УДК 004

Разработка интеллектуальной системы обработки материалов для оптимизации скоростей подачи с целью минимизации времени обработки

Митенев Руслан Руфатович – бакалавр Балтийского государственного технического университета «ВОЕНМЕХ» им. Д.Ф. Устинова.

Аннотация: В данной статье представлена автономная система обработки материалов и стратегия оптимизации для предсказания и улучшения производительности фрезерных операций. Процесс обработки материалов был смоделирован и проанализирован в виртуальной среде для выделения условий сопряжения фрезы и заготовки. Силы резания вдоль сегментации резания оцениваются на основе законов механики фрезерования. В симуляции использовалась схема оптимизации на основе ограничений для максимизации силы резания путем расчета допустимых уровней скорости подачи как стратегия оптимизации.

Ключевые слова: оптимизация скорости подачи, автономная система обработки материалов, фрезерные операции, симуляция, силы резания, интеллектуальный алгоритм.

Введение

Развитие технологий механической обработки для увеличения потенциала эффективной механической обработки стало очень важным фактом в современной реальной промышленности. Фрезерование - это очень эффективный и гибкий производственный процесс, который обычно используется для изготовления свободных или скульптурных со сложной формой поверхностей. Параметр процесса обработки при фрезеровании был выбран на основе опыта операторов или из различных руководств. Эмпирический параметр не может помочь станкам избежать вибрации дребезжания и поломки инструмента, когда усилие фрезерования резко возрастает из-за изменения радиальной глубины пропила и толщины стружки. А равные скорости подачи приводят к увеличению времени обработки, что еще больше снижало производительность процесса обработки. Следовательно, регулировка скорости подачи является эффективным подходом к повышению эффективности обработки.

Для преодоления ограничения других систем, мы разработали интеллектуальную систему обработки для встраивания в станок с ЧПУ, чтобы оптимизировать процесс обработки. Система интеллектуальной обработки может быть адаптирована к производственному процессу и обеспечивать новую оптимальную скорость подачи для сокращения времени обработки на основе контроля силы резания и, следовательно, сохранения надежного качества продукции.

Разработка автономной системы механической обработки

Автономная система обработки разработана на основе платформы, которая имеет возможность моделировать и проверять траекторию движения инструмента.

Когда программа ЧПУ импортируется в автономную систему обработки из коммерческой среды CAM, создается объемная модель. Интеллектуальная система обработки анализирует и рассчитывает объем удаления материала (MRV), скорость удаления материала (MRR), извлекая геометрические параметры между инструментом и заготовкой на каждом участке резания вдоль траектории движения инструмента. После этого сила резания рассчитывается с использованием физической модели. Впоследствии внедряется интеллектуальный алгоритм для оптимизации скорости подачи на основе регулирования силы резания с граничными условиями для создания оптимальной скорости подачи.

В системе интеллектуальной обработки усилие резания прогнозировалось с использованием значений MRR. Метод основан на том, что мощность шпинделя пропорциональна MRR. Затем тангенциальные и радиальные усилия были рассчитаны по крутящему моменту с использованием мощности шпинделя [2].

MRR - это MRV в единицу времени и может быть выражено следующим образом:

(1)

где t_c; L_s; f_p представлены для времени резки, длины сегмента и скорости подачи соответственно.

Мощность шпинделя, необходимая для производственной операции, определяется как

(2)

где K_m - постоянная материала, зависит от материала заготовки, геометрии режущего инструмента, условий резания и рассчитывается экспериментально или из руководства по резке металла, такого как Dynomax [1].

Затем момент резания T_s можно рассчитать следующим образом [4]

(3)

где n - скорость резания в об/мин.

Расчет тангенциальной силы резания F_t можно оценить по крутящему моменту резания и мощности шпинделя следующим образом

(4)

где D_e - диаметр резца.

Исходя из эмпирического моделирования и экспериментов, сила резания с упором приблизительно рассчитывается как

(5)

А сила резания является равнодействующей тангенциальной силы резания и упорной силы резания в виде

(6)

Эти уравнения получены в результате эмпирического моделирования и различных экспериментов.

Все вышеприведенные уравнения были реализованы в программе Platform by C++ для расчета MRV, MRR и мгновенной силы резания в процессе производства.

Планирование скорости подачи является одной из наиболее важных функций этой интеллектуальной системы обработки. Расчет дает оптимальную скорость подачи, которая изменяется в зависимости от процесса резки, как показано на рисунке 1.

Рисунок 1. Принцип оптимизации расхода сырья.

Исходное усилие для поддержания надлежащего резания и пороговое усилие для предотвращения проблем с резанием. Эти параметры рассматриваются как граничные условия для целей различного процесса обработки и улучшения производительности обработки. Контрольное усилие резания является наиболее важным параметром, позволяющим избежать повреждения станка в процессе производства и добиться наилучшего результата от нашей системы. Эти параметры зависят от производительности станка, материала обрабатываемой детали, диаметра инструмента и требуемой точности изделия.

