CN106776712B - 基于i5智能数控车床的车削工艺数据库及其应用方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于i5智能数控车床的车削工艺数据库,包括机床信息库、刀具库、工件基本信息库、加工特征库、装夹库、冷却库以及切削参数库,具有对应机床信息、加工刀具、工件信息和特征、切削参数用户操作界面和管理员维护界面的定义,以及前台操作和后台维护实体关联关系;建立了切削数据库数据结构、构建数据库功能模块、数据表、实体关系、加工效率、加工精度和表面质量、切削过程状态、生成成本数据算法、构建数据库与i5数控系统集成;基于零件特征的用户自定义导航操作,在生成推荐切削数据的同时获得零件的完整工艺文件。本发明可丰富智能化产品功能,提升机床产品竞争力,方便机床用户高效应用本发明涉及的数控机床。
Description
技术领域
本发明涉及一种智能数控车床的车削技术,具体地说是一种基于i5智能数控车床的车削工艺数据库及其应用方法。
背景技术
1964年美国金属切削联合研究公司与美国空军材料实验室联合开发了世界上第一个金属切削数据库CUTDATA,可以为3750种以上的工件材料,22种加工方式及12种刀具材料提供切削参数。德国1971年建立了切削数据情报中心(INFOS),该中心存储的材料可加工性信息达二百多万个单数据,成为世界上存储信息最多、软件系统最完整和数据服务能力最强的切削数据库之一。宾夕法尼亚州立大学开发的切削加工参数选择专家系统ESMDS的推理方式为正向推理,系统的开发语言为FORTRAN77。SandvikCoromant公司开发的AutoTAS刀具管理软件,有11个集成模块,软件可提供3000多种刀具的CAD模型,提供各种刀具的库存位置、成本、供应商、切削性能、刀具寿命及要加工工件的信息。Kennametal公司也开发了自己的刀具管理软件KATMS与ToolBoss。Datos计算机公司推出的刀具供应软件收录有30多种刀具,并提供大量的信息,本身计算出的或获取的切削数据可以集成在软件内。
我国于1980年开始研究建立金属切削数据库。1982年,我国第一个金属切削数据库在成都工具研究所筹建,1987年9月完成“试验性车削数据库”,1990年10月开发了多功能车削数据库,随后该数据库进一步扩充为包含工件材料库、刀具材料库、刀具库、刀具几何参数库及切削用量库等的多套切削数据库,它是第一个适合我国国情的车削数据库。1988年南京航空航天大学开发了一个小型通用切削数据库系统NAIMDS,1991年进一步开发了KBMDBS切削数据库系统。北京理工大学针对兵器工业企业的要求,1989年研制了难加工材料切削数据库和FMS切削数据库,1990年建立了涂层硬质合金刀具切削数据库,1995年开发了硬质合金刀具专家系统。庄谷安建立了汽车工业常用材料金属切削数据库系统,包含数据输入、更新、检索、输出等基本功能,以及切削参数的优化查询、规则推理、实例推理等在特殊功能。随着数据库技术、先进切削加工技术大量出现,发展出了网络数据库、高速切削数据库、大量专用切削数据库。刘忠和提出通过网络利用浏览器访问切削数据库,任小平针对航空发动机难加工材料建立了难加工材料切削数据,万熠建立的高速车削数据库强调数据模型,王遵彤建立的基于实例推理的高速切削数据库,相克俊建立的基于混合智能推理的切削数据库侧重如何智能查询。北京理工大学对切削试验曲线在切削数据库中的存储与绘制进行了研究,并在此基础上实现了刀具的磨损、刀具寿命、断屑和切削力等六种试验曲线的存储和绘制,使金属切削数据库在功能上不仅能够存储数据,而且也能处理曲线。天津大学与汽车厂家合作,建立了一个针对汽车厂家使用的金属切削数据库。这些对于丰富切削数据库的内容,扩大切削数据库的范围,以及工程数据库的建立都有积极的意义。
目前,切削数据库存问题和不足:
1)市场上商用切削数据库系统费用高昂,并且切削数据随着数控技术、刀具技术、新材料的发展存在时效性,数据的更新和丰富需要持续投入经费;
2)商用切削数据库并未针对具体用户领域开发,对具体行业用户的典型零件缺少数据针对性;
3)现阶段暂没有由机床制造商主导的针对机床用户具体零件开发的切削数据库,在机械加工现场尚未实现数控机床与切削数据库的集成应用;
