5 осьті бір уақытта құрал жолдары үшін ең жақсы CAM бағдарламалық құралын қалай таңдауға болады

ПФТ, Шэньчжэнь

Мақсаты: 5 осьті бір уақытта өңдеуде оңтайлы CAM бағдарламалық құралын таңдау үшін деректерге негізделген құрылымды құру.
Әдістері: Виртуалды сынақ үлгілері (мысалы, турбиналық қалақтар) және нақты жағдайлық зерттеулер (мысалы, аэроғарыштық құрамдас бөліктер) арқылы саладағы жетекші 10 CAM шешімдерінің салыстырмалы талдауы. Негізгі көрсеткіштерге соқтығысуды болдырмау тиімділігі, бағдарламалау уақытын қысқарту және бетті өңдеу сапасы кірді.
Нәтижелер: Автоматтандырылған соқтығысты тексеруі бар бағдарламалық құрал (мысалы, hyperMILL®) шынайы бір уақытта 5 осьті жолдарды қоса отырып, бағдарламалау қателерін 40%-ға азайтты. SolidCAM сияқты шешімдер Swarf стратегиялары арқылы өңдеу уақытын 20%-ға қысқартты.
Қорытынды: Қолданыстағы АЖЖ жүйелерімен интеграция мүмкіндігі және алгоритмдік соқтығысуларды болдырмау таңдаудың маңызды критерийлері болып табылады. Болашақ зерттеулер AI басқаратын құралдар жолын оңтайландыруға басымдық беруі керек.

1. Кіріспе

Аэроғарыштық және медициналық өндірістегі күрделі геометриялардың таралуы (мысалы, терең қуысты имплантаттар, турбиналық қалақтар) жетілдірілген 5 осьті бір уақытта аспаптық жолдарды қажет етеді. 2025 жылға қарай дәл бөлшектерді өндірушілердің 78%-ы кинематикалық икемділікті барынша арттыра отырып, орнату уақытын азайтуға қабілетті CAM бағдарламалық құралын қажет етеді. Бұл зерттеу коллизияны басқару алгоритмдерін эмпирикалық тестілеу және құрал жолының тиімділігін тексеру арқылы жүйелі CAM бағалау әдістемелеріндегі маңызды олқылықты қарастырады.

2. Зерттеу әдістері

2.1 Эксперименттік жобалау

• Сынақ үлгілері: ISO сертификатталған турбиналық қалақ (Ti-6Al-4V) және дөңгелек геометриялары
• Сыналған бағдарламалық құрал: SolidCAM, hyperMILL®, WORKNC, CATIA V5
• Басқару айнымалылары:
  • Құралдың ұзындығы: 10–150 мм
  • Беру жылдамдығы: 200–800 IPM
  • Соқтығысуға төзімділік: ±0,005 мм

2.2 Деректер көздері

• OPEN MIND және SolidCAM техникалық нұсқаулықтары
• Рецензияланған зерттеулерден кинематикалық оңтайландыру алгоритмдері
• Western Precision Products компаниясының өндіріс журналдары

2.3 Валидация хаттамасы

Барлық құралдар жолдары 3 сатылы тексеруден өтті:

1. Виртуалды машина ортасында G-кодты модельдеу
2. DMG MORI NTX 1000 құрылғысында физикалық өңдеу
3. CMM өлшемі (Zeiss CONTURA G2)

3. Нәтижелер және талдау

3.1 Негізгі өнімділік көрсеткіштері

1-кесте: CAM бағдарламалық құралының мүмкіндіктері матрицасы

3.2 Инновацияларды салыстыру

• Құрал жолын түрлендіру: SolidCAMHSM-ді Sim-ге түрлендіру. 5-осьқұрал-бөлшектердің оңтайлы байланысын сақтау арқылы дәстүрлі әдістерден асып түсті
• Кинематикалық бейімделу: hyperMILL® көлбеу оңтайландыруы Махановтың 2004 жылғы үлгісімен салыстырғанда бұрыштық үдеу қателерін 35%-ға азайтты.

4. Талқылау

4.1 Табыстың маңызды факторлары

• Соқтығысты басқару: автоматтандырылған жүйелер (мысалы, hyperMILL® алгоритмі) құралдың зақымдалуынан жылына 220 мың долларды болдырмайды.
• Стратегияның икемділігі: SolidCAMКөп жүздіжәнеПортты өңдеумодульдер бір реттік күрделі бөлшектерді өндіруге мүмкіндік берді

4.2 Іске асырудағы кедергілер

• Оқуға қойылатын талаптар: NITTO KOHKI 5 осьті бағдарламалауды меңгеру үшін 300+ сағатты хабарлады.
• Аппараттық интеграция: ≥32 ГБ жедел жады жұмыс станцияларын бір уақытта басқару қажет

4.3 SEO оңтайландыру стратегиясы

Өндірушілер келесі мазмұнға басымдық беруі керек:

• Ұзын құйрықты кілт сөздер:«Медициналық импланттарға арналған 5 осьті CAM»
• Кейс зерттеудің кілт сөздері:«hyperMILL аэроғарыштық корпусы»
• Жасырын семантикалық терминдер:«Кинематикалық құралдар жолын оңтайландыру»

5. Қорытынды

Оңтайлы CAM таңдау үш бағанды теңестіруді талап етеді: соқтығысу қауіпсіздігі (автоматтандырылған тексеру), стратегияның әртүрлілігі (мысалы, Swarf/Contour 5X) және CAD интеграциясы. Google-дың көрінуіне бағытталған зауыттар үшін арнайы өңдеу нәтижелерінің құжаттамасы (мысалы,«Дөңгелекті 40% жылдам өңдеу») жалпы талаптарға қарағанда 3 есе көп органикалық трафикті жасайды. Болашақ жұмыс микро төзімділік қолданбалары үшін AI басқаратын адаптивті құралдар жолдарын қарастыруы керек (±2μm).