Модели и алгоритмы управления точностью механической обработки в гибких производственных модулях

• Автор: Ибатуллин, Альберт Амирович
• Шифр специальности: 05.13.06, 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Омск
• Количество страниц: 198 с. : ил. + Прил. (103с.)

1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР И АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ.

ВОПРОСА

1.1. Задачи технического контроля в гибком автоматизированном производстве .

1.2. Анализ факторов, влияющих на точность обработки в ГПМ

1.3. Анализ средств контроля деталей в ГПС

1.3.1. Классификация средств контроля в ГПМ и ГПС.

1.3.2. Основные средства контроля в ГПМ и ГПС.

1.4. Анализ существующих моделей погрешности механообработки

1.5. Выводы, цели и задачи исследования.

2. РАЗРАБОТКА ФОРМАЛИЗОВАННЫХ ОПИСАНИЙ.

ПРОЦЕССА КОНТРОЛЯ В ГПМ.

2.1. Векторная модель процесса контроля в ГПМ.
2.2. Анализ векторной модели процесса контроля результатов
обработки в ГПМ
2.2.1. Формализованное описание контроля приспособления.
2.2.1.1. Угловые погрешности.
2.2.1.2. Комбинация угловых и линейных погрешностей
2.2.1.3. Исследование алгоритмической составляющей оценки погрешности базирования приспособления.
2.2.2. Формализованное описание при контроле обработанной детали.
2.2.2.1. Обшие положения.
2.2.2.2. Контроль плоских поверхностей детали
2.2.2.3. Оценка требований к выбору контрольных точек при контроле плоскости
2.2.2.4. Контроль цилиндрических поверхностей детали.
2.2.2.5. Оценка требований к выбору контрольных точек при контроле цилиндрической поверхности
. Контроль сферических поверхностей детали.
2.2.3. Формализованное описание процесса контроля инструмента
2.2.3.1. Общие положения.
2.2.3.2. Контроль базовых точек инструмента
2.3. Выводы .
3. ВЕРОЯТНОСТНАЯ МОДЕЛЬ ПРОЦЕССА КОНТРОЛЯ
3.1. Общая оценка состояния вопроса.
3.2. Разделение случайной и систематической составляющих погрешностей
3.3. Оценка необходимой поднастройки по требуемой степени.надежности.
3.4. Прогнозирование настроенности технологического процесса
3.5. Выводы
АЛГОРИТМЫ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ
ПРОЦЕССАМИ МЕХАНООБРАБОТКИ
4.1. Обобщенный алгоритм управления точностью обработки в ГПМ. .
4.2. Алгоритм контроля положения приспособления
4.3. Алгоритм управления обработкой плоской поверхности
4.4. Алгоритм управления обработкой цилиндрической поверхности. .
4.5. Алгоритм управления обработкой сферической поверхности
4.6. Алгоритмы поддержания настроенности и налаженности технологиче
ского процесса, основанные на использовании статистической моде
4.6.1. Алгоритм оценки погрешности обработки с заданной доверительной вероятностью.
4.6.2. Алгоритм поддержания требуемого уровня настроенности технологического процесса.
4.6.3. Алгоритм оценки закона распределения погрешности обработки
при определении доверительной вероятности.
4.7. Алгоритм контроля инструмента при обработке на станках с ЧПУ.
4.8. Моделирование обработки с коррекцией управляющей
программ.
4.9. Выводы.
5. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ
ДИССЕРТАЦИОННЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ
5.1. Способы практического использования основных результатов работы
5.2. Разработка компьютерной программы автоматизированного рабочего места АРМ технолога
5.3. Реализация алгоритмов управления точностью механической обработки на предприятии ОАО АФЗ.
5.4. Выводы.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
ПРИЛОЖЕНИЯ
ВВЕДЕНИЕ


Характерной особенностью такой модели развития погрешности является строгая зависимость влияния входных параметров обработки и возмущающих воздействий на первичные составляющие погрешности, которые, алгебраически суммируясь, дают возможность определить отклонение диаметра от настроенного размера. То есть, установлена цепь причинно следственных связей развития погрешности, а значит, можно заранее судить о внесении той или иной доли погрешности отдельным параметром или возмущающим воздействием. К этой группе моделей можно отнести модели, предложенные Б. С. Балакшиным 5, где устанавливаются причинноследственные связи между упругими деформациями технологической системы и возмущающими, например изменяющимися глубиной резания, физикомеханическими свойствами заготовок в партии, режущими свойствами инструмента. Вторая группа моделей основана на анализе характера проявления погрешности обработки. Модель не устанавливает причины возникновения погрешностей, а разделяет погрешность на систематическое смещение настройки и случайную величину. Чаще всего эта группа моделей используется для управления отлаженным процессом обработки с целью уменьшения возникающих в ходе его систематических погрешностей. Примером этой группы моделей может служить модель, предложенная С. Л, случайная величина, характеризующая случайное отклонение смещения настройки от равномерного. Для управления процессом со случайной составляющей Л, заранее определяют вид коррелированной последовательности, которой она может описываться, и в дальнейшем ведут подналадку с ее учетом, что обеспечивает ее частичную компенсацию. Ух Ух5 2Ух ЗУхЗ К 4 У 5Ух мкм где К,. УК5 весовые коэффициенты, значения которых меняются в зависимости от полинома, которым аппроксимируется тренд. В ходе управления процессом коэффициенты остаются постоянными. Третья группа моделей основана как на анализе характера проявления погрешностей обработки, так и на причинах, их вызывающих. Р 1. Примером таких моделей могут служить модели, предложенные М. К К2 А, К3АРу К4Аа. КК весовые коэффициенты Л,А, первичные пофешности износ режущего инструмента и положение рабочего органа станка АРу. Дд. Таким образом, модель учитывает считавшиеся в предыдущих группах моделей собственно случайные составляющие погрешности обработки, возникающие изза колебания припуска на обработку и связанные с ошибками позиционирования рабочих органов станка. Прогнозные модели, предложенные В. И. Анухиным и А. ЬЬЬ2Ь весовые коэффициенты, которые меняются перед процессом обработки каждой детали. Оценка коэффициентов ведется по прогнозным моделям. Управление по такой модели ведется после оценки качества адаптации модели к конкретным условиям формообразования. Начальная адаптация модели происходит на первых нескольких деталях. Основной недостаток моделей этой группы невозможность использования их для анзиза различных методов управления технологическим процессом, так как все модели данной группы предназначены для строго определенного метода управления. Модели второй группы для целей автоматизации управления значительно удобнее, т. Эти модели получили распространение для подналадки автоматических процессов механической обработки в массовом производстве. Однако эти модели не дают непосредственного ответа на вопрос о величине требуемой подналадки в случае обработки на станках с ЧПУ в условиях . Модели третьей группы позволяют учесть как изменение условий обработки, так и прогнозировать действие возмущений. Это делает данные модели весьма перспективными. Для случая обработки на станке с ЧПУ такие модели позволяют учесть как начальные погрешности заготовки и е базирования, так и влияние, например, размерной настройки и износа инструмента. Достоинством такой модели является также возможность получения основной исходной информации с помощью контрольноизмерительной системы на базе измерительной головки. К недостаткам модели следует отнести необходимость е конкретизации для конкретных видов обработки и особенно отсутствие связи с необходимой коррекцией управляющей программы при автоматизации управления качеством процесса обработки. Таким образом, модели второй и третьей группы могут быть использованы для формализованного описания процесса контроля на станках с ЧПУ в условиях ГПМ.