4)现有切削数据库还不能显示用户在应用推荐参数所能达到的加工精度、质量等级,以及切削加工中表现出的状态;
5)现有切削数据库没有提供针对用户技术要求关注的加工精度、加工效率、生产成本等方面参数推荐优先级的数据选择。
发明内容
针对现有技术中智能数控车床的车削工艺对于典型零件缺少数据针对性、无法提供针对用户技术要求关注的数据选择等不足,本发明要解决的问题是提供一种可获得完整工艺文件、具体行业用户的典型零件具有数据针对性的基于i5智能数控车床的车削工艺数据库及其应用方法。
为解决上述技术问题,本发明采用的技术方案是:
本发明一种基于i5智能数控车床的车削工艺数据库,包括机床信息库、刀具库、工件基本信息库、加工特征库、装夹库、冷却库以及切削参数库,具有对应机床信息、加工刀具、工件信息和特征、切削参数用户操作界面和管理员维护界面的定义,以及前台操作和后台维护实体关联关系。
机床基础参数库包括机床编号、主轴电机功率、主轴扭矩、主轴转速、最大进给速度、最大进给加速度、位置精度、XYZ轴行程、控制轴数以及厂家信息;刀具库包括刀具型号、车刀类型、刀片形状、刀片前角、刀片后角、刀片刃倾角、刀杆悬长、刀具材料、润滑方式、刀柄型号、刀杆尺寸以及圆角半径信息;工件基本信息库包括工件编号、材料牌号、热处理状态、硬度、工件材料名称、抗拉强度、导热系数以及热处理状态信息;加工特征库包括加工特征编号、加工特征说明、所属尺寸类型、尺寸值、公差等级、上偏差、下偏差、加工特征编号以及几何ID;切削参数库包括主轴转速、切削深度以及进给率;切削用量推理和知识库包括加工效率算法、加工质量算法、加工精度算法、生产成本算法以及加工状态算法。
切削参数用户操作界面包括数据录入、修改、删除、检索、排序以及数据导入导出操作,切削参数库信息与机床信息、刀具库信息以及与工件信息的相互关联;优化目标选定后,切削数据库生成推荐数据,以选取的切削目标通过核心算法,选出最优参数。
切削数据库生成推荐数据为自动推荐的多组数据,每组对应预期加工效果,其核心数据生成算法包括:切削力、切削振动、功率、扭矩、加工精度、表面粗糙度、材料去除率以及刀具磨损算法。
本发明基于i5智能数控车床的车削工艺数据库的应用方法,包括以下步骤:
根据车削工艺过程中所需信息建立各类数据库;
确定加工应用的基本信息后,对于各信息展开多个具体界面;
提供机床信息、工件特征、加工刀具、切削参数用户操作界面和管理员维护界面对应关系;
提供数据库前台界面与后台数据表的对应关系;
切削数据库根据零件的不同加工特征定义加工方法;
切削数据库提供给定切削参数可达到的切削效果;
切削数据库根据用户提供的切削用量、刀具、机床和加工精度约束条件及用户交互选定的优化模型,自动计算出初步优化的切削用量;
切削数据库与i5智能机床集成,通过在i5系统云平台增加切削数据库功能和足够的数据容量,根据工艺信息快速推理并计算出经过优化的切削用量、效率、精度和成本,为用户提供优化的切削参数。
切削数据库根据零件的不同加工特征定义加工方法包括以下步骤:
对零件型面进行特征划分;
划分好零件特征后,将不同特征定义编号,每个特征分别进行工件材质定义、刀具选择、装夹、冷却、加工方法确定操作,直至依据用户技术要求确定加工目标范围,生成相应的切削参数数据,并反映出用户在应用这些参数时能够达到的加工效果;
上述选择和操作所做的定义和参数确定导出一个完整的文件,作为零件这个特征的工艺文件;待所有特征都做好定义后,得到整个零件的完整工艺文件。
数据库前台界面与后台数据表的对应关系包括:机床信息用户操作界面和管理员维护界面对应关系、工件材质用户操作界面和管理员维护界面对应关系、工件特征用户操作界面和管理员维护界面对应关系、加工刀具用户操作界面和管理员维护界面对应关系、装夹冷却用户操作界面和管理员维护界面对应关系以及切削参数用户操作界面和管理员维护界面对应关系,实现切削数据库中机床信息、工件材质信息、工件特征信息、刀具信息、装夹及冷却和切削参数完整信息的录入及信息整体的导入导出功能,使每一台机床都与切削数据库中的特定数据相关联;当选定机床、工件材质、加工特征、刀具以及装夹冷却参数后,数据库中的数据则限定在规定的范围之内,切削数据库系统根据用户提供的相应信息推荐精确、高效的切削参数。
