при нулевой наработке) и используются для диагностики технического состояния этого экземпляра ТС на различных этапах ее ЖЦ (по мере увеличения наработки).
При совместной разработке ГТД и его САУ, при их отладке во время испытаний описанные методы также оказались весьма продуктивными. Для этого использована предложенная авторами технология имитационного моделирование авиационного ГТД совместно с его САУ. Для эффективного проектирования, производства и эксплуатации авиационного ГТД на всех стадиях его жизненного цикла необходима математическая модель, описывающая те или иные его особенности и характеристики. При разработке САУ для двигателя и на стадии его испытаний необходима математическая модель, описывающая установившиеся режимы и переходные процессы, протекающие в ГТД с учётом влияния на них элементов САУ (переключение различных программ регулирования, корректировка поддерживаемых параметров в зависимости от атмосферных условий, изменение режима работы двигателя в зависимости от угла установки РУД, управление различными регулирующими элементами двигателя и т.п.) [4].
Рис. 3. Принципиальная схема использования результатов идентификации для диагностики состояния ТС
Модель авиационного ГТД совместно с его САУ в СИМ DVIG_OTLADKA, созданной при помощи Мета-САПР^гат^огк САМСТО, представлена в виде набора СЭ, моделирующих работу основных узлов двигателя, и САУ, связанных между собой механическими, газодинамическими и информационными потоками. Различным набором СЭ САУ возможно моделировать различные схемы САУ, т.е. реализовывать различные законы управления. Основной задачей САУ одновального ТРД (например, SR-30) является поддержание частоты вращения ротора двигателя в зависимости от угла установки РУД с коррекцией по температуре на входе (т.е. реализуются следующие
законы управления п = /(«руд,Тк) и 0( = /(п) ) и
ограничение предельных значений частоты вращения
ротора п и температуры газов перед турбиной Т .
В СИМ DVIG_OTLADKA имитация внешнего воздействия на двигатель (управление двигателем) осуществляется при помощи СЭ «РУД+Гидрозамед-литель». В этом СЭ, помимо настроек динамических характеристик элементов соответствующих САУ, для расчёта переходного процесса необходимо задавать изменение угла установки РУД в зависимости от времени переходного процесса (аруд= / (/)). Поддержание необходимой частоты вращения в зависимости от температуры на входе в двигатель и угла установки РУД моделируется при помощи СЭ «Насос-регулятор», изменяющего расход топлива в камере сгорания (0( = /(п) ). Ограничение предельных значений частоты вращения ротора п и температуры
газов перед турбиной Т осуществляется при помощи СЭ «Ограничитель предельных параметров (механический)» и «Ограничитель предельных параметров (газодинамический)». Эти СЭ уменьшают (ограничивают) расход топлива в камере сгорания при превышении определёнными параметрами некоторых (настраиваемых) значений. Для переключения на другие программы регулирования используются технологические элементы: СЭ «Подача топлива», «Смеситель» и «Разветвитель информационных потоков». Также модель ТРД и его САУ должна содержать СЭ «Датчик», в которых задаются динамические характеристики датчиков, установленных на двигателе, их погрешность установки и расположения [5].
Динамические характеристики двигателя определяются моментом инерции ротора. Динамические характеристики различных элементов автоматики унифицировано задаются в виде коэффициентов усиления, колебательной постоянной времени, дифференцирующей постоянной времени.
Назначая в каждом СЭ САУ его динамические характеристики, создаётся математическая модель САУ, в которой на каждый «сигнал» (управляющую команду, значение контролируемого параметра) последовательно «накладываются» динамические запаздывания и перерегулировки от каждого агрегата, входящего в САУ, датчика, исполнительного механизма, топливо-подающей аппаратуры и т.п. Таким образом можно
моделировать переходные процессы, протекающие в двигателе и в его САУ, независимо от его конструктивного исполнения и принципов функционирования.
Изменяя настройки отдельных элементов САУ двигателя, можно подобрать такие, при которых моделируемый переходный процесс будет полностью соответствовать переходному процессу на двигателе. Таким образом, мы осуществляем параметрическую идентификацию математической модели на переходных режимах. На различных режимах работы двигателя и в различных переходных процессах участвуют различные элементы САУ (например, запуск двигателя, приёмистость, встречная приёмистость, дросселирование и т.д.), поэтому полную идентификацию модели САУ необходимо проводить последовательным моделированием различных переходных процессов. Имея идентифицированную математическую модель ГТД и его САУ, можно проводить более точные расчёты переходных процессов, оценивать влияние каждого отдельного элемента САУ на динамический процесс, производить настройку и регулировку САУ двигателя для повышения срока эксплуатации двигателя и оптимизации параметров процесса.
