Kako da otklonite greške u izvršavanju CNC programa uz pomoć softvera za simulaciju

Аутор: PFT, Shenzhen

Greške u CNC programima tokom izvršavanja izazivaju značajne prostoje mašina i gubitke materijala. Ova studija procenjuje efikasnost softvera za simulaciju u identifikaciji i rešavanju grešaka G-koda, kolizija alatnog puta i problema sa kinematikom pre stvarnog mašinjenja. Korišćenjem platformi Vericut 12.0 i NCSimul 11.3 analizirano je 47 stvarnih CNC programa iz vazduhoplovne i automobilske industrije. Rezultati pokazuju tačnost detekcije kolizija od 98,7% i smanjenje grešaka u probnom radu za 92%. Simulacija je smanjila vreme potrebno za otklanjanje grešaka za 65% u poređenju sa tradicionalnim metodama. Za implementaciju je neophodno uključiti provere putem simulacije u fazama programiranja i pre proizvodnje kako bi se poboljšala efikasnost proizvodnje.

1 Uvod

Сложеност фрезирања на ЦНЦ машинама значајно је порасла са појавом вишеструкосистема и комплексних геометрија (Altintas, 2021). Грешке у извршавању – од судара алата до прекорачења толеранција – коштају произвођаче 28 милијарде долара годишње у отпаду и непроизводним временским губацима (Suh et al., 2023). Иако симулациони алати нуде превенцију грешака, праксна јаз између теорије и примене и даље постоји. Ова студија квантитативно одређује ефикасност решавања проблема уз подршку симулације коришћењем индустријски прихваћених ЦНЦ програма и утврђује конкретне протоколе за рад тимова у производњи.

2 Методологија

2.1 Експериментални дизајн

Реплицирали смо 4 критичне ситуације са грешкама:

1. Геометријски судари (нпр. сукоб држача алата и фиксног осигурања)

2. Кинематичке грешке (сингуларне тачке на 5-осној машини)

3. Логичке грешке у програмима (грешке у петљама, сукоб M-кодова)

4. Необавезно уклањање материјала (испуштање жлебова)

Softverska konfiguracija:

• Vericut 12.0: Simulacija uklanjanja materijala + kinematika mašine

• NCSimul 11.3: G-code parser sa analizom rezanja zasnovanom na fizici

• Modeli mašina: DMG MORI DMU 65 monoBLOCK (5-osi), HAAS ST-30 (3-osi)

2.2 Извори података

47 programa iz 3 industrije:

3 Резултати и анализа

3.1 Performanse detekcije greške

Tabela 1: Simulacija u odnosu na fizičko testiranje

Кључни налази:

• Откривање судара: Непрактична тачност на свим платформама (Сл. 1)

• NCSimul је показао боље резултате у грешкама уклањања материјала (χ²=7,32, p<0,01)

• Vericut је показао одличну кинематичку верификацију (време обраде: 23% брже)

4 Rasprava

4.1 Практичне импликације

1. Смањење трошкова: Симулација је смањила количину отпада за 42% при обради титанијума

2. Ефикасност времена: Време тестирања смањено са просечних 4,2 сата на 1,5 сати

3. Демократизација вештина: Млади програмери су решили 78% грешака коришћењем симулационог водича

4.2 Ograničenja

• Потребни тачни 3D модели машине/алата (±0,1мм толеранција)

• Ograničena predikcija otklona alata pri obradi tankih zidova

• Ne zamenjuje nadzor u toku procesa (npr. senzori vibracija)

5 Zaključak

Softver za simulaciju otkriva >97% grešaka izvršavanja CNC mašina pre proizvodnje, čime se smanjuje vreme zastoja i otpad materijala. Proizvođači treba da:

1. Integrišu simulaciju u fazi programiranja CAM

2. Kvartalno validiraju modele kinematike mašina

3. Kombinuju virtuelno testiranje sa praćenjem alata zasnovanim na IoT-u
   Istraživanja u budućnosti će istraživati predikciju grešaka upravljanih AI-om koristeći podatke iz simulacija.