Точность Модель процесса обработки

Установление зависимости между динамическими параметрами технологических систем и возмущающими воздействиями в виде режимов резания, геометрии инструмента, температурных деформаций, а также между пространственными связанными перемещениями в зоне обработки и возникновением отклонений выходных параметров точности по всем показателям позволяет подойти к описанию модели процесса обработки и разработке эффективных путей управления. Дальнейшее повышение точности металлорежущего оборудования должно идти в основном по пути комплексного решения перечисленных проблем. Наиболее полное воплощение может быть достигнуто при применении систем активного контроля и управления точностью обработки с помощью ЭВМ. [c.182]

В современных моделях отечественных токарных многошпиндельных автоматов для поворота шпиндельных блоков служат мальтийские механизмы с внешним зацеплением. Для точной установки блоков и предотвращения их смещения под действием усилий, возникающих в процессе обработки, применяются механизмы двойной фиксации, привод которых осуществляется от дисковых кулачков РВ. Поворотно-фиксирующие механизмы должны обеспечить минимальное время и необходимую точность поворота шпиндельного блока из позиции в позицию при небольших динамических нагрузках на привод. Эти механизмы в значительной степени определяют точность, надежность и производительность токарных автоматов. [c.116]

Одним из наиболее ответственных и сложных этапов при построении моделей технологических процессов является нахождение численных значений коэффициентов регрессии, являющихся оценками длЯ теоретических коэффициентов, входящих в уравнения связи между исходными факторами и погрешностями обработки. Без них модель будет носить чисто схематический характер и мало что даст для выявления резервов точности технологических процессов. Зная же числовые значения коэффициентов уравнений связи, можно с их помощью определить расчетное значение точности на выходе процесса, найти влияние каждого фактора на суммарную погрешность обработки, его удельный вес в совокупном влиянии всех факторов, выделить наиболее существенные из них и на этой основе разрабатывать нормативы точности обработки по отдельным операциям и технологическим процессам в целом. [c.288]

Матричная формула (9.138) дает возможность более точно рассчитывать погрешности обработки по сравнению с равенством (9.133). Однако такое уточнение математической модели еще недостаточно, так как при этом прочие исходные факторы, характеризующие состояние самого процесса термообработки, учитываются по их совместному действию на точность обработки, т. е. рассматриваются с позиций черного ящика . Для построения математической модели, адекватно. описывающей исследуемый технологический процесс, необходимо подойти к раскрытию внутреннего содержания черного ящика , т. е. к изучению влияния на точность тер>лической обработки таких технологических факторов, как температура закалки, температура охлаждающей среды, метод погружения деталей в закалочную среду, конструкция печного оборудования и др., которые характеризуют сам процесс термообработки. [c.310]

Точность обработки в ГПС зависит от большого числа факторов, степень воздействия которых на выходные параметры качества неодинакова. При анализе конкретного процесса действием ряда факторов и некоторыми связями можно пренебречь без существенного изменения физической модели процесса. [c.572]

В общем случае к периферийным системам относятся манипуляционные роботы, автоматические транспортные средства, системы автоматического контроля, автоматические средства смены инструмента и уборки технологических отходов. Прямая и обратная связь станка с указанной периферией осуществляется через микропроцессорную систему АПУ. Необходимость организации согласованной работы станков с другим оборудованием РТК усложняет и без того сложные функции станочной системы АПУ, включающие управление инструментом и точностью обработки обращение к банку управляющих программ обработки коррекцию и формирование новых программ обработки накопление информации о процессе обработки формирование модели рабочей зоны и динамики станка контроль качества обработки с целью профилактики брака диагностику состояния инструмента и двигательной системы станка распознавание заготовок или деталей и идентификацию их характеристик координацию работы станков и другого оборудования РТК- Перечисленные функции определяют не только адаптационные, но и интеллектуальные возможности станков. Как уже отмечалось, реализация последних требует введения в систему АПУ соответствующих элементов искусственного интеллекта. [c.309]