工件特征用户操作界面包括工件特征类型与规格,工件特征类型分为外圆、端面、内孔、切槽以及螺纹;与外圆特征相对应的加工规格包括工件编号、零件直径、尺寸值、上下偏差、粗糙度以及加工精度参数;与端面相对应的加工规格包括端面直径、加工长度、粗糙度以及精度参数;与内孔相对应的加工规格包括孔径、孔深、上下偏差以及加工精度参数;与切槽相对应的加工规格包括槽宽和槽深参数;螺纹相对应的加工规格包括公称直径和螺距参数;
上述各类加工特征的信息与加工图纸相对应,用户录入与保存相关信息,随时调用,操作页面同时提供本页导出、全部导出及批量导入的操作。
加工刀具用户操作界面包括刀具类型、型号以及规格选项;刀具类型包括车刀、铣刀、镗刀以及钻头;刀具型号包括外圆车刀、槽刀以及螺纹刀;综合机床信息、工件材质和加工特征选用相关刀具类型和型号,当刀具类型与型号确定后,刀具规格即刀片形状、刀片前角、刀片后角、刀片刃倾角、刀尖圆弧半径、刀具材料、刀杆尺寸、刀杆悬长、刀主偏角、刀副偏角、进给方向以及刀杆截面信息自动呈现在用户操作界面且不可修改;数据来源于切削数据库刀具库中录入的相关刀具参数,操作页面同时提供本页导出、全部导出及批量导入的操作。
装夹冷却用户操作界面包括装夹方式、夹具名称、夹具规格、冷却方式、冷却类型以及冷却规格选项,为用户提供的装夹方式选择有主轴和尾座,夹具名称有卡盘和顶尖,规格参数包括夹具类型、夹具型号以及生产厂家,冷却方式包括油、水、干切削以及切削液,冷却类型包括油基、半合成以及全合成,冷却液规格包括冷却液型号、冷却液名称、冷却液厂家、冷却流量以及冷却压力信息,上述信息由用户操作界面选择或录入保存,相关信息供调用,操作页面同时提供本页导出、全部导出及批量导入的操作;
切削参数用户操作界面提供切削条件的选择,切削条件包括效率、精度、表面质量、负荷、生产成本和加工过程信息,用户选择其中的某一项做为第一条件、第二条件、第三条件以及增加条件,切削数据库系统根据用户选择的四个条件推荐最优切削参数如主轴转速、切削深度、进给率,并提供相应的加工效果如加工时间、加工精度、表面质量及生产成本参数值,以及提供加工状态即切削力和切削振动参数值,操作页面同时提供本页导出、全部导出及批量导入的操作。
本发明具有以下有益效果及优点:
1.本发明方法基于零件特征的用户自定义导航操作,在生成推荐切削数据的同时获得零件的完整工艺文件,数据的更新和丰富不需要持续投入经费,节省了加工成本。
2.本发明用户前台定义界面与数据库后台数据表实时关联的数据结构;针对具体用户领域开发,对具体行业用户的典型零件具有数据针对性,即提供针对用户技术要求关注的加工精度、加工效率、生产成本等方面参数推荐优先级的数据选择。
3.本发明依据用户目标推荐切削参数数据,同时获得推选切削参数对应的加工效果预测算法,在机械加工现场可扩展面向i5云平台的实现数控机床与切削数据库的集成应用。
4.本发明可显示用户在应用推荐参数所能达到的加工精度、质量等级,以及切削加工中表现出的状态
附图说明
图1为本发明基于i5智能数控车床的车削工艺数据库功能组成示意图;
图2为本发明中切削数据库系统各参量逻辑关系图示;
图3为本发明中机床信息用户操作界面和管理员维护界面对应关系图示;
图4为本发明中工件材质用户操作界面和管理员维护界面对应关系图示;
图5为本发明中工件特征用户操作界面和管理员维护界面对应关系图示;
图6为本发明中加工刀具用户操作界面和管理员维护界面对应关系图示;
图7为本发明装夹冷却用户操作界面和管理员维护界面对应关系图示;
图8为本发明中切削参数用户操作界面和管理员维护界面对应关系图示;
图9为本发明中具体实施例图示。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明作进一步阐述。
本发明一种基于i5智能数控车床的车削工艺数据库为一种用于轴、套、盘类零件加工的数控车削中心切削数据库,包括数据库主体、各数据子库、前后台数据结构、数据约束和筛选、加工效果显示等功能模块,该车削工艺数据库可集成在国产i5智能数控系统平台上,方便机床用户在使用机床的过程中调用和选择切削参数。
