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數控鉆孔在管板加工中刀路的優化

數控鉆孔廣泛應用于機械行業,由于加工路徑的生成比較簡單, 所以多孔加工時效率問題不被重視。而實際鉆孔效率, 除了取決于鉆孔的加工時間外, 更取決于鉆頭從一個孔位到另一個孔位的輔助時間。大慶石油化工總廠機械廠換熱器管板加工量大, 機床空行程等輔助時間較多, 雖然目前一些 CAD/CAM 軟件都具有自動生成數控鉆孔 NC程序的功能, 但實踐證明, 它們生成的數控路徑絕非最優路徑,因此, 刀具的走刀路線的確定便是一個非常重要的問題; 同時在一些數控機床的控制系統中也配置一些加工路徑優化的算法, 如不注

意很容易造成安全事故。因此, 如何使管板數控加工路徑得到優化, 縮短走刀時間,提高生產效率, 將對掌握機床控制系統算法及合理安全使用數控機床有著重要意義。

走刀路線的優化:

在一個加工零件上, 有許多待加工的對象,如何安排各個加工對象的加工次序, 以便獲得最短的刀具運動路線, 這便是走刀路線優化問題??紫档募庸? 可通過優化確定各孔加工的先后順序, 以保證刀具運動路線最短??准庸ぢ肪€優化分為同類孔加工路線優化和不同類孔混合加工路線優化。同類孔加工, 即在一個工序中加工的各個孔的尺寸、加工方法都一樣, 路線優化就成為簡單的點位優化; 不同類孔加工, 即一個工序加工的各個孔尺寸、加工方法不一樣, 路線優化就不僅僅是點位優化, 還有孔的工序優化, 目的是一次換刀就可以加工更多的孔, 以達到提高生產效率的目的。鉆頭的走刀路線如何優劃的問題, 可歸屬為郵遞員路徑問題(TSP), 亦稱售貨員路徑問題。對于TSP 問題, 目前有許多種求解方法, 特別是近年來人工神經網絡、遺傳算法、模糊數學等都應用于求解該問題上, 并取得了很大的成績, 但鑒于: 第一TSP 問題的求解隨著城市節點數的增加, 求得最優值所需的計算量便呈幾何級數增長, 如當節點數為 200, 每秒計算數億次的計算機仍需10358年來求得最優解 [1]。而對于換熱器管板的加工而言,加工孔數動輒成百上千, 求得最優解很難實現; 第二, 目前的一些求解方法雖然可行, 但實現起來有TSP 問題的求解隨著城市節點數的增加, 求得最優值所需的計算量便呈幾何級數增長, 如當節點數為 200, 每秒計算數億次的計算機仍需10358年來求得最優解 [1]。而對于換熱器管板的加工而言,加工孔數動輒成百上千, 求得最優解很難實現; 第二, 目前的一些求解方法雖然可行, 但實現起來有但實現起來有一定難度, 對于一些企業未必方便易用。因此, 結合實際情況, 尋找求得近似最優值(亞優解) 且簡便易行的方法便具有很明顯的現實意義

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