Всю систему точностных расчетов можно разделить на две группы проектные и поверочные. При проектных расчетах технолог, основываясь на нормативных материалах, производит расчет, задаваясь некоторым маршрутом обработки. Маршрут обработки можно выбрать при помощи ЭВМ [2]. Поверочные расчеты проводятся для совершенствования и модернизации существующих процессов. В этом случае технолог располагает исходной технологической информацией, после обработки которой можно составить достаточно объективное представление о существующем положении и получить математическую модель. Имея такую информацию, технолог может не только рассчитывать, но и прогнозировать точность отдельных процессов, что [c.51]

Многие модели станков управляются системами ЧПУ. В процессе обработки система ЧПУ задает и контролирует величины напряжения и тока, постоянство рабочего зазора, скорость подачи электрода-инструмента, скорость потока и концентрацию электролита. Соблюдение этих параметров режима обеспечивает высокие точность и производительность обработки заготовок. [c.449]

Погрешности коррекции проектных параметров, полученные в результате лабораторных испытаний, в основном определяются неточным воспроизведением (имитацией) конструктивных элементов объекта проектирования и нагрузочных воздействий. Далее степень неопределенности результатов лабораторного эксперимента, так же как и при моделировании в процессе проектирования, зависит от точности и адекватности математической модели, используемой в процессе обработки результатов эксперимента. [c.148]

Фрезерные станки с программным управлением указанных выше моделей применяют для обработки средних и мелких отливок для таких деталей, как рычаги, кронштейны, крышки, корпуса приборов и т. д. процесс обработки происходит при полной автоматизации рабочего цикла, станочник только устанавливает заготовку и снимает обработанную деталь. Производительность таких станков на 30—50% выше по сравнению с производительностью обычных фрезерных станков. На настройку программы затрачивается 0,5—2 ч в зависимости от сложности профиля заготовки и требуемой точности обрабатываемой поверхности. [c.206]

Шпиндельный узел токарного автомата и полуавтомата предназначен для вращения заготовки и передачи на нее крутящего момента, необходимого для осуществления процесса резания. Этот узел является самым ответственным в автоматах и полуавтоматах, определяющим точность и чистоту обработки. В качестве опор шпинделей в большинстве автоматов и полуавтоматов применяются точные подшипники качения. В некоторых моделях применяются подшипники скольжения. [c.27]

Моделирование процесса хонингования. Конечная точность формы обрабатываемого отверстия, качество и производительность обработки существенно зависят от того, насколько правильно и рационально построен рабочий цикл хонингования. В частности, вариации давления хонинговальных брусков в течение рабочего цикла позволяют целенаправленно изменять показатели конечной точности обработки, качества и производительность операции хонингования. Поиск оптимальной структуры рабочего цикла хонингования может выполняться экспериментально или на основе построения и исследования математической модели процесса хонингования. Последний путь является наиболее прогрессивным, особенно в условиях применения современной вычислительной техники. [c.98]

На зубошлифовальных станках Мааг можно шлифовать колеса как с прямыми, так и со спиральными зубцами. Для последнего случая бабка шлифовального круга делается поворотной и при шлифовке спиральных зубчатых колес поворачивается под углом, равным углу спирали шлифуемого зубца. Шлифовка левого и правого профилей зубцов производится одновременно, что очень важно, т. к. позволяет проверить точность шага и профиля в процессе обработки, не снимая заготовки, а следовательно производить обработку колеса за одну установку (зажим), благодаря чему устраняется одна из постоянных причин неточности в работе. Фирма Мааг выпускает 4 модели зубошлифовальных станков. [c.414]

