数控钻孔在管板加工中刀路的优化 | 精钻数控立式深孔钻机床 | 精钻在手!钻孔无忧!

数控钻孔在管板加工中刀路的优化

数控钻孔在管板加工中刀路的优化

数控钻孔广泛应用于机械行业,由于加工路径的生成比较简单, 所以多孔加工时效率问题不被重视。而实际钻孔效率, 除了取决于钻孔的加工时间外, 更取决于钻头从一个孔位到另一个孔位的辅助时间。大庆石油化工总厂机械厂换热器管板加工量大, 机床空行程等辅助时间较多, 虽然目前一些 CAD/CAM 软件都具有自动生成数控钻孔 NC程序的功能, 但实践证明, 它们生成的数控路径绝非最优路径,因此, 刀具的走刀路线的确定便是一个非常重要的问题; 同时在一些数控机床的控制系统中也配置一些加工路径优化的算法, 如不注
意很容易造成安全事故。因此, 如何使管板数控加工路径得到优化, 缩短走刀时间,提高生产效率, 将对掌握机床控制系统算法及合理安全使用数控机床有着重要意义。

走刀路线的优化:
在一个加工零件上, 有许多待加工的对象,如何安排各个加工对象的加工次序, 以便获得最短的刀具运动路线, 这便是走刀路线优化问题。孔系的加工, 可通过优化确定各孔加工的先后顺序, 以保证刀具运动路线最短。孔加工路线优化分为同类孔加工路线优化和不同类孔混合加工路线优化。同类孔加工, 即在一个工序中加工的各个孔的尺寸、加工方法都一样, 路线优化就成为简单的点位优化; 不同类孔加工, 即一个工序加工的各个孔尺寸、加工方法不一样, 路线优化就不仅仅是点位优化, 还有孔的工序优化, 目的是一次换刀就可以加工更多的孔, 以达到提高生产效率的目的。钻头的走刀路线如何优划的问题, 可归属为邮递员路径问题(TSP), 亦称售货员路径问题。对于TSP 问题, 目前有许多种求解方法, 特别是近年来人工神经网络、遗传算法、模糊数学等都应用于求解该问题上, 并取得了很大的成绩, 但鉴于: 第一TSP 问题的求解随着城市节点数的增加, 求得最优值所需的计算量便呈几何级数增长, 如当节点数为 200, 每秒计算数亿次的计算机仍需10358年来求得最优解 [1]。而对于换热器管板的加工而言,加工孔数动辄成百上千, 求得最优解很难实现; 第二, 目前的一些求解方法虽然可行, 但实现起来有TSP 问题的求解随着城市节点数的增加, 求得最优值所需的计算量便呈几何级数增长, 如当节点数为 200, 每秒计算数亿次的计算机仍需10358年来求得最优解 [1]。而对于换热器管板的加工而言,加工孔数动辄成百上千, 求得最优解很难实现; 第二, 目前的一些求解方法虽然可行, 但实现起来有但实现起来有一定难度, 对于一些企业未必方便易用。因此, 结合实际情况, 寻找求得近似最优值(亚优解) 且简便易行的方法便具有很明显的现实意义
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