5 тэнхлэгийн нэгэн зэрэг багажны замд зориулсан хамгийн сайн CAM програм хангамжийг хэрхэн сонгох вэ

PFT, Шэньжэнь

Зорилго: 5 тэнхлэгт нэгэн зэрэг боловсруулахад оновчтой CAM программ хангамжийг сонгох өгөгдөлд суурилсан тогтолцоог бий болгох.
Арга: Виртуал туршилтын загвар (жишээ нь, турбины ир) болон бодит жишээн дээр (жишээ нь, сансар огторгуйн бүрэлдэхүүн хэсгүүд) ашиглан салбартаа тэргүүлэгч 10 CAM шийдлийн харьцуулсан шинжилгээ. Гол хэмжүүрүүд нь мөргөлдөөнөөс зайлсхийх үр ашиг, програмчлалын хугацааг багасгах, гадаргуугийн өнгөлгөөний чанарыг багтаасан.
Үр дүн: Автомат мөргөлдөөнийг шалгах программ хангамж (жишээ нь hyperMILL®) нь програмчлалын алдааг 40%-иар бууруулж, жинхэнэ 5 тэнхлэгийн замыг нэгэн зэрэг идэвхжүүлсэн. SolidCAM гэх мэт шийдлүүд нь Swarf стратеги ашиглан боловсруулах хугацааг 20% бууруулсан.
Дүгнэлт: Одоо байгаа CAD системтэй нэгтгэх чадвар, алгоритмын мөргөлдөөнөөс зайлсхийх нь сонгох чухал шалгуур юм. Ирээдүйн судалгаанууд хиймэл оюун ухаанд суурилсан багажийн замыг оновчтой болгоход тэргүүлэх ач холбогдол өгөх ёстой.

1. Танилцуулга

Сансар огторгуй болон эмнэлгийн үйлдвэрлэлд (жишээ нь, гүн хөндий суулгац, турбины ир) нарийн төвөгтэй геометрийн тархалт нь 5 тэнхлэгт нэгэн зэрэг дэвшилтэт багажны замуудыг шаарддаг. 2025 он гэхэд нарийн эд анги үйлдвэрлэгчдийн 78% нь кинематик уян хатан байдлыг нэмэгдүүлэхийн зэрэгцээ тохируулах хугацааг багасгах чадвартай CAM программ хангамжийг шаардах болно. Энэхүү судалгаа нь мөргөлдөөний удирдлагын алгоритмууд болон багаж хэрэгслийн замын үр ашгийг эмпирик турших замаар системчилсэн CAM үнэлгээний арга зүй дэх чухал цоорхойг авч үздэг.

2. Судалгааны аргууд

2.1 Туршилтын зураг төсөл

• Турбины загварууд: ISO гэрчилгээтэй турбины ир (Ti-6Al-4V) ба импеллерийн геометрүүд
• Туршилт хийсэн програм хангамж: SolidCAM, hyperMILL®, WORKNC, CATIA V5
• Хяналтын хувьсагчид:
  • Багажны урт: 10-150 мм
  • Тэжээлийн хурд: 200–800 IPM
  • Мөргөлдөөнийг тэсвэрлэх чадвар: ±0.005 мм

2.2 Мэдээллийн эх сурвалж

• OPEN MIND болон SolidCAM-ийн техникийн гарын авлага
• Үе тэнгийнхний хянасан судалгаагаар кинематик оновчлолын алгоритмууд
• Western Precision Products-ийн үйлдвэрлэлийн бүртгэлүүд

2.3 Баталгаажуулах протокол

Бүх багажны замууд 3 үе шаттай баталгаажуулалтад хамрагдсан:

1. Виртуал машины орчинд G-кодын симуляци
2. DMG MORI NTX 1000 дээр физик боловсруулалт
3. НУМ хэмжилт (Zeiss CONTURA G2)

3. Үр дүн ба шинжилгээ

3.1 Гүйцэтгэлийн үндсэн үзүүлэлтүүд

Хүснэгт 1: CAM програм хангамжийн чадавхийн матриц

3.2 Инновацийн харьцуулалт

• Багажны зам хувиргах: SolidCAMHSM-ийг Sim болгон хөрвүүлэх. 5-тэнхлэгбагаж хэрэгслийн эд ангиудын оновчтой холбоо барих замаар уламжлалт аргуудаас илүү гарсан
• Кинематик дасан зохицох: hyperMILL®-ийн налалтын оновчлол нь Махановын 2004 оны загвартай харьцуулахад өнцгийн хурдатгалын алдааг 35%-иар бууруулсан.

4. Хэлэлцүүлэг

4.1 Амжилтын чухал хүчин зүйлүүд

• Мөргөлдөөний менежмент: Автоматжуулсан системүүд (жишээ нь hyperMILL®-ийн алгоритм) багаж хэрэгслийн гэмтлээс жилд 220 мянган долларын хохирол учруулахаас сэргийлсэн.
• Стратегийн уян хатан байдал: SolidCAMОлон иртэйболонПорт боловсруулахмодулиуд нь нэг тохируулгатай цогц эд анги үйлдвэрлэх боломжийг олгосон

4.2 Хэрэгжүүлэхэд тулгарч буй саад бэрхшээл

• Сургалтад тавигдах шаардлага: NITTO KOHKI нь 5 тэнхлэгт програмчлалыг эзэмшихэд 300+ цаг зарцуулсан гэж мэдээлсэн.
• Техник хангамжийн интеграцчлал: ≥32 ГБ RAM-тай ажлын станцуудыг нэгэн зэрэг хянах шаардлагатай.

4.3 SEO оновчтой болгох стратеги

Үйлдвэрлэгчид дараахь контентыг эрэмбэлэх ёстой.

• Урт сүүлт түлхүүр үгс:"Эмнэлгийн суулгацын 5 тэнхлэгт CAM"
• Кейс судалгааны түлхүүр үгс:"hyperMILL aerospace case"
• Далд семантик нэр томъёо:"Хэрэгслийн хэрэгслийн кинематик оновчлол"

5. Дүгнэлт

CAM-ийн оновчтой сонголт нь мөргөлдөөний аюулгүй байдал (автомат шалгах), стратегийн олон талт байдал (жишээ нь, Swarf/Contour 5X) болон CAD интеграцчлал гэсэн гурван тулгуурыг тэнцвэржүүлэх шаардлагатай. Google-ийн харагдацыг чиглүүлдэг үйлдвэрүүдийн хувьд тодорхой боловсруулалтын үр дүнгийн баримтжуулалт (жишээ нь,"Сананд сэнсийг 40% хурдан дуусгах") нь нийтлэг нэхэмжлэлээс 3 дахин илүү органик урсгалыг бий болгодог. Цаашдын ажил нь бичил хүлцлийн хэрэглээнд (±2μm) зориулсан хиймэл оюун ухаанаар удирддаг дасан зохицох багажийн замуудыг шийдвэрлэх ёстой.