Топологическая модель двигателя SR-30 и его САУ в СИМ DVIG_OTLADKA представлена на рис. 4. При помощи СЭ «РУД» моделируется управление
двигателем ( «руд ); при помощи СЭ «Насос-
регулятор» выполняется поддержание заданной частоты вращения ротора изменением расхода топлива в камере сгорания ( = /(п) ); при помощи СЭ
«Ограничитель предельных параметров (механический)» ограничивается максимальная частота вращения ротора п ; при помощи СЭ «Ограничитель предельных параметров (механический)» ограничивается максимальная частота вращения ротора п ; при
помощи СЭ «Ограничитель предельных параметров (газодинамический)» ограничивается максимальная температура в камере сгорания Т . СЭ «Подача топлива», «Смеситель» и «Разветвитель информационных потоков» - технологические элементы необходимые для переключения на другие программы регулирования [4]. На рис. 5 приведены результаты моделирования переходного процесса (изменение частоты вращения ротора во времени) с различными настройками СЭ «Насос-регулятор». При моделировании
«идеального» насоса-регулятора ( Тд = 0 с,
Тк = 1000 с), частота вращения ротора полностью соответствует частоте вращения «навязываемой» автоматикой (без динамических запаздываний). При увеличении дифференцирующей постоянной времени
Тд = = 0,4 с, переходный процесс протекает с «запаздыванием» (по сравнению с «идеальным»), автоматика не успевает корректировать расход топлива, по частоте вращения видны «забросы». При уменьшении колебательной постоянной времени ТК увеличивается колебания частоты вращения, частота вращения «ко-
леблется» вокруг «идеальной» (процесс с настройками Тд = 0,063 с, Тк = 0,15 с). Изменяя настройки отдельных элементов САУ двигателя, можно подобрать такие, при которых моделируемый переходный процесс будет полностью соответствовать переходному процессу на двигателе. Данные исследования позволяют увеличить адекватность и точность моделирования переходных процессов, происходящих в двигателе, позволяют детально исследовать каждый фактор, влияющий на переходный процесс и оценить качество переходного процесса. При решении проблем идентификации математических моделей различных уровней на различных этапах жизненного цикла изделия очень часто появляется необходимость получения характеристик различных структурных элементов в достаточно широком диапазоне режимов работ. На
ранних стадиях жизненного цикла (когда нет изготовленного изделия) и в случае невозможности проведения экспериментальных исследований (вследствие их высокой стоимости или сложности экспериментального оборудования) широко применяются методики трёхмерного численного термогазодинамического моделирования для получения требуемых характеристик основных элементов двигателя. В работе [4] описаны различные методы для получения характеристик выхлопного тракта ТРДД при помощи инженерных методик и 3Р численного моделирования. На рис. 6 приведена схема выхлопного тракта ТРДД со смешением потоков наружного и внутреннего контуров, на рис. 7 приведена суммарная характеристика выхлопного тракта, адаптированная для применения в СИМ РУЮк.
Рис. 4. Сопоставление полученной (на разных этапах идентификации) индивидуальной модели ГГ для ГТП-10/95 с результатами испытаний: 1 - эксперимент; 2 - расчет по модели с априорными характеристиками узлов; 3 - расчет по модели после уточнения характеристик КВД, КС, РС; 4 - расчет по модели после уточнения
характеристик КВД, КНД, КС, РС
Рис. 6. Схема выхлопного тракта ТРДДсм
Рис. 7. Суммарная характеристика выхлопного тракта <Г =
I Л ар 5 Лнут )
В работах [5, 6] описываются методики получения характеристик лопаточных венцов осевых компрессоров и приводится сравнение с результатами экспериментальных исследований [6] (рис. 8), и методики по-
лучения характеристик отдельных ступеней осевых компрессоров авиационных ГТД при помощи программного комплекса АМБУБ 13.0 ОРХ [7] (рис. 9).
Рис. 8. Сравнение характеристик лопаточного венца вида и =Р), полученных при помощи моделирования
в Л№УЗ 13.0 и экспериментальных данных
Рис. 9. Сравнение характеристик IX ступени КВД, полученных при помощи моделирования в А№УБ 13.0 ОРХ
и в СИМ Котрг
Рис. 10. Общая методика получения характеристик основных узлов авиационных двигателей при помощи программных комплексов для трёхмерного численного термогазодинамического моделирования
На рис. 10 приведена общая методика получения характеристик основных узлов авиационных двигателей при помощи программных комплексов для трёхмерного численного термогазодинамического моделирования. Приведённые результаты математического моделирования характеристик основных элементов авиационных двигателей позволяют более детально исследовать их работу на нерасчётных режимах и создавать более точные имитационные модели на различных этапах жизненного цикла в широком диапазоне моделируемых режимов работы.
Итак, предложенная методика формирования и использования на каждом этапе соответствующих имитационных сетевых моделей, их последовательной идентификации позволяет повысить эффектив-
ность информационной поддержки (CALS) жизненного цикла ГТД (на этапах проектирования, доводки, отладки и диагностики технического состояния в эксплуатации) и соответствует концепции единого информационного пространства (ЕИП).
