Автоматизированный выбор технологии изготовления деталей летательных аппаратов

АВТОМА ТИЗАЦИЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ЭЛЕМЕНТОВ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ И ПРОЦЕССОВ

УДК 681.5

АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ ВЫБОР ТЕХНОЛОГИИ ИЗГОТОВЛЕНИЯ ДЕТАЛЕЙ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ

М.В. Назаров, А.В. Попович, Е.С. Киселёв

Рассмотрены примеры применения многопользовательской интеллектуальной системы генерации операций механической обработки для станков с ЧПУ. В основу данной системы положен разработанный авторами оригинальный алгоритм накопления и систематизации опыта групп пользователей при программировании операций механической обработки.

Ключевые слова: интеллектуальная система, САПР, ЧПУ.

При написании программ для станков с числовым программным управлением (ЧПУ) в настоящее время программист оперирует, как правило, своим опытом, опытом производителей инструмента (используя каталоги), или опытом более опытных коллег. Однако пока не существует инструментария, который бы позволил воспользоваться обобщенным опытом передовых металлообрабатывающих предприятий при технологической подготовке производства. Решением данной проблемы может быть многопользовательская интеллектуальная система.

Многопользовательская интеллектуальная система генерации операций механической обработки для станков с числовым программным управлением - перспективная концепция использования интеллектуальных систем в подготовке и написании управляющих программ для станков ЧПУ в современных CAM-системах. Система работает по принципу клиент-сервера. На сервере располагается программное обеспечение с математическим аппаратом для обработки баз данных параметров операций, а сам клиент осуществляет прием этих данных и предлагает диалоговые окна для упрощения процесса создания операций механической обработки. Кроме

того, клиент имеет функцию корректировки (уточнения) баз данных - отправка данных серверному приложению в случае необходимости внесения изменений в какие-либо параметры операций. В рамках данной концепции САМ-система наделяется определенной интеллектуальностью (посредством работы серверного приложения) для решения сложных задач по созданию операций механической обработки для станков с ЧПУ, а также адаптацией к тем условиям, в которых она применяется (например, отраслевое направление производства). Существует также возможность аккумуляции и использования группового (например, международного) опыта в области создания управляющих программ в САМ-системах.

Алгоритм работы системы представлен на рис. 1.

Дополнительным преимуществом использования данной системы является не обязательной высокая квалификация пользователя, например, инженера-программиста. Диалоговое окно отображает основные параметры операции, не заставляя начинающего программиста вникать в сложные многоуровневые наборы диалоговых окон при классическом использовании САМ-системы.

В рамках данной работы были проведены эксперименты с доработанной математической моделью подсистемы с использованием специализированного программного обеспечения (МаНаЬ и №иго1аЬ) и интеграцией элементов модели в САПР. В качестве интеллектуального алгоритма для принятия решений была использована нейронная сеть на основе иерархической темпоральной памяти и подготовлена обучающая выборка на примере операций плоского фрезерования концевыми фрезами. Эксперименты с использованием данной выборки на примере обработки внутренних элементов деталей методом плоского фрезерования в диапазоне размеров элементов от 10 до 200 мм, показали высокую эффективность работы разрабатываемой системы при вводе входных параметров в пределах выборки, но с незначительными отличиями (например, глубина и геометрия кармана). При проведении теоретических исследований по данным, находящимся за пределом выборки, был получен верный набор выходных параметров, которые в затем передавались в САПР. Это свидетельствует о работоспособности математического аппарата. Входными параметрами в представленной выборке являлись материал заготовки, тип оборудования, глубина и геометрия изготовляемого кармана, а выходными - скорость резания, скорость подачи, метод врезания в заготовку, шаблон резания, шаг между проходами в плоскости (величина радиального припуска), количество проходов (шаг движения режущего инструмента (РИ) между проходами в осевом направлении). Необходимо отметить, что в данном эксперименте использовалась обучающая выборка лишь с 320 примерами механической обработки такого вида карманов. При расширении базы данных параметров предлагаемая система повысит свою результативность.

Рис.1. Алгоритм работы системы

Существует несколько систем, способных помочь начинающему инженеру-технологу-программисту создать программы механообработки для станков с ЧПУ.

КХ САМ: шаблоны и мастер-процессы. В САПР КХ присутствует редактор правил обработки, включающий в себя список операций, описание используемого РИ и дополнительных параметров технологического

149

процесса. В версии КХ10 есть некоторые улучшения в распознавании элементов. Так, изменение не геометрических данных, считается изменением элемента, учитываются дополнения в форматах измерения линейных размеров и допусков, доступно распознавание на основе цвета и атрибутов в случае наличия разметки на сложных моделях для их изготовления. Кроме того, оптимизированы реализованные ранее мастер-процессы [1].

ТЕЫЗ: модуль МБеа1 Описание механической обработки в ТеЫБ осуществляется с помощью функции МГеа! [2]:

- гибкость типовых элементов: задание границ параметров в соединении с шаблонами обработки (КС-8е1Б);

- параметризованные шаблоны (КС-8е1Б): гибкие зависимости между различными параметрами элемента/ геометрии, материала и станка, расширенные возможности порядка и последовательности обработки;

- технология для создания индивидуальной базы данных;

- экономия времени благодаря гибкости библиотек.

Все вышеперечисленные решения являются "тяжелыми", требующими максимальной подготовки пользователя и дорогостоящими. Преимущество предлагаемого решения в сравнении с вышеперечисленными заключается в значительном упрощении и снижении времени процесса написания управляющей программы, универсальности, снижении требований по квалификации инженера-программиста, возможности накопления и обмена опытом и уменьшении вероятности возникновения ошибок. Отсутствие необходимости предварительной подготовки шаблонов позволяет реализовать решение как с использованием облачных технологий, так и локально, что значительно снижает стоимость внедрения технологии. Следует учитывать, что предлагаемая в проекте технология может быть адаптирована к любой из вышеописанных САПР, и при объединении с технологиями ББМ, реализованными в этих САПР, позволит обеспечить максимальный уровень автоматизации процесса написания управляющих программ.