切削参数数据库基本功能包括机床信息、工件材料信息、零件几何型面信息、刀具信息、加工方法、辅助信息等基本数据子库模块,并可利用数据库导航指引逐步操作获得切削参数数据推荐列表。切削数据库提供推荐切削数据及对应的预期加工效果,包括:切削力、振动等动态切削过程信号,以及切削功率、主轴扭矩等负载状况,加工精度、表面粗糙度等加工质量,加工时间、材料去除率等加工效率信息,刀具磨损、生产经济性等效益评估。数控车削中心切削数据库针对零件型面特征进行加工方法选择,在选择切削数据时用户可以依据加工目标和技术要求进行切削参数选择条件的自定义,以及获得数据的筛选和排序。
如图1所示,本发明一种基于i5智能数控车床的车削工艺数据库,包括机床信息库、刀具库、工件基本信息库、加工特征库、装夹库、冷却库以及切削参数库,具有对应机床信息、加工刀具、工件信息和特征、切削参数用户操作界面和管理员维护界面的定义,以及前台操作和后台维护实体关联关系。
如图2所示,机床信息库包括机床编号、主轴电机功率、主轴扭矩、主轴转速、最大进给速度、最大进给加速度、位置精度、XYZ轴行程、控制轴数以及厂家信息;刀具库包括刀具型号、车刀类型、刀片形状、刀片前角、刀片后角、刀片刃倾角、刀杆悬长、刀具材料、润滑方式、刀柄型号、刀杆尺寸以及圆角半径信息;工件基本信息库包括工件编号、材料牌号、热处理状态、硬度、工件材料名称、抗拉强度、导热系数以及热处理状态信息;加工特征库包括加工特征编号、加工特征说明、所属尺寸类型、尺寸值、公差等级、上偏差、下偏差、加工特征编号以及几何ID;切削参数库包括主轴转速、切削深度以及进给率;切削用量推理和知识库包括加工效率算法、加工质量算法、加工精度算法、生产成本算法以及加工状态算法。
如图8所示,切削参数用户操作界面包括数据录入、修改、删除、检索、排序以及数据导入导出操作,切削参数库信息与机床信息、刀具库信息以及工件信息相关联;优化目标选定后,切削数据库生成推荐数据,以选取的切削目标通过核心算法,选出最优参数。
切削数据库生成推荐数据为自动推荐的多组数据,每组对应预期加工效果,其核心数据生成算法包括:切削力、切削振动、功率、扭矩、加工精度、表面粗糙度、材料去除率以及刀具磨损算法。
本发明基于i5智能数控车床的车削工艺数据库的应用方法,包括以下步骤:
根据车削工艺过程中所需信息建立各类数据库;
确定加工应用的基本信息后,对于各信息展开多个具体界面;
提供机床信息、工件特征、加工刀具、切削参数用户操作界面和管理员维护界面对应关系;
提供数据库前台界面与后台数据表的对应关系;
切削数据库根据零件的不同加工特征定义加工方法;
切削数据库提供给定切削参数可达到的切削效果;
切削数据库根据用户提供的切削用量、刀具、机床和加工精度约束条件及用户交互选定的优化模型,自动计算出初步优化的切削用量;
切削数据库与i5智能机床集成,通过在i5系统云平台增加切削数据库功能和足够的数据容量,根据工艺信息快速推理并计算出(通过用户界面导航操作,由机床-工件材质-特征-刀具等,逐渐限定数据范围,并由数据模型输入批量切削参数,计算出对应加工效果)经过优化的切削用量、效率、精度和成本,为用户提供优化的切削参数。
切削数据库根据零件的不同加工特征定义加工方法包括以下步骤:
对零件型面进行特征划分;
划分好零件特征后,将不同特征定义编号,每个特征分别进行工件材质定义、刀具选择、装夹、冷却、加工方法确定操作,直至依据用户技术要求确定加工目标范围,生成相应的切削参数数据,并反映出用户在应用这些参数时能够达到的加工效果;
上述选择和操作所做的定义和参数确定导出一个完整的文件,作为零件这个特征的工艺文件;待所有特征都做好定义后,得到整个零件的完整工艺文件。
切削数据库信息用户操作界面及管理员维护界面,能够实现切削数据库中机床信息、工件材质信息、工件特征信息、刀具信息、装夹及冷却和切削参数等完整信息的录入及信息整体的导入导出功能,以便使每一台机床都与切削数据库中的特定数据相关联,一旦选定机床,工件材质、加工特征、刀具及装夹冷却等参数,数据库中的数据就将限定在一定的范围之内,切削数据库系统会根据用户提供的相应信息推荐更精确,更高效的切削参数。