Решение навигационной задачи по выборке нарастающего объема по разновременным измерениям, как правило, основано иа рекуррентных алгоритмах. По точности сии аналогичны итерационным методам, однако для их реализации необходимо построить динамическую модель движения определяющегося объекта, элементов рабочего созвездия СНС и задающего генератора времени (частоты). В данном случае под динамической моделью понимают математическую модель, которая описывает с той или иной степенью точности все процессы, происходящие в системе потребитель—СНС—внешняя среда. Сюда же входит и модель случайных возмущений определяемых параметров. Разработка динамических моделей является сложным и многоступенчатым процессом. Так, иапример, модель динамики объекта должна отражать закон изменения во времени его вектора состояния x(i), конкретный вид которого зависит от выбора опорной системы координат, от типа объекта (корабль, самолет, КА и т. д.) и от статистических характеристик действующих на него случайных возмущений. На практике исходят из предположения, что динамическая модель должна быть достаточно простой, чтобы сохранить время на вычисления и обработку результатов, и в то же время достаточно полной, чтобы учитывать маневренные характеристики объекта. Для многих задач оказывается приемлемым с точки зрения требуемой точности навигационных определений использование линейных динамических моделей, которые могут быть получены путем линеаризации исходных нелинейных систем дифференциальных уравнений около опорной траектории иа заданном временном участке, соответствующем, иапример, времени определения. В матричном виде линейная модель, описывающая динамику объекта с учетом случайных возмущений, имеет вид [c.247]

Получение точных заготовок деталей машин в виде отливок достигается, как уже указывалось, применением взамен литья в землю высокопроизводительных и точных процессов литья литья в постоянные формы, в оболочковые формы, литья под давлением, центробежного литья, литья по выплавляемым моделям, которые обеспечивают получение отливок деталей с допусками по 4—5-му классам точности. Часть таких отливок вовсе не подвергается механической обработке или проходит только отделочные операции. [c.119]

В процессе анализа точности и стабильности технологических процессов (операций) определяют или уточняют модели формирования погрешностей обработки, модели изменения точности ТС во времени, параметры точности ТС, зависимости между параметрами изготовляемой продукции и параметрами ТС зависимости между погрешностями обработки на различных операциях рассматриваемого технологического процесса основные факторы, изменяющие точностные характеристики ТС пути и средства повышения точности ТС в процессе эксплуатации и оптимальные стратеги и технического обслуживания и ремонта средств технологического оснащения. [c.67]

Результатами решения этих задач являются сведения о динамических нагрузках в элементах и звеньях системы привода, о пиковых значениях токов, напряжений, давлений в двигателях и системах управления, т. е. о величинах, определяющих работоспособность и надежность систем сведения о точности воспроизведения заданных траекторий и положений рабочих органов сведения о временах протекания переходных процессов сведения о характере колебательных процессов и т. д. Для обработки результатов моделирования и получения на их основе простых соотношений, связывающих показатели динамического качества системы привода с конструктивными параметрами ее элементов, применяется аппарат вторичных математических моделей (ВММ). Для получения ВММ исходная математическая модель (ИММ), т. е. система уравнений движения объекта, исследуется на ЭВМ по определенному плану при различных сочетаниях параметров. Зафиксированные в машинных экспериментах результаты обрабатывают либо методами множественного регрессионного анализа, либо с помощью алгоритмов распознавания образов. В первом случае получают количественные соотношения, позволяющие определять динамические показатели системы в функции ее параметров. Во втором случае получают выражения для качественной оценки соответствия изучаемого объекта заданному комплексу технических требова- [c.95]

Принятый технологический процесс обеспечивает надежное получение всех параметров гильз, оговоренных чертежом. Для обеспечения заданной точности и удовлетворения требований к оборудованию, встраиваемому в автоматические линии, были созданы специальные автоматы для обработки гильз на базе выпускаемого оборудования. Модели этих автоматов указаны при описании технологического процесса. [c.114]

Таким образом обобщенный алгоритм процессов проектирования систем АЛ позволяет в условиях функционирования САПР АЛ реализовать следующие функции определение принципа функционирования системы АЛ на базе оценки геометрической модели обрабатываемой детали, материала, требуемых характеристик по точности обрабатываемых поверхностей и отверстий, видов обработки с планом всех возможных относительных движений заготовки и инструментов на технологическом оборудовании определение [c.110]

