복잡한 공작물을 단순화할 수 있는 CNC 가공 기술

작성일:2019년 10월 18일 | By WayKen

기업 발전의 다양화에 따라 가공할 공작물의 형상이 다양해지고 구조가 복잡하고 통합되는 경향이 있습니다. 복잡한 공작물 구조는 고품질 공정 계획을 수립하기 어렵기 때문에 처리 공정이 매우 복잡하고 기업에 큰 도전 과제를 안겨줍니다. CNC 가공 기술.

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복잡한 공작물의 다양성 특성의 관점에서 복잡한 공격 공작물의 전형적인 특징은 CNC 밀링 도구를 사용하여 식별 및 분석되며 당사의 데이터베이스가 구축됩니다. 데이터베이스는 복잡한 공작물의 공정을 단순화하고 작업 효율을 높이고 가공 정확도를 높이는 데 도움이 됩니다.

복잡한 공작물에 대한 CNC 밀링 기술 분석

우리 모두 알다시피 복잡한 공작물의 가공은 어렵습니다. 고효율 및 고품질 CNC 가공을 달성하려면 먼저 합리적인 공정 계획이 지정되어야 합니다. 공정 계획은 CNC 제품의 품질 및 처리 효율성과 직접적인 관련이 있을 뿐만 아니라 CNC 프로그래밍에 약간의 어려움을 가져옵니다. 따라서 제품의 생산 비용에 영향을 미치고 고객 처리 예산을 개선합니다.

복잡한 공작물의 공정 특성은 공작물이 가공 과정에서 핵심적인 역할을 한다는 것을 말하며, 또한 품질 향상 및 기술 구현을 위해 특정 가공 장비(예:3축 또는 5축 CNC)가 필요합니다. 공정 계획에서 공정 기술의 선택은 복잡한 공작물의 사용 특성과 형상 특성을 기반으로 해야 합니다.

처음으로 복잡한 공작물을 처리할 때와 함께 공작물 특성이 커지면 CNC 기술에 큰 제한을 가져옵니다. 이는 3축 CNC 공작 기계로 점점 더 복잡한 공작물을 처리하는 이유이기도 합니다. 5축 CNC 가공을 사용하는 과정에서 복잡한 공작물의 종류, 크기 및 종합 데이터에 따른 공정 계획에 주의를 기울여야 하며 새로운 CNC 기술의 구현 가능성과 가공 개선 가능성을 찾아야 합니다. 능률. 예를 들어, 복잡한 공작물의 CNC 공정 계획에서는 가공에 사용된 공작 기계, 특정 가공 순서, 사용된 공구 및 공구 경로를 사용해야 합니다.

자세한 조사와 분석이 이루어집니다. 기하학적 모델은 프로세스 계획 프로세스에서 복잡한 공작물의 특징을 자동으로 식별하는 데 사용됩니다. 복잡한 공작물의 CNC 가공 특성을 도출하고 동일하거나 유사한 공작물을 통합하여 분석합니다. 이를 기반으로 설계의 처리 순서와 기술 작업의 순서가 지정됩니다. 허용 가능한 조건 범위 내에서 CNC 공정 계획 라이브러리, CNC 공정 방법 라이브러리 및 CNC 공정 고정 라이브러리도 구축할 수 있습니다.

이러한 CNC 프로세스 라이브러리의 도움으로 고효율 프로세스 계획 및 대화식 설계를 실현할 수 있으며 복잡한 공작물의 CNC 처리 장비를 신속하게 결정할 수 있으며 처리 방법 및 매개 변수를 결정할 수 있으므로 CNC 디자이너의 수. 직원의 작업량은 CNC 기술 프로세스 계획의 효율성을 크게 향상시키고 CNC 기술로 처리된 제품의 품질을 보장합니다.

WayKen은 CNC 가공 분야에서 20년 이상의 경험을 가지고 있으며 가장 중요한 것은 강력한 프로젝트 프로그래밍 팀을 보유하는 것입니다. 장기간의 작업으로 팀 내부의 데이터베이스가 축적됩니다. 복잡한 공작물에 직면하여 프로그래밍 문제를 해결하고 프로젝트 시간을 절약하며 프로젝트의 적격률을 향상시키기 위해 해당 유사한 프로젝트를 찾을 수 있습니다. 프로그래머가 복잡한 부품의 처리 정확도와 효율성을 직접 결정하여 성능에 영향을 미친다고 할 수 있습니다.

WayKen 가공 데이터베이스의 실제 적용

CNC 가공 과정에서 복잡한 공작물의 종류와 모양은 다양하며 가공 과정에서 복잡한 기술 작업이 필요합니다. 그러나 복잡한 공작물의 특성 측면에서 보면 복잡한 공작물을 단순화하는 데 긍정적인 영향을 미칩니다.

복잡한 공작물 특성의 관점에서 CNC 가공 프로세스의 디지털화, 통합 및 자동화를 실현할 수 있습니다. CNC 프로그래밍에서 낭비되는 시간을 크게 절약하고 제품의 스크랩 비율을 줄입니다. 다음은 CNC 가공에서 치아의 특징 인식의 중요한 역할을 설명하기 위해 치아의 모양을 예로 들어 설명하겠습니다.

아래 표에서 알 수 있듯이 이 알루미늄 반사경을 얻었을 때 이 프로젝트의 어려움은 이 치아를 가공하기가 어려웠습니다. 데이터베이스 프로젝트인 이전에 수행한 유사한 기하학적 모양의 피쳐 모델을 찾을 수 있습니다. 두 재료가 다르고 크기가 다르지만 치아 구조는 동일합니다. 위의 작업 프로그래밍 경험을 기반으로 데이터 처리 프로세스 계획이 수행 된 다음 다음 순서도와 같이 CNC 가공 방법, 고정 장치, 공작 기계, 도구 선택 및 매개 변수 선택의 선택이 결정됩니다. WayKen의 오랜 시간 요약에 따르면 알루미늄 반사판은 8일 밖에 걸리지 않습니다. 데이터베이스가 없는 것과 비교할 때 기능 분석, 일반화, 2일 절약, 거의 20% 시간 절약 및 처리 오류율이 크게 줄어듭니다.

물론 데이터베이스의 또 다른 중요한 항목은 처리에서 잘못된 항목입니다. 다음 생산 공정에서 동일한 오류를 피하기 위해 이러한 특수 형상 항목의 이전 처리 오류를 요약합니다. 장기적인 축적과 거대한 데이터 시스템의 통합은 미래 WayKen의 지능형 제조에 큰 공헌을 할 것입니다.

오늘날의 데이터 시대에는 데이터가 시장을 점유할 수 있습니다. 제조업도 마찬가지다. 그것은 바로 WayKen이 이전에 축적한 대량의 처리 데이터 및 오류 요약이며 데이터베이스로 대조되어 현재 생산 및 처리에서 생산 시간과 스크랩 비율을 크게 줄입니다. 고객의 경우 시간과 비용을 절약하고 WayKen의 경우 생산 효율성을 향상시킵니다. WayKen의 가장 소중한 자산입니다.