1)机床信息用户操作界面和管理员维护界面对应关系如图3所示:机床信息包括机床类型、机床型号、机床规格、机床系统等信息。机床类型的选择包括车床、铣床、钻床、磨床、镗床等,考虑后续数据库可扩展性,将上述机床类型保留并空置,此处是针对车床开发的数据库,这里主要针对车床信息确定型号。车床型号包括i5t5、i5t3、CAK、ETC、BRT及HTC等,选择完机床类型与机床型号后,机床的规格如主轴电机电功率、主轴扭矩、主轴转速、主轴通孔直径、液压夹盘直径、XYZ轴行程、最大进给速度、最大进给加速度、刀架形式、位置精度、最大工件回转直径、最大工件车削长度、控制轴数、生产厂家等参数就自动呈现在用户操作界面且不可修改,这些规格参数是在管理员维护界面的各数据表中对应,并需要管理员权限进行添加、修改、删除等操作。机床系统信息为用户提供i5、西门子、FANUC等数控系统的选择。这些参数的输入是管理员后台批量录入的机床信息库提供,操作页面同时提供本页导出、全部导出及批量导入的操作。
2)工件材质用户操作界面和管理员维护界面对应关系如图4所示:工件材质用户操作界面包括工件类型、名称、性质等选项,工件材质的类型分为金属和非金属两种选择,工件名称包括铝合金、钛合金、高温合金、铸铁等选择,当选择完工件材质类型与名称后、材料性质如材料硬度、抗拉强度、屈服强度、工件刚度、延伸率、导热系数、热处理状态、热处理后抗拉强度、热处理后强度、热处理后屈服强度、热处理后疲劳强度等参数自动呈现在用户操作界面且不可修改,而这些参数的输入是管理员后台批量录入的工件信息库提供,操作页面同时提供本页导出、全部导出及批量导入的操作。
3)工件特征用户操作界面和管理员维护界面对应关系如图5所示:用户操作界面包括工件特征类型与规格,工件特征类型分为外圆、端面、内孔、切槽、螺纹等,而与外圆特征相对应的加工规格包括工件编号、零件直径、尺寸值、上下偏差、粗糙度、加工精度等参数,与端面相对应的加工规格包括端面直径、加工长度、粗糙度、精度等参数,与内孔相对应的加工规格包括孔径、孔深、上下偏差、加工精度等参数,与切槽相对应的加工规格包括槽宽、槽深等参数,与螺纹相对应的加工规格包括公称直径、螺距等参数,而这些加工特征的信息与加工图纸相对应,用户录入与保存相关信息,并可随时调用,操作页面同时提供本页导出、全部导出及批量导入的操作。
4)加工刀具用户操作界面和管理员维护界面对应关系如图6所示:用户操作界面包括刀具类型、型号、规格等选项,刀具类型包括车刀、铣刀、镗刀、钻头等,刀具型号如外圆车刀、槽刀、螺纹刀等,综合机床信息、工件材质和加工特征选用相关刀具类型和型号,一旦刀具类型与型号确定后,刀具规格如刀片形状、刀片前角、刀片后角、刀片刃倾角、刀尖圆弧半径、刀具材料、刀杆尺寸、刀杆悬长、刀主偏角、刀副偏角、进给方向、刀杆截面等信息,自动呈现在用户操作界面且不可修改,而数据来源于切削数据库刀具库中录入的相关刀具参数,操作页面同时提供本页导出、全部导出及批量导入的操作。
5)装夹冷却用户操作界面和管理员维护界面对应关系如图7所示:其中用户操作界面包括装夹方式、夹具名称、夹具规格、冷却方式、冷却类型、冷却规格等选项,为用户提供的装夹方式选择有主轴、尾座等,夹具名称有卡盘、顶尖等,规格参数包括夹具类型、夹具型号、生产产家等,冷却方式包括油、水、干切削、切削液等,冷却类型包括油基、半合成、全合成等,冷却液规格包括冷却液型号、冷却液名称、冷却液厂家、冷却流量、冷却压力等信息,这些信息都可由用户操作界面选择或录入保存,相关信息可调用,操作页面同时提供本页导出、全部导出及批量导入的操作。
6)切削参数用户操作界面和管理员维护界面对应关系如图8所示:用户操作界面提供切削条件的选择,切削条件包括效率、精度、表面质量、负荷、生产成本和加工过程等信息,用户可以选择其中的某一项做为第一条件,第二条件,第三条件及其他增加条件,切削数据库系统会根据用户选择的几个条件推荐最优切削参数如主轴转速、切削深度、进给率,并提供相应的加工效果如加工时间、加工精度、表面质量及生产成本等参数值,以及提供加工状态如切削力、切削振动等参数值,更好的呈现了用户在该切削条件下,切削数控库系统推荐的切削参数产生的切削效果是否满足了加工需要,以便用户更好的优化满足自身加工需求的切削参数,操作页面同时提供本页导出、全部导出及批量导入的操作。
切削效果的预测算法与数据生成算法模型相同。即用户在得到其关注加工目的时,数据库系统推荐出的切削参数,不只是单纯切削参数,还同时得到这些参数在实际使用中可能达到的加工效果,如切削力多大、振动多大、表面质量和精度如何、对应生成成本的表述等。
