Bài giảng Hệ thống sản xuất linh hoạt - Chương 5: Chuẩn bị công nghệ có trợ giúp của MT - Trần Đức Tăng
2.1 Khái niệm về chuẩn bị công nghệ
Cho ñến nay hầu hết các công việc chuẩn bị công nghệ ñều
ñược làm bằng tay. Tự ñộng hóa chuẩn bị công nghệ ñã ñược
ñề xuất từ hàng nửa thế kỷ nay nhưng mới chỉ thực hiện từng
phần. Mặt khác tự ñộng hóa cũng phải dựa trên nền công
nghệ truyền thống.
Chuẩn bị công nghệ là biến các dữ liệu thiết kế sản phẩm
thành hướng dẫn công nghệ ñể làm ra sản phẩm thực, ñạt các
chỉ tiêu chất lượng, số lượng và kinh tế mong muốn.
Trong công nghệ truyền thống chúng ta quen gọi ñó là thiết kế
quy trình công nghệ, và sản phẩm của nó gọi là quy trình công
nghệ
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Bài giảng Hệ thống sản xuất linh hoạt - Chương 5: Chuẩn bị công nghệ có trợ giúp của MT - Trần Đức Tăng", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
Tóm tắt nội dung tài liệu: Bài giảng Hệ thống sản xuất linh hoạt - Chương 5: Chuẩn bị công nghệ có trợ giúp của MT - Trần Đức Tăng
1HỌC VIỆN KỸ THUẬT QUÂN SỰ KHOA HÀNG KHÔNG VŨ TRỤ BÀI GiẢNG MÔN HỌC HỆ THỐNG SẢN XUẤT LINH HOẠT TS. Trần ðức Tăng Bộ môn CNTB & HKVT ðiện thoại: 0973 991486 Email: tranductang@yahoo.com TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT 3. Công nghệ nhóm Nội dung 4. Chuẩn bị CN có trợ giúp của MT 2. Tổng quan về chuẩn bị công nghệ Chương 5: Chuẩn bị công nghệ có trợ giúp của MT 1. Giới thiệu 2TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT 1. Giới thiệu Chuẩn bị công nghệ (Process Planning -PP) là một bộ phận của hoạt ñộng sản xuất, nó xác ñịnh trình tự, nội dung, phương pháp, phương tiện, thông số của cả quá trình công nghệ và của các nguyên công công nghệ,nhằm biến nguyên vật liệu ban ñầu thành sản phẩm hoàn chỉnh. Sản phẩm của PP là quy trình công nghệ (Process Plan) Phần tiếp theo là bản kế hoạch về thời gian ñể thực hiện quá trình công nghệ, gọi là biểu tiến ñộ sản xuất (Manufacturing Scheduling). TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT Dựa vào PP người ta tổ chức quá trình sản xuất, tính toán các ñịnh mức tiêu hao ñể lập kế hoạch ñảm bảo (thiết bị, năng lượng, vật liệu, dụng cụ, lao ñộng,), tính giá thành sản phẩm và lập ra biểu tiến ñộ sản xuất. Biểu tiến ñộ sản xuất cho phép lập các kế hoạch thời gian khác nhau, như thời ñiểm nhập vật tư, thời gian giao hàng, Khi ứng dụng CIM các khâu trên ñều ñược tự ñộng hóa và ñiều khiển bằng máy tính. Chuẩn bị công nghệ có trợ giúp của máy tính gọi là CAPP (Computer-Aided Process Planning) 3TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT 2. Tổng quan về chuẩn bị công nghệ 2.1 Khái niệm về chuẩn bị công nghệ Cho ñến nay hầu hết các công việc chuẩn bị công nghệ ñều ñược làm bằng tay. Tự ñộng hóa chuẩn bị công nghệ ñã ñược ñề xuất từ hàng nửa thế kỷ nay nhưng mới chỉ thực hiện từng phần. Mặt khác tự ñộng hóa cũng phải dựa trên nền công nghệ truyền thống. Chuẩn bị công nghệ là biến các dữ liệu thiết kế sản phẩm thành hướng dẫn công nghệ ñể làm ra sản phẩm thực, ñạt các chỉ tiêu chất lượng, số lượng và kinh tế mong muốn. Trong công nghệ truyền thống chúng ta quen gọi ñó là thiết kế quy trình công nghệ, và sản phẩm của nó gọi là quy trình công nghệ. TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT Thuật ngữ chuẩn bị công nghệ hàm nghĩa rộng hơn, bao gồm cả thiết kế quy trình công nghệ và thiết kế trang bị công nghệ, thậm chí cả tổ chức sản xuất. Các dữ liệu thiết kế thường nằm trong các tài liệu thiết kế, gồm các bản vẽ kỹ thuật, thuyết minh, danh mục chi tiết (Bill of Materials-BOM). 4TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT Tùy theo yêu cầu mà quy trình công nghệ có thể ñơn giản hay phức tạp, nhưng chuẩn bị công nghệ phải dựa vào các kiến thức sau: - Kiến thức về sản phẩm, chứa trong các tài liệu thiết kế - Kiến thức về vật liệu ñể chế tạo ra sản phẩm - Kiến thức về các lĩnh vực công nghệ liên quan - Kiến thức về thiết bị công nghệ (trong sổ tay, catalog) - Kiến thức về dụng cụ (khả năng cắt, tuổi bền,) và ñồ gá - Kiến thức về nguồn lực của cơ sở sản xuất (thiết bị, lao ñộng) - Kiến thức về ñịnh mức thời gian và chi phí. TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT Trình tự chuẩn bị công nghệ thường gồm các bước sau: - Phân tích tài liệu thiết kế (phân tích các bề mặt gia công, yêu cầu kỹ thuật, tính công nghệ của thiết kế, .) - Chọn phôi (vật liệu, dạng, kích thước, khối lượng) - Thiết kế tiến trình công nghệ (nội dung thứ tự các nguyên công và vị trí thực hiện các nguyên công) - Thiết kế các nguyên công công nghệ (chọn máy, gá dụng cụ cắt, dụng cụ ño) - Xác ñịnh chế ñộ công nghệ (lượng dư gia công, chế ñộ cắt, trơn nguội, kiểm nghiệm lực cắt, ñộ chính xác, chất lượng bề mặt, ) - Lập tài liệu công nghệ (phiếu quy trình công nghệ, các ñịnh mức tiêu hao, chi phí,) 5TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT Phương pháp kế thừa - Phương pháp này dựa vào các quy trình chuẩn, ñược tạo ra từ trước cho từng nhóm chi tiết. Khi có chi tiết mới, người ta căn cứ vào ñặc ñiểm kết cấu mà gán nó vào một nhóm nhất ñịnh, sau ñó lấy quy trình chuẩn tương ứng, hiệu chỉnh các thông số cho phù hợp. - Vì phải dựa vào phân nhóm và mã hóa chi tiết, phương pháp kế thừa gắn liền với công nghệ nhóm (Group Technology) 2.2 Các phương pháp chuẩn bị công nghệ TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT - Các bước áp dụng phương pháp kế thừa: - Xây dựng hệ thống mã hóa chi tiết - Thiết lập nhóm chi tiết (Part Family) - Xây dựng quy trình công nghệ chuẩn cho nhóm - Truy cập và biến ñổi quy trình công nghệ chuẩn theo yêu cầu của chi tiết mới. 6TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT Trình tự thiết kế quy trình công nghệ theo phương pháp kế thừa TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT Phương pháp sản sinh - Theo phương pháp này người ta tạo mới các quy trình công nghệ trên