В связи с этим за последние годы быстрыми темпами развиваются специальные способы литья (кокильное, под давлением, по выплавляемым моделям, в оболочковые формы, центробежное и др.), позволяющие получать отливки повышенной точности, с высокими параметрами шероховатости поверхности, с минимальными припусками на механическую обработку, а иногда и полностью исключающие ее. Технологические процессы изготовления отливок специальными способами позволяют механизировать и автоматизировать процессы, что обеспечивает повышение производительности труда, улучшение качества отливок, снижение себестоимости и значительное улучшение условий труда. [c.185]

При применении вычислительной техники математическая модель объекта строится исходя из возможностей вычислительной техники, вида и типа вычислительных машин, которыми располагает исследователь. Например, ограниченная оперативная память ЭВМ приводит к необходимости компактного представления модели и методов моделирования, простоте их реализации. С другой стороны, математические модели разрабатываются в зависимости от сложности структуры объекта, математического описания его звеньев и целей моделирования. Цели моделирования, вид и объем исходной информации определяют характер модели — вероятностный или детерминированный, границы моделируемой системы, способ ее разбиения на компоненты, степень требуемой точности и форму описания физических процессов в каждом из них. При этом связь исследователя с моделирующей системой должна быть максимально удобной. Это относится Б первую очередь к способу подготовки и ввода исходной информации, контроля процесса моделирования и обработки результатов. [c.6]

Большое значение для решения вопросов точности производства имеет построение математических моделей технологических процессов, позволяюш их прогнозировать точность обработки и обоснованно подойти к разработке оптимальных систем автоматического управления этими процессами с целью получения высококачественной продукции при минимальных затратах на производство. [c.247]

Технологические процессы можно исследовать на динамических моделях. В основу таких исследований положен анализ временных закономерностей. Динамические характеристики процессов обработки могут быть вычислены на основе теории случайных функций, являющейся, как и теория случайных величин, одним из разделов теории вероятностей. Примените аьно к автоматическому оборудованию они могут быть использованы для оптимального управления, повышения точности прогнозирования, улучшения качества продукции и надежности процесса обработки. [c.93]

Известно, что для гарантии физического подобия необходимо при испытаниях как можно более точно воспроизвести состав среды, для ускорения эксперимента изменяют концентрации компонентов в сторону большей агрессивности, для снижения стоимости упрощают состав среды. Трудоемкость испытаний связана с числом необходимых опытов и прямо зависит от количества компонентов среды, значимо влияющих на процесс растрескивания. Сокращение числа опытов возможно в первую очередь за счет нахождения показателя или группы показателей, заменяющих описание среды концентрациями многочисленных компонентов. Экономия достигается за счет сокращения числа опытов, упрощения обработки экспериментальных данных, более высокой точности простых моделей процесса. При изучении трещинообразования в наводороживающих средах в соответствии с представлениями о доминирующей роли водорода можно использовать в качестве показателя агрессивности среды концентрации диффузионноподвижного водорода, вводимого в металл. Результат испытаний на разрушение ставится в соответствие этому единственному показателю. На основе испытаний, проведенных в средах с сильным наводороживанием, рассчитывается матема- [c.44]

Лабораторные исследования влияния частоты реверсирования на стойкость инструмента и производительность процесса обработки выполнены на плоскошлифовальном станке модели ЗБ71 с лентопротяжным механизмом на труднообрабатываемой высокохромистой стали Х12Ф1 без СОЖ. Режимы шлифования скорость ленты 36 м/с, продольная подача 8 м/мин, при двойном ходе стола подача на глубину врезания 2,5 мкм/дв. ход. Съем сошлифованного металла измеряли через 10 двойных ходов стола специальной скобой с точностью 0,001 мм. Ленты размером 1920X30 мм были изготовлены из шлифовальной шкурки ЧАПО одного рулона. Зерно — электрокорунд белый зернистости 40. Связка— мездровый клей. За критерий стойкости ленты принято появление первых признаков прижога на обрабатываемой поверхности образцов. [c.202]

Дикамические модели процесса хонингования. Анализ формирования показателей съема металла, точности геометрической формы и шероховатости обрабатываемой поверхности в процессе обработки деталей машин хонингованием показывает, что математическая модель, отражающая динамику формирования указанных показателей, может быть представлена в следующем виде [c.107]