本发明车削工艺数据库提供了机床基本信息表、工件信息表、零件加工特征表、刀具信息表、加工方法表、夹具信息表、切削液信息表、几何信息表、切削参数表、加工效果表(加工精度和表面质量表、加工效率表、刀具磨损表)等。
确定加工应用的基本信息后,对于各信息可以展开多个具体界面。其中:
机床基本信息表:记录与机床有关的信息。包括机床编号、主轴电机功率、主轴扭矩、主轴转速、主轴档位(是否分档)、各档位区间、最大进给速度、最大进给加速度、位置精度、X轴行程、Y轴行程(是否有)、Z轴行程、控制轴数、厂家等。
工件信息表:记录与工件有关的信息。包括工件编号、工件形状、尺寸、材料性质等其中材料信息有材料牌号、热处理状态、硬度、材料名称、材料硬度、抗拉强度、延伸率、导热系数、热处理状态等。
零件加工特征表:零件加工需要依据零件的加工特征进行工艺划分,主要包括零件的几何信息表、加工特征、几何形状等信息。其中,几何信息表:零件的几何形状特征主要信息包含加工特征编号、几何信息类型、几何ID。特征信息包括:加工特征说明、零件直径(外径、内径)、零件长度、悬伸长度(或夹持长度)等。几何形状包括所属尺寸类型、尺寸值、上偏差、下偏差、公差等级。
刀具信息表:记录与刀具有关的信息。包括刀具型号、车刀类型、刀片形状、圆角半径、刀片前角、刀片后角、刀片刃倾角、刀杆悬长、刀具材料、润滑方式、刀柄型号、刀杆尺寸、生产厂家等。
夹具表:记录加工中使用的夹具。主要信息包括夹具名称、夹具型号、装夹方式、夹具类型等。
切削液表:对加工中的冷却方式进行说明,如干切削、微量润滑、油基切削液、水基切削液等。若为冷却液冷却,还需要说明冷却液的流量、压力、牌号等,主要信息包括冷却形式(类型)、冷却液类型、冷却名称和厂家、冷却液型号、冷却流量、注入压力。
切削参数表:输出切削参数除加工中使用的主轴转速、径向切深、每转进给量、去除余量后工件直径,以及经相应计算得到的切削线速度、进给速度等切削参数外。
切削加工效果表:包含切削过程量、加工负荷、材料去除率、生产成本、加工质量、以及对数据类型的描述。其中,加工精度和表面质量子表:记录零件在对应切削参数下能达到的加工精度、加工表面粗糙度等。加工效率:包含材料去除率、工艺准备时间、单件加工总时间、单位时间加工数量。刀具磨破损:包含磨损形式、磨损时间、单位损耗对应工件数。切削过程量:记录X和Y向切削力峰值、X和Y向振动量、以及加工过程中是否发生颤振。加工负荷:记录加工中产生的最大切削功率和最大扭矩、功率损耗、扭矩损耗、功率负荷率、扭矩负荷率,以及主轴功率利用率。生产成本:主要体现在机床的能耗、加工时间、刀具的损耗、以及材料、冷却液、人工等其他成本。
另外,数据描述:主要体现在数据来源的类型,以及数据的成熟度。
本发明数据库及方法提供了机床信息、工件特征、加工刀具、切削参数用户操作界面和管理员维护界面对应关系;可实现切削数据库用户操作包括数据录入、修改、删除、检索、排序、数据导入导出等操作。切削数据库信息与机床、刀具、工件等信息相关联,一旦选定上述信息,切削数据库会推荐几组数据,通过核心算法进行排序与优化,选出最优参数。
切削数据库的数据来源主要包括实验室测试、理论计算、生产收集、用户调研和走访、切削手册、及刀具商等方面。
提供数据库前台界面与后台数据表的对应关系。i5智能数控机床车削数据库主要模块的数据结构如图3~图6。
切削数据根据零件的不同加工特征定义加工方法,分为外圆、端面、切槽、内孔、螺纹等,用户可根据零件加工特征定义不同加工方法并推荐切削参数完成切削。
切削数据库提供给定切削参数可达到的切削效果,包含的数据算法模型有切削力、振动、功率、扭矩、材料去除率、加工时间、生产效率、刀具磨损、生产成本等几方面。
切削数据库根据用户提供的切削用量、刀具、机床和加工精度等约束条件及用户交互选定的优化模型,自动计算出初步优化的切削用量。
切削数据库与i5智能机床集成,通过在i5系统云平台增加切削数据库功能和足够强大的数据容量,根据工艺信息能快速推理并计算出经过优化的切削用量、效率、精度和成本等,为用户提供最优的切削参数,提高机床加工效率。