Исследование выполнено при поддержке Министерства образования и науки Российской Федерации, соглашение 14.B37.21.0423 «Технология выбора типов, схем, параметров и конструкции двигателей, узлов, систем запуска, адаптивных отказоустойчивых систем управления и контроля, их экспериментально-теоретической разработки и поддержки в эксплуатации с учетом критериев оптимальности и условий применения летательных аппаратов различного назначения (включая беспилотные)».
Библиографический список
1. Кривошеев И.А., Иванова О.Н., Горюнов И.М. Использование средств имитационного сетевого моделирования ГТД на этапе идентификации моделей по результатам испытаний // Вестник УГАТУ. 2005. Т. 6, № 1 (12). С. 65-75.
2. Термогазодинамический анализ рабочих процессов ГТД в компьютерной среде ОУЮ\м / Д.А. Ахмедзянов [и др.]. Уфа: Изд-во УГАТУ, 2003. 162 с.
3. Методы и средства системной разработки сложных объектов на основе имитационного сетевого моделирования и технологии МЕТАСАПР / Кривошеев И.А [и др.] // Приложение к журналу «Информационные технологии». 2005. № 4.
С. 1-31.
4. Кишалов А.Е., Маркина К.В. Расчёт характеристик выхлопного тракта ТРДД // Молодежный Вестник УГАТУ. 2012. № 3 (4). С. 81-92.
5. Кишалов А.Е., Маркина К.В. Исследование характеристик ступеней осевых компрессоров в ANSYS 13.0 СРХ // Молодежный вестник УГАТУ. 2012. № 2 (3). С. 60-67.
6. Кишалов А.Е., Маркина К.В. Методики получения характеристик осевых компрессоров ГТД // Вестник ВГТУ. 2012. Т. 8, № 7-1. С. 111-117.
УДК 621
АЛГОРИТМ ОПТИМИЗАЦИИ ВСПОМОГАТЕЛЬНЫХ ПЕРЕМЕЩЕНИЙ ИНСТРУМЕНТОВ ПРИ ФРЕЗЕРОВАНИИ СЛОЖНЫХ ПОВЕРХНОСТЕЙ
© Б.Б. Пономарёв, Нгуен Ван Нам
Иркутский государственный технический университет, 664074, Россия, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83.
Работа посвящена решению проблем оптимизации вспомогательных перемещений инструментов при фрезеровании сложных поверхностей. Предложенный алгоритм позволяет выбрать оптимальную последовательность обработки отдельных областей поверхности при условии минимизации числа смен инструментов и продолжительности холостых движений. Ил. 5. Библиогр. 3 назв.
Ключевые слова: холостые перемещения инструмента; вспомогательные перемещения.
OPTIMIZATION ALGORITHM OF AUXILIARY TOOL MOVEMENTS WHEN MILLING COMPLEX SURFACES B.B. Ponomaryov, Nguyen Van Nam
Irkutsk State Technical University, 83 Lermontov St., Irkutsk, Russia, 664074.
The paper solves optimization problems of auxiliary tool movements when milling complex surfaces. The proposed algorithm enables choosing an optimal machining sequence for specific surface areas under condition of minimizing the number of tool changes and idle movement duration. 5 figures. 3 sources.
Key words: idle tool movements; auxiliary movements.
Формообразование сложных поверхностей деталей в современном машиностроении осуществляется, в основном, на многокоординатных станках с ЧПУ концевыми фрезами. При этом поверхность разбивается на отдельные участки (области), обработка каждого из которых производится по назначенной технологом или системой автоматизированной подготовки управляющих программ частной (локальной) стратегии фрезами одного или нескольких типоразмеров, в зависимости от формы участка и сопряжений со смежными областями. Одним из существенных резервов повышения производительности при этом является сокращение вспомогательных движений инструмента при переходе от одного участка образуемой поверхности к другому. Для решения задачи минимизации холостых перемещений каждый нй холостой
переход инструмента может быть представлен точкой выхода из контакта с заготовкой и точкой касания с ней, то есть позицией начала врезания в обрабатываемую область. Кроме того при определении длины переходов должны учитываться препятствия на пути перемещения инструмента. Следует иметь в виду, что при подготовке управляющих программ технолог-программист, исходя из собственного опыта, может устанавливать приоритеты при назначении очередности обработки отдельных областей поверхности детали и менять координаты точек врезания и выхода инструмента из контакта с заготовкой. При этом точки входа и выхода при чистовом фрезеровании участков сложных поверхностей для большинства частных стратегий могут друг с другом не совпадать.
1Пономарёв Борис Борисович, доктор технических наук, профессор, зав. кафедрой оборудования и автоматизации машиностроения, тел.: +73952405020, e-mail: [email protected]
Ponomaryov Boris, Doctor of technical sciences, Professor, Head of the Department of Machinery and Automation of Mechanical
Engineering, tel.: +73952405020, e-mail: [email protected]
2Нгуен Ван Нам, аспирант, тел.: +79246068668, e-mail: [email protected]
Nguyen Van Nam, Postgraduate, tel.: +79246068668, e-mail: [email protected]