Упругие деформации системы вызывают погрешности формы и размеров детали, причем значительная доля погрешности возникает из-за технологической нежесткости самой обрабатываемой заготовки, длина которой, как правило, более чем в 10 раз превосходит величину диаметра. Кроме нежесткости заготовки, на погрешность формы обрабатываемой детали оказывают существенное влияние ряд факторов, например изменение жесткости системы СПИД при перемещении резца вдоль детали в процессе обработки, переменная величина припуска на обработку и т. д. Автоматическое корректирующее устройство К-71 обеспечивает повышение точности обработки за счет компенсации погрешности обработки, определяемой путем сопоставления размеров и формы двух копиров — основного (используемого обычно на станке модели СИ-035) и вспомогательного. В качестве вспомогательного копира используется одна из обработанных на станке первых деталей, которая должна иметь припуск на обработку, близкий к среднему для данной партии заготовок. [c.108]

Новым подходом к решению задачи повышения точности и производительности обработки является использование микропроцессоров. Учет факторов, определяющих геометрические погрешности обработки, сводится к созданию либо эмпирическим, либо аналитическим путем математической модели станка, которая затем закладывается в вычислительное устройство, ведущее управление ходом процесса обработки. В этом случае станок оснащают системой первичных преобразователей (датчиков), дающих информацию о режиме, силе резания, температурном режиме обработки, координатах положения режущего инструмента, реализуемых в соответствии с УП. Получаемые данные о состоянии технологической системы вводят в вычислительное устройство, которое расчетным путем определяет вид и уровни сигналов коррекции, поступающих в УЧПУ, или непосредственно на рабочие органы станка. Использование вычислительных устройств позволяет управлять процессом обработки по свободному параметру путем всесторонней оценки состояния технологической системы. [c.268]

Высокочастотный генератор импульсов модели 1ЭВГ является приставкой к существующим электроэрозионным ставкам и предназначен для обработки твердосплавных деталей с высокими точностью и чистотой поверхности при значительной производительности. В процессе обработки твердого сплава и закаленных сталей при помощи генератора не возникают микротрещины и другие дефекты в поверхностном слое. [c.430]

Для резкого снижения трудоемкости обработки изделий на металлорежущих станках основным является путь ишрокого внедрения прогрессивных процессов обработки без снятия стружки (литье по выплавляемым моделям, литье в оболочковые формы, литье в формы из химически твердеющих смесей, литье под давлением передовые методы штамповки — штамповка истечением, безоблойная штамповка и другие виды точной штамповки различные виды холодной обработки давлением и т. д.). Одновременно должна решаться проблема повышения точности этих процессов, чтобы приблизить точность заготовки к точности готовой детали и свести на нет или к минимуму последующую обработку. [c.9]

Система расчетов точности связывает возмущения процесса обработки с набором погрешностей обрабатываемых деталей. Модель расчета основана на принципе малости погрешностей по сравнению с самими размерами обработки и использует математический аппарат бесконечно малых линейных преобразований [28]. В качестве входных параметров модели рассматриваются погрешности положения узлов и элементов станка, вызванные перечисленными вьппе физическими причинами, в качестве выходных параметров похрешности размеров, расположения и формы обработанных на станке поверхностей. Составляется уравнение офаботашюй поверхности, с каждой точкой которого связано определенное положение звеньев формообразующей системы с учетом погрешностей положения и для всех положений вычисляются нормальные похрешности обработанной поверхности и метрологические оценки. Проекции вектора погреышо-сти положения режущей кромки на нормаль к обрабатываемой поверхности формируют похрешности размера и формы. [c.88]