切削数据库包含机床、刀具、工件、夹具、冷却、辅助配套,以及加工、切削用量、优化策略等复杂工艺规划选择功能,i5智能数控系统平台下的数控车床切削数据库所包含的切削工艺系统各组成成分和工艺方案策略等之间的实体组成所示。
本实施例以图9所示零件的型面加工为例,实施切削数据库的参数推荐。依据数据库导航操作。
第一步:确定机床信息。
零件在同一台机床上完成全部型面的粗、精加工,因此,机床固定,相应信息用户在选取机床型号、规格后会显示在机床信息界面上。
第二步:完善工件材质信息。
用户根据自身零件的材质在工件材质界面选择相应的信息,若数据库的工件材料子库中没有对应材质信息,需要用户依据界面中的提示填写完善材料信息。
第三步:定义零件特征。
该零件特征主要包括特征1的外圆面和端面、特征2的外圆面和倒角、特征3的外圆槽、特征4的外圆面、特征5的外圆槽、以及特征6的外圆面、倒角和端面。
第四步:依据零件特征选择加工方法和切削刀具。T1到T3分别是对应三把切削刀具。
由零件特征分析,可基本确定刀具类型为外圆车刀和槽刀两类,而外圆加工又可分为粗加工、半精加工和精加工,刀具则可选择粗加工外圆刀具和精加工外圆刀具两种。
1)粗车零件特征轮廓
刀具为左手刀,自右向左车削,依加工顺序进行特征定义。
特征6:粗车倒角和外圆、粗车端面;
特征4:粗车外圆、粗车端面
特征2:粗车刀具和外圆
特征1:粗车端面和外圆表面。
可见,上述特征一般都包含多个加工型面,需要在第三步工件特征界面定义特征并确定特征编号后进入到第四步以确定使用的刀具及对应不同加工型面的加工方法,以特征6为例,在第四步需要定义倒角、外圆、端面三种加工方法,所使用的刀具为同一把外圆车刀。此处,将加工方法依据型面进行细分后,会方便后续步骤进行切削参数的推荐,并最终生成零件的加工工艺流程。
在上述特征及型面的加工中,由于加工性质相近,在粗车外圆和倒角时,选择外圆车刀,相应地,选择强度高、精度要求较低的车刀片。其中,特征1和特征6的端面特征型面的加工是利用粗加工刀片的径向加工完成的。
2)精车零件特征轮廓
第三步工件特征界面中定义每个特征以后,在随后的第四步加工刀具和加工方法界面上除需要考虑粗加工外,还需要用户依据自身应用需求,定义半精加工或精加工所对应的加工刀具和加工方法。举例如下:
特征6:精车端面、倒角及外圆表面;
特征4:精车端面和外圆;
特征2:精车倒角和外圆;
特征1:精车端面、外圆。
上述精加工对应的刀片在刀具定义界面选择精加工刀片。
3)切外圆槽
在完成全部外圆表面型面的刀具和加工方法定义后,进行零件所需的沟槽加工定义。
特征3:退刀槽;
特征5:退刀槽;
刀具为外圆槽刀。
第五步:编排零件装夹和冷却方案。
在装夹和冷却界面,定义夹盘单端支撑;定义冷却条件为水基冷却液或乳化液。
第六步:切削参数推荐和数据排序。
在切削参数界面,会依据上述步骤定义了的工件材质、零件特征、加工刀具和加工方法、装夹和冷却条件,生成每个特征下的每个型面应用的加工刀具、加工方法所对应的粗、精加工切削参数,并对能够满足用户加工要求的这些数据提供对应的加工效果,包括加工时间、材料切除率、加工精度、表面质量、切削力、振动等。用户可以依据系统推荐的切削参数对应的不同加工效果进行参数的排序,并在系统中选择适合的切削参数,生成零件,每个特征的工艺文件,同时,可以打包多个特征或全部特征生成零件的整体工艺文件,包括上述步骤用户针对自身零件加工进行的全部定义,以及所应用机床、选择的刀具等信息,如表1,以及不同加工特征、型面、加工阶段包含的切削参数和相应的加工效果,如表2。
表1为机床基本信息表;表2为切削参数推荐及加工效果表。
表1
表2
本发明建立了切削数据库数据结构、构建数据库功能模块、数据表、实体关系、加工效率、加工精度和表面质量、切削过程状态、生成成本等数据算法、构建数据库与i5数控系统集成;基于零件特征的用户自定义导航操作,在生成推荐切削数据的同时获得零件的完整工艺文件;用户前台定义界面与数据库后台数据表实时关联的数据结构;依据用户目标推荐切削参数数据,同时获得推选切削参数对应的加工效果预测算法;可扩展面向i5云平台的智能数控车床集成应用。
对一个车床或车削中心、车铣中心品种、系列、型号、规格众多的企业,i5系统在企业生成的数控车床上普遍应用,本发明可以为企业提供机床产品的智能化集成应用,丰富智能化产品功能,提升机床产品竞争力。同时,可方便机床用户高效应用本发明涉及的数控机床。
