EN
Tác giả: PFT, Thâm Quyến
Lỗi chương trình CNC trong quá trình thực thi gây ra thời gian dừng máy đáng kể và lãng phí vật liệu. Nghiên cứu này đánh giá hiệu quả của phần mềm mô phỏng trong việc nhận diện và giải quyết các lỗi G-code, va chạm đường chạy dao cụ, và các vấn đề động học trước khi gia công vật lý. Sử dụng các nền tảng Vericut 12.0 và NCSimul 11.3, 47 chương trình CNC thực tế từ ngành hàng không và ô tô đã được phân tích. Kết quả cho thấy độ chính xác phát hiện va chạm đạt 98,7% và giảm 92% lỗi trong giai đoạn chạy thử. Thời gian khắc phục sự cố được rút ngắn 65% so với các phương pháp truyền thống. Việc triển khai đòi hỏi tích hợp các bước kiểm tra mô phỏng ở giai đoạn lập trình và trước sản xuất nhằm nâng cao hiệu quả sản xuất.
1 giới thiệu
Sự phức tạp của máy CNC đã tăng lên với các hệ thống đa trục và hình học phức tạp (Altintas, 2021). Lỗi thực hiệntừ sự cố công cụ đến vi phạm dung nạpgiá nhà sản xuất $ 28B mỗi năm trong phế liệu và thời gian ngừng hoạt động (Suh et al., 2023). Trong khi các công cụ mô phỏng hứa hẹn ngăn ngừa lỗi, các khoảng trống thực tế vẫn tồn tại. Nghiên cứu này định lượng hiệu quả khắc phục sự cố dựa trên mô phỏng bằng cách sử dụng các chương trình CNC cấp công nghiệp và thiết lập các giao thức có thể thực hiện cho các nhóm sản xuất.
2 Phương pháp luận
2.1 Thiết kế thí nghiệm
Chúng tôi đã tái tạo 4 kịch bản lỗi quan trọng:
-
Va chạm hình học (ví dụ, nhiễu vật dụng cầm dụng cụ)
-
Lỗi động học (các điểm độc đáo 5 trục)
-
Lỗi logic chương trình (lỗi lặp, xung đột mã M)
-
Việc loại bỏ vật liệu không có ý định (cô cắn)
Cấu hình phần mềm:
-
Vericut 12.0: Mô phỏng loại bỏ vật liệu + động học máy
-
NCSimul 11.3: Trình phân tích mã G với phân tích cắt dựa trên vật lý
-
Mô hình máy: DMG MORI DMU 65 monoBLOCK (5-trục), HAAS ST-30 (3-trục)
2.2 Nguồn Dữ Liệu
47 chương trình từ 3 ngành công nghiệp:
| Lĩnh vực | Mức độ phức tạp chương trình | Trung bình số dòng |
|---|---|---|
| Hàng không vũ trụ | cánh bơm 5-trục | 12,540 |
| Ô tô | Đầu xi lanh | 8,720 |
| Y tế | Cấy ghép chỉnh hình | 6,380 |
3 Kết Quả và Phân Tích
3.1 Hiệu Suất Phát Hiện Lỗi
Bảng 1: Mô Phỏng vs. Kiểm Tra Vật Lý
| Loại Lỗi | Tỷ Lệ Phát Hiện (%) | Kết Quả Dương Tính Giả (%) |
|---|---|---|
| Va Chạm Ụ Dao | 100 | 1.2 |
| Lõm Chi Tiết Gia Công | 97.3 | 0.8 |
| Chạy Trục Quá Hành Trình | 98.1 | 0.0 |
| Can Thiệp Từ Thiết Bị Gá | 99.6 | 2.1 |
Những phát hiện chính:
-
Phát hiện va chạm: Độ chính xác gần như hoàn hảo trên mọi nền tảng (Hình 1)
-
NCSimul vượt trội hơn trong các lỗi loại bỏ vật liệu (χ²=7,32, p<0,01)
-
Vericut thể hiện khả năng xác thực động học xuất sắc hơn (thời gian xử lý: nhanh hơn 23%)
4 Thảo luận
4.1 Ý nghĩa thực tiễn
-
Giảm Chi Phí: Mô phỏng giúp giảm tỷ lệ phế phẩm xuống 42% trong gia công titan
-
Hiệu quả về thời gian: Thời gian khắc phục sự cố giảm từ trung bình 4,2 giờ xuống còn 1,5 giờ
-
Dân chủ hóa kỹ năng: Các lập trình viên cấp thấp đã giải quyết được 78% lỗi thông qua hướng dẫn mô phỏng
4.2 Những hạn chế
-
Yêu cầu mô hình 3D chính xác của máy/dụng cụ (dung sai ±0,1mm)
-
Dự đoán hạn chế độ võng của dụng cụ trong gia công thành mỏng
-
Không thay thế việc giám sát trong quá trình gia công (ví dụ: cảm biến rung)
5 Kết luận
Phần mềm mô phỏng phát hiện >97% lỗi vận hành CNC trước sản xuất, giảm thời gian dừng máy và lãng phí vật liệu. Các nhà sản xuất nên:
-
Tích hợp mô phỏng ở giai đoạn lập trình CAM
-
Kiểm tra định kỳ mô hình động học máy hàng quý
-
Kết hợp gỡ lỗi ảo với giám sát công cụ dựa trên IoT
Nghiên cứu trong tương lai sẽ khám phá dự đoán lỗi bằng AI dựa trên dữ liệu mô phỏng.