В перспективе система будет способна осуществлять выбор рационального решения, опираясь на такие параметры, как наибольшая производительность, максимальный период стойкости РИ, жесткость заготовки.

При выборе выходных параметров (геометрические параметры обрабатываемого элемента, применяемый режущий инструмент, материал заготовки) пользователю будет предоставлена возможность выбора приоритета между максимальной производительностью и периодом стойкости РИ. При выборе максимальной производительности система из ряда подходящих решений отдаст приоритет решению, при котором будет обеспечен максимальный съём материала в минуту. Одновременно с этим происходит проверка решения на работоспособность, ключевым параметром которой является скорость резания. Так как при вводе входных параметров был указан материал заготовки, система проверяет попадание величины скорости резания в диапазон от 100 до 250 м/мин при обработке стали, от

300 до 1000 м/мин при обработке алюминиевых сплавов, от 30 до 150 м/мин при обработке труднообрабатываемых материалов. Если решение не попадает в указанный диапазон, оно исключается из расчёта.

При приоритетном выборе периода стойкости система ищет решения с минимальной скоростью резания. Решения также проверяются системой на попадание величины скорости резания в допустимые промежутки скоростей резания.

Наиболее интересной и в то же время трудоёмкой задачей является генерация траекторий движения режущего инструмента при изготовлении нежестких деталей машин. Любая CAD/CAM-система способна осуществлять анализ геометрии модели, что даёт возможность системе автоматически определять критерии жесткости элементов заготовки.

При соотношении высоты стенки к её толщине менее 30:1 система будет искать решение, в котором реализована траектория, обеспечивающая фрезерование с чередованием сторон стенки с разной начальной глубиной резания при непересекающихся проходах (рис. 2) [3].

Рис. 2. Схема обработки стенки при соотношении её высоты

к толщине до 30:1

При очень большом соотношении высоты к толщине стенки (более 30:1) в дополнение к обработке с чередованием сторон стенки система будет пытаться искать решение, в котором нужная толщина стенки будет

151

достигаться за несколько этапов, то есть стенка будет похожа на ёлку (рис. 3) [3]. Во время обработки более тонкая часть стенки всегда будет поддерживаться более толстой. Таким образом, обработка будет поэтапно спускаться сверху вниз.

Для обработки элементов с тонкостенным дном ещё предстоит определить критерий нежесткости, но так как существуют подходы для обработки таких элементов, система будет пытаться искать именно их. Обработка тонкостенных элементов может эффективно осуществляться при движении инструмента круговой интерполяцией из центра области обработки сразу на всю глубину резания (рис. 4) [3].

Рис. 3. Схема обработки стенки при соотношении её высоты

к толщине свыше 30:1

Рис. 4. Схема обработки кармана с тонкостенным дном

В заключение необходимо отметить актуальность вышесказанного в связи с тем, что все производители CAM-систем устремлены к созданию более интуитивных, простых и в то же время эффективных САПР. Но вместе с этим, они не уделяют должного внимания возможности накопления и передачи опыта групп пользователей, что в будущем станет краеугольным камнем в системах, где все пользователи связаны в одну сеть.

Исследования проведены в рамках выполнения гранта РФФИ по проекту 16-47-732010.

Список литературы

1. Александр Попков. Автоматизация NX CAM [Электронный ресурс] // CAD road. URL: http://cadroad.com/nx cam automatizacia

part 1 vvedenie / (дата обращения: 15.01.2017).

2. Tebis-версия 4.0 релиз 3 [Электронный ресурс] // Поставщик ПО для комплексных процессов | Tebis RU URL: http://www.tebis.com/ru /ru/news- events/latest-news/tebis-v40-r3-is-delivered-worldwide/ (дата обращения: 16.01.2017).

3. Фрезерование уступов - Обработка тонких и нежестких стенок [Электронный ресурс] // Sandvik Coromant. Обзор технологических решений URL: http://www.sandvik.coromant.com/ru-ru/knowledge/milling/ applica-tion_overview/shoulder_milling/shoulder_milling_thin_walls (дата обращения: 17.01.2017).

Назаров Михаил Вадимович, асп., nazarov.mvainbox.ru, Россия, Ульяновск, Ульяновский государственный технический университет,

Попович Алексей Владимирович, канд. техн. наук, alexpapayamail. ru, Россия, Ульяновск, Ульяновский государственный технический университет,

Киселёв Евгений Степанович, д-р техн. наук, проф., kec.ulstua mail.ru, Россия, Ульяновск, Ульяновский государственный технический университет

AUTOMATED CHOICE OF MANUFACTURING TECHNIQUES OF AIRCRAFT DETAILS

Examples of use of the multiuser intellectual system of generation of operations of machining for CNC machines are reviewed. The original algorithm of accumulation and systematization of experience of groups of users at programming of operations of mechanical processing developed by authors is the basis for this system.

Key words: intelligen machining system, CAD/CAM, CNC.

Nazarov Mihail Vasimovich, student, nazarov.mvainbox.ru, Russia, Ulyanovsk, Ulyanovsk State Technical University,

Popovich Alexey Vladimirovich, candidate of technical science, alexpapayamail. ru, Russia, Ulyanovsk, Ulyanovsk State Technical University,

Kiselev Evgeniy Stepanovich, doctor of technical science, professor, kec. iilstiiamail. ru, Russia, Ulyanovsk, Ulyanovsk State Technical University