Claims (5)
1.一种基于i5智能数控车床的车削工艺数据库的应用方法,其特征在于:切削数据库根据零件的不同加工特征定义加工方法包括以下步骤:
对零件型面进行特征划分;
划分好零件特征后,将不同特征定义编号,每个特征分别进行工件材质定义、刀具选择、装夹、冷却、加工方法确定操作,直至依据用户技术要求确定加工目标范围,生成相应的切削参数数据,并反映出用户在应用这些参数时能够达到的加工效果;
上述选择和操作所做的定义和参数确定导出一个完整的文件,作为零件这个特征的工艺文件;待所有特征都做好定义后,得到整个零件的完整工艺文件;
装夹冷却用户操作界面包括装夹方式、夹具名称、夹具规格、冷却方式、冷却类型以及冷却规格选项,为用户提供的装夹方式选择有主轴和尾座,夹具名称有卡盘和顶尖,规格参数包括夹具类型、夹具型号以及生产厂家,冷却方式包括油、水、干切削以及切削液,冷却类型包括油基、半合成以及全合成,冷却液规格包括冷却液型号、冷却液名称、冷却液厂家、冷却流量以及冷却压力信息,上述信息由用户操作界面选择或录入保存,相关信息供调用,操作页面同时提供本页导出、全部导出及批量导入的操作。
2.按权利要求1所述的基于i5智能数控车床的车削工艺数据库的应用方法,其特征在于:
数据库前台界面与后台数据表的对应关系包括:机床信息用户操作界面和管理员维护界面对应关系、工件材质用户操作界面和管理员维护界面对应关系、工件特征用户操作界面和管理员维护界面对应关系、加工刀具用户操作界面和管理员维护界面对应关系、装夹冷却用户操作界面和管理员维护界面对应关系以及切削参数用户操作界面和管理员维护界面对应关系,实现切削数据库中机床信息、工件材质信息、工件特征信息、刀具信息、装夹及冷却和切削参数完整信息的录入及信息整体的导入导出功能,使每一台机床都与切削数据库中的特定数据相关联;当选定机床、工件材质、加工特征、刀具以及装夹冷却参数后,数据库中的数据则限定在规定的范围之内,切削数据库系统根据用户提供的相应信息推荐精确、高效的切削参数。
3.按权利要求1所述的基于i5智能数控车床的车削工艺数据库的应用方法,其特征在于:工件特征用户操作界面包括工件特征类型与规格,工件特征类型分为外圆、端面、内孔、切槽以及螺纹;与外圆特征相对应的加工规格包括工件编号、零件直径、尺寸值、上下偏差、粗糙度以及加工精度参数;与端面相对应的加工规格包括端面直径、加工长度、粗糙度以及精度参数;与内孔相对应的加工规格包括孔径、孔深、上下偏差以及加工精度参数;与切槽相对应的加工规格包括槽宽和槽深参数;螺纹相对应的加工规格包括公称直径和螺距参数;
上述各类加工特征的信息与加工图纸相对应,用户录入与保存相关信息,随时调用,操作页面同时提供本页导出、全部导出及批量导入的操作。
4.按权利要求1所述的基于i5智能数控车床的车削工艺数据库的应用方法,其特征在于:加工刀具用户操作界面包括刀具类型、型号以及规格选项;刀具类型包括车刀、铣刀、镗刀以及钻头;刀具型号包括外圆车刀、槽刀以及螺纹刀;综合机床信息、工件材质和加工特征选用相关刀具类型和型号,当刀具类型与型号确定后,刀具规格即刀片形状、刀片前角、刀片后角、刀片刃倾角、刀尖圆弧半径、刀具材料、刀杆尺寸、刀杆悬长、刀主偏角、刀副偏角、进给方向以及刀杆截面信息自动呈现在用户操作界面且不可修改;数据来源于切削数据库刀具库中录入的相关刀具参数,操作页面同时提供本页导出、全部导出及批量导入的操作。
5.按权利要求1所述的基于i5智能数控车床的车削工艺数据库的应用方法,其特征在于:切削参数用户操作界面提供切削条件的选择,切削条件包括效率、精度、表面质量、负荷、生产成本和加工过程信息,用户选择其中的某一项做为第一条件、第二条件、第三条件以及增加条件,切削数据库系统根据用户选择的四个条件推荐最优切削参数如主轴转速、切削深度、进给率,并提供相应的加工效果如加工时间、加工精度、表面质量及生产成本参数值,以及提供加工状态即切削力和切削振动参数值,操作页面同时提供本页导出、全部导出及批量导入的操作。
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