Пороговое усилие, определяющее начало скалывания, было рассчитано на основе поперечной прочности на разрыв (TRS) материала инструмента и площади поверхности разрыва [3], пороговое усилие составляет:

(7)

где S_r - площадь поверхности разрыва, f_r и f_c - коэффициенты для угла скоса и критической толщины неразрезанной стружки соответственно, l и d_a - высота поверхности разрыва и осевая глубина среза, а K_f - коэффициент силы резания при трении.

Исходное усилие было выбрано следующим образом:

(8)

где CS - критическое значение масштабирования. Инструмент начинает разрушаться, когда критическое значение масштабирования равно 1. Цель контрольного усилия резания состоит в том, чтобы избежать этого повреждения. Таким образом, критическое значение масштабирования было введено для уменьшения контрольного усилия резания с точки, где начинается зазубривание инструмента.

Скорость подачи изменяется, когда обнаруженное усилие резания отклоняется в большую или меньшую сторону, чтобы поддерживать усилие резания постоянным. Если усилие резания превышает пороговое значение, скорость подачи уменьшается, чтобы избежать проблем с резанием, таких как поломка инструмента или вибрация при дребезжании.

Если усилие резания ниже, скорость подачи увеличивается, чтобы сократить время обработки. Следовательно, сокращается время обработки и повышается потенциальная эффективность процесса.

Обычная скорость подачи регулируется в соответствии с уравнением (9). Оптимальная скорость подачи должна находиться в диапазоне минимальных и максимальных значений скоростей подачи, которые определяются спецификациями инструмента.

(9)

где f_n - новая скорость подачи; f_p - текущая скорость подачи; F_ref - обратное усилие; F_r - результирующее усилие.

Разработка прототипа

Для проведения процесса механической обработки используется пресс-форма, как показано на рисунке 2. Материал заготовки - KP4M. Программное обеспечение POWER-MILL используется в качестве обычной кулачковой системы для настройки режимов резания, указанных на рисунке 3. После ввода всех параметров процесса обработки в интеллектуальную систему обработки реализуется анимация для проверки процесса резки, как показано на рисунке 4. Параметры MRV, MRR и силы резания на всем отрезке резания рассчитываются в автономной системе обработки за время обработки и параллельно отображаются на графике в Matlab.

Рисунок 2. Изделие из тестовой формы.

Рисунок 3. Параметры резки.

Рисунок 4. Моделирование процесса механической обработки в интеллектуальных системах механической обработки.

Результаты моделирования MRV, MRR и силы резания показаны на рисунках 6-8 соответственно.

Справочная информация о диапазоне силы резания и скорости подачи основана на условиях резания, которые предоставляет компания. Параметры приведены на рисунке 5. Скорость подачи оптимизирована с помощью реализации интеллектуального алгоритма, и результат оптимизации скорости подачи показан на рисунке 9.

Рисунок 5. Параметры резки для оптимизации процесса.

Первоначальное время обработки составляет 670 секунд. Благодаря новой оптимальной скорости время обработки может быть сокращено на 239 с, что примерно на 35% меньше по сравнению с неоптимальным вариантом. Новый код ЧПУ, содержащий расписание скорости подачи, экспортируется в новый файл для выполнения физического производственного процесса.

Рисунок 6. Объем удаляемого материала с помощью улучшенного кода ЧПУ.

Рисунок 7. Скорость удаления материла с помощью улучшенного кода ЧПУ.

Рисунок 8. Сила резанья с помощью улучшенного кода ЧПУ.

Рисунок 9. Результат оптимальной скорости подачи.

Выводы

Оптимизация скорости подачи, основанная на управлении усилием резания, была разработана в системе smart machining system при поддержке программы C++. Объем удаляемого материала, скорость удаления материала, усилие резания были рассчитаны в интеллектуальных системах обработки. Для повышения эффективности работы станка ЧПУ в системе был реализован интеллектуальный алгоритм формирования оптимального значения скорости подачи. Результаты теоретического моделирования показали, что время обработки может быть сокращено примерно на 35%.

Хотя попытки были предприняты с использованием имитационных моделей и не подтверждены физическими экспериментами, время обработки имеет отклонения между результатами моделирования и реальной работой станка. Причина заключается во времени, необходимом для ускорения и замедления скорости подачи. Оптимизация скорости подачи с учетом ускорения и замедления работы станка в автономной системе обработки станет предметом дальнейшей работы по дальнейшему совершенствованию этого исследования.

Список литературы

1. Dynomax, Сведения о компонентах шпинделя и технические данные, часть вторая.
2. Wang, W. P. (1988). Твердотельное моделирование для оптимизации удаления металла при трехмерном торцевом фрезеровании с ЧПУ. Журнал производственных систем, 7, 57–65.
3. Lee, Han-Ul, & Cho, Dong-Woo (2007). Разработка эталонной модели силы резания для планирования скорости подачи при грубом фрезеровании с использованием FEM-анализа. Международный журнал по станкостроению и производству, 47, 158–167.
4. Stephenson, David A., & Agapiou, John S. (2016). Теория и практика резки металла (3rd ed.). CRC Press.