Модуль интеллектуальной обработки CAM-системы

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Ракетно-космическая отрасль является одной из самых серьезных отраслей промышленности. Она непрерывно ставит все более сложные задачи, решение которых возможно только с появлением новых и уникальных технологий. Сегодня, как и прежде, перед ракетно-космической отраслью стоят сверхамбициозные задачи как по совершенствованию самих космических аппаратов, так и по удешевлению их производства. Стоимость одного запуска космического корабля исчисляется миллиардами рублей, что резко тормозит развитие отрасли и поэтому требует максимального внимания. Высокая стоимость обработки деталей ракетно-космической отрасли обусловлена множеством сложностей, заключающихся в усложнении конструкции деталей, в использовании суперсплавов, способных работать в экстремальных условиях высоких температур и нагрузок, а поэтому и трудно поддающихся обработке, а также и в возросших требованиях к качеству изготовления. В связи с этим, сегодня появляются, а также и наиболее остро требуются новые подходы к обработке, которые, в свою очередь, находят отражение в высокой трудоемкости технологического проектирования и огромных сроках производства. Цель работы: разработка способа максимального снижения трудоемкости и сроков проектирования эффективной обработки сложных деталей ракетно-космической отрасли. Методы исследования. Большие резервы по совершенствованию технологии обработки деталей, а также сокращению сроков производства лежат в области цифровых технологий. Поэтому основным методом исследования является анализ существующих решений в области новых стратегий обработки сложных деталей и автоматизации их проектирования, нахождение узких мест в современных CAM-системах (Computer-Aided Manufacturing), а также разбор успешных кейсов по автоматизации задач проектирования эффективной обработки особенно деталей из материалов, трудно поддающихся обработке. Результаты и обсуждение. Анализ вопроса показал, что при проектировании обработки в CAM-системе отсутствуют тесные связи управляющей программы с технологией, станком, инструментом и деталью. Эти связи по-прежнему реализуются человеком и напрямую зависят от его опыта, что делает проектирование некачественным, неэффективным и все больше нерентабельным. Автоматизация подобных связей повысит качество проектирования и самой обработки, высвободит человеческие ресурсы из рутинной работы, а также снизит сроки и трудоемкость проектирования, что позитивно скажется на результатах и стоимости производства ракетно-космической и другой техники. Результатом подобной автоматизации является модуль интеллектуальной обработки для CAM-системы. Часть задач, решаемых модулем и реализованных в виде самостоятельных библиотек, уже сегодня успешно зарекомендовали себя и используются на различных предприятиях.

Об авторах

О. Н. Михалёв

Email: Mih_tm@mail.ru
кандидат технических наук, Чувашский государственный университет им. И.Н. Ульянова, пр-т Московский, д. 15, г. Чебоксары, Чувашская Республика, 428015, Россия, Mih_tm@mail.ru

А. С. Янюшкин

Email: yanyushkinas@mail.ru
доктор технических наук, профессор, Чувашский государственный университет им. И.Н. Ульянова, пр-т Московский, д. 15, г. Чебоксары, Чувашская Республика, 428015, Россия, yanyushkinas@mail.ru

Список литературы

  1. Алпатов Ю.Н. Математическое моделирование производственных процессов: учебное пособие. – 2-е изд., перераб. и доп. – Братск: БрГТУ, 2004. – 96 с.
  2. Дружинский И.А. Сложные поверхности: математическое описание и технологическое обеспечение: справочник. – Л.: Машиностроение, 1985. – 263 с.
  3. Михалёв О.Н., Янюшкин А.С. Высокопроизводительная механическая обработка труднообрабатываемых материалов на станках с ЧПУ // Перспективы развития технологий обработки и оборудования в машиностроении. – Курск: Университетская книга, 2018. – Вып. 3. – С. 232–235.
  4. Михалёв О.Н., Янюшкин А.С. Единая среда для автоматизированного проектирования технологических процессов и генерации УП для станков с ЧПУ // Механики XXI веку. – 2006. – № 5. – С. 230–232.
  5. Базров Б.М. Модульная технология в машиностроении. – М.: Машиностроение, 2001. – 368 с.
  6. Аверченков В.И., Каштальян И.А., Пархутик А.П. САПР технологических процессов, приспособлений и режущих инструментов: учебное пособие для вузов. – Минск: Вышэйшая школа, 1993. – 288 с.
  7. Автоматизация проектирования технологических процессов в машиностроении / В.С. Корсаков, Н.М. Капустин, К.-Х. Темпельгоф, Х. Лихтенберг; под общ. ред. Н.М. Капустина. – М.: Машиностроение, 1985. –304 с.
  8. Бабук В.В., Шкред В.А. Проектирование технологических процессов механической обработки в машиностроении. – Минск: Высшая школа, 1983. – 256 с.
  9. Дерябин А.П. Программирование технологических процессов для станков с ЧПУ. – М.: Машиностроение, 1984. – 223 c.
  10. Диалоговое проектирование технологических процессов / Н.М. Капустин, В.В. Павлов, Л.А. Козлов и др. – М.: Машиностроение, 1983. – 255 с.
  11. Диалоговая САПР технологических процессов: учебное пособие для вузов / В.Г. Митрофанов, Ю.М. Соломенцев, А.Г. Схиртладзе и др. – М.: Машиностроение, 2000. – 232 с.
  12. Автоматизированное проектирование металлорежущего инструмента / В.А. Гречишников, Г.Н. Кирсанов, А.В. Катаев и др. – М.: Мосстанкин, 1984. – 107 с.
  13. Иноземцев Г.Г. Проектирование металлорежущих инструментов. – М.: Машиностроение, 1984. – 270 с.
  14. Инструментальное обеспечение автоматизированного производства: учебник для машиностроительных специальностей вузов / В.А. Гречишников, А.Р. Маслов, Ю.М. Соломенцев и др.; под ред. Ю.М. Соломенцева. – М.: Высшая школа, 2001. – 271 с.
  15. Патент на полезную модель 2008615315 Российская Федерация. Система автоматизированного проектирования технологической подготовки производства на станках с ЧПУ (САПР ТПП ЧПУ v. 1.0) / А.С. Янюшкин, О.Н. Михалев. – № 2008614323; заявл. 06.11.2008.
  16. Автоматизированное проектирование. Геометрические и графические задачи / В.С. Полозов, О.А. Будеков, С.И. Ротков, Л.В. Широкова. – М.: Машиностроение, 1983. – 280 с.
  17. Mikhalev O.N., Yanyushkin A.S. Perfection of the automated systems of machine-building manufactures // Proceedings of the 12th International Symposium "Materials, Methods & Technologies". – Bulgaria, 2011. – P. 76.–81.
  18. Баранов А.В. Повышение эффективности процессов лезвийной обработки отверстий осевым инструментов // Вестник машиностроения. – 1999. – № 6. – С. 40–42.
  19. Инструменты для обработки точных отверстий / С.В. Кирсанов, В.А. Гречишников, А.Г. Схиртладзе, В.И. Кокарев. – 2-е изд., испр. и доп. – М.: Машиностроение, 2005. –336 с. – (Библиотека инструментальщика).
  20. Михалёв О.Н., Янюшкин А.С. Повышение степени автоматизации CAD/CAM-систем при проектировании обработки точных отверстий на многоцелевых станках с ЧПУ // Вестник компьютерных и информационных технологий. – 2008. – № 5. – С. 33.–38.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».