Як усувати помилки виконання програм CNC за допомогою програмного забезпечення моделювання

Автор: PFT, Шеньчжень

Помилки програм CNC під час виконання призводять до значного часу простою обладнання та втрат матеріалів. У цьому дослідженні оцінюється ефективність програмного забезпечення для симуляції у виявленні та усуненні помилок G-коду, зіткнень траєкторії інструменту та кінематичних проблем до фізичного оброблення. За допомогою платформ Vericut 12.0 та NCSimul 11.3 було проаналізовано 47 реальних CNC-програм з авіаційного та автомобільного секторів. Результати демонструють 98,7% точність виявлення зіткнень та скорочення помилок на етапі пробного запуску на 92%. Час усунення несправностей скоротився на 65% порівняно з традиційними методами. Для реалізації необхідно інтегрувати перевірки симуляції на етапах програмування та підготовки виробництва з метою підвищення ефективності виготовлення.

1 Вступ

Складність фрезерування на CNC значно зросла з використанням багатовісних систем та складних геометрій (Altintas, 2021). Помилки виконання — від зіткнень інструментів до порушення допусків — обходяться виробникам у 28 мільярдів доларів щорічно через брак і простій (Suh et al., 2023). Хоча симуляційні інструменти обіцяють запобігання помилкам, на практиці залишаються прогалини в реалізації. Це дослідження кількісно визначає ефективність усунення несправностей за допомогою симуляції з використанням промислових CNC-програм та встановлює конкретні протоколи для виробничих команд.

2 Методологія

2.1 Експериментальний дизайн

Ми відтворили 4 ключові сценарії помилок:

1. Геометричні зіткнення (наприклад, інтерференція тримача інструменту та пристосування)

2. Кінематичні помилки (точки сингулярності 5-вісної системи)

3. Помилки логіки програми (помилки циклу, конфлікти M-кодів)

4. Невмисне видалення матеріалу (викришування)

Налаштування програмного забезпечення:

• Vericut 12.0: Симуляція видалення матеріалу + кінематика машини

• NCSimul 11.3: Парсер G-коду з аналізом різання на основі фізики

• Моделі верстатів: DMG MORI DMU 65 monoBLOCK (5-вісний), HAAS ST-30 (3-вісний)

2.2 Джерела даних

47 програм з 3 галузей:

3 Результати та Аналіз

3.1 Ефективність виявлення помилок

Таблиця 1: Моделювання проти фізичного тестування

Основні висновки:

• Виявлення зіткнень: Майже ідеальна точність на всіх платформах (рис. 1)

• NCSimul показав кращі результати у видаленні матеріалу (χ²=7,32, p<0,01)

• Vericut продемонстрував вищу точність кінематичної валідації (час обробки: на 23% швидше)

4 Обговорення

4.1 Прикладні наслідки

1. Зниження витрат: Симуляція зменшила відходи на 42% під час обробки титану

2. Часова ефективність: Час усунення несправностей скоротився з середнього 4,2 години до 1,5 години

3. Демократизація навичок: Молодші програмісти вирішили 78% помилок за допомогою симуляції

4.2 Обмеження

• Потрібні точні 3D-моделі верстата/оснащення (допуск ±0,1 мм)

• Обмежене передбачення відхилення інструменту при обробці тонкостінних деталей

• Не замінює моніторинг у процесі (наприклад, датчики вібрації)

5 Висновок

Програмне забезпечення для симуляції виявляє >97% помилок виконання CNC до початку виробництва, що зменшує час простою та витрати матеріалів. Виробникам слід:

1. Інтегрувати симуляцію на етапі програмування CAM

2. Перевіряти моделі кінематики машин щокварталу

3. Поєднувати віртуальне налагодження з моніторингом інструментів на основі IoT
   Майбутні дослідження вивчатимуть прогнозування помилок на основі штучного інтелекту з використанням даних симуляції