В данной работе были описаны возможности программы FEDSS и применяемые в ней методы. Для иллюстрации гибкости этой программы были представлены некоторые конкретные примеры ее применения. Удовлетворительное согласие результатов расчетов и экспериментальных данных иллюстрирует точность используемых моделей, а также достоверность основных положений и применяемых вычислительных методов. Предварительная обработка исходных данных позволяет благодаря генерации расчетной сетки ускорить процесс расчета по новым моделям. Программы обработки получаемых результатов дают возможность оперативно анализировать и оптимизировать структуру проектируемого прибора. [c.319]

Несмотря на то что вопросы моделирования и анализа технических объектов в САПР решены в большей мере, чем вопросы структурного синтеза, сохраняются также проблемы развития и совершенствования математического обеспечения и для этих процедур. Прежде всего нужно отметить отсутствие удовлетворительных по точности и экономичности математических моделей многих объектов и процессов, к которым относятся явление механического удара, процессы механической обработки деталей резанием, физические процессы в полупроводниковых СБИС с субмикрометровыми размерами и др. Значительный практический интерес представляет разработка библиотек макромоделей типовых объектов в различных предметных областях, например в двигателестроении, микроэлектронике, реакторостроении, робототехнике и т. п. [c.113]

Решение задачи математического обеспечения АПМП осуществляется в три этапа. На первом этапе необходимо сформулировать задачу, раскрыть физику (механику, технологию) процессов производства и создать их адекватную математическую модель. Обычно этому этапу предшествует глубокое предпроектное обследование производства. В результате выполнения этого этапа получаются формулы или уравнения, складывается структура взаимодействия, выявляются математические и логические зависимости. Задачей математического обеспечения является установление функциональной зависимости группы критериев от параметров системы, характеристик внешней среды и от начального состояния системы машин. При разработке математического обеспечения важно определить критерии эффективности и качества производства, которые, в свою очередь, определяются точностью позиционирования роботов и обработки деталей, минимумом расходуемой энергии и расходуемого времени. Иногда может быть комбинация критериев. Например, минимум расходуемого времени при минимуме расходуемой энергии. [c.11]

В книг-е рассмотрены общие вопросы построения статических и динамических моделей технологических процессов, получения исчерпывающих характеристик процессов в виде законов распределений, приведен вероятностный анализ и синтез систем управления точностью производства. Даны методы оптимизации допу--<жов,-методика экспериментального исследования точности по отдельным технологическим процессам, а также по процессам, осу-"ществлябмым йа автоматических линиях. В приложении поме- щеиы таблицы законов распределений, необходимых для анализа и расчета точности производства, при разработке нормативов статического контроля и обработке опытных данных. [c.6]

Важнейшим этапом при построении математическор модели технологического процесса является выбор для нее формы связи, характеризующей зависимость точности обработки от определяющих ее факторов. От правильности этого выбора зависит, насколько построенная модель будет адекватна изучаемому процессу, т. е. будет ли она соответствовать исследуемому объекту при заданной степени точности. [c.258]

До сих пор при построении математических моделей техноло-гических процессов рассматривались абсолютные величины исходных факторов и погрешностей обработки. Однако при расчете точности факторов, имеющих различную физическую природу, удобнее пользоваться уравнениями производственных погрешностей в относительных величинах с безразмерными передаточными коэффициентами. [c.286]

Изложенная в этой главе общая методика построения математических моделей технологических процессов дает возможность рассчитывать точность обработки для различных типов процессов, встречающихся на практике. Для наиболее характерных случаев, начиная с простейших операций, имеющих один вход и один выход, и кончая сложными процессами со многими входами и выходами, составлены расчетные таблицы.В этих таблицах для каждого варианта процесса приведены структурные схемы и соответствующие им уравнения связи и формулы для расчета математических ожиданий, дисперсий и практических полей рассеивания погрешностей обработки по заданным характеристикам исходных факторов заготовок и преобразующей системы. Каждой развернутой структурной схеме процесса соответствует эквивалентная матричная структурная схема. Формулы суммирования получены для общего случая, когда все анализируемые технологические факторы взаимно коррелированы между собой. Ниже будут рассмотрены примеры, иллюстрирующие применение изложенного материала к решению практических задач, связанных с анализом и расчетом точности конкретных технологических процессов. [c.304]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...