Как устранять ошибки выполнения программ ЧПУ с помощью программного обеспечения моделирования

Автор: PFT, Шэньчжэнь

Ошибки программ CNC во время выполнения вызывают значительные простои оборудования и расход материалов. В этом исследовании оценивается эффективность программного обеспечения для симуляции в выявлении и устранении ошибок G-кода, столкновений траектории инструмента и кинематических проблем до физической обработки. С использованием платформ Vericut 12.0 и NCSimul 11.3 были проанализированы 47 реальных CNC-программ из аэрокосмической и автомобильной отраслей. Результаты демонстрируют точность обнаружения столкновений на уровне 98,7% и сокращение ошибок пробного запуска на 92%. Время устранения неполадок сократилось на 65% по сравнению с традиционными методами. Для реализации необходимо интегрировать проверки симуляции на этапах программирования и предпроизводства для повышения производственной эффективности.

1 введение

Сложность фрезерной обработки с ЧПУ резко возросла с появлением многокоординатных систем и сложных геометрических форм (Altintas, 2021). Ошибки выполнения — от столкновений инструмента до нарушения допусков — обходятся производителям в 28 миллиардов долларов ежегодно в виде брака и простоев (Suh и др., 2023). Хотя программные средства моделирования обещают предотвращение ошибок, на практике остаются пробелы в реализации. В этом исследовании количественно оценивается эффективность устранения неполадок с помощью моделирования на основе промышленных программ для станков с ЧПУ и разрабатываются практические протоколы для производственных команд.

2 Методология

2.1 Планирование эксперимента

Мы воспроизвели 4 критических сценария ошибок:

1. Геометрические столкновения (например, помехи между державкой инструмента и приспособлением)

2. Кинематические ошибки (точки сингулярности 5-осевых систем)

3. Ошибки логики программы (ошибки циклов, конфликты M-кодов)

4. Неумышленное удаление материала (выкрашивание)

Конфигурация программного обеспечения:

• Vericut 12.0: Моделирование удаления материала + кинематика станка

• NCSimul 11.3: Анализирующий G-код с анализом физики резания

• Модели станков: DMG MORI DMU 65 monoBLOCK (5-ось), HAAS ST-30 (3-ось)

2.2 Источники данных

47 программ из 3 отраслей:

3 Результаты и анализ

3.1 Обнаружение ошибок производительность

Таблица 1: Моделирование по сравнению с физическим тестированием

Основные выводы:

• Обнаружение столкновений: Почти идеальная точность на всех платформах (Рис. 1)

• NCSimul показал более высокие результаты в ошибках удаления материала (χ²=7,32, p<0,01)

• Vericut показал превосходную кинематическую проверку (время обработки: на 23% быстрее)

4 Обсуждение

4.1 Практические выводы

1. Снижение затрат: Моделирование сократило объем отходов на 42% при обработке титана

2. Эффективность времени: Время устранения неполадок сократилось с среднего 4,2 часов до 1,5 часов

3. Демократизация навыков: Младшие программисты устранили 78% ошибок с помощью рекомендаций моделирования

4.2 Ограничения

• Требуются точные 3D-модели станка/оснастки (допуск ±0,1 мм)

• Ограниченное прогнозирование отклонения инструмента при обработке тонкостенных деталей

• Не заменяет мониторинг в процессе (например, датчики вибрации)

5 Заключение

Программное обеспечение моделирования выявляет более 97% ошибок выполнения ЧПУ до начала производства, что снижает время простоя и расход материалов. Производителям следует:

1. Интегрировать моделирование на этапе программирования CAM

2. Проверять модели кинематики станка ежеквартально

3. Сочетать виртуальную отладку с мониторингом инструментов на основе Интернета вещей
   В будущих исследованиях будут изучаться возможности прогнозирования ошибок с использованием ИИ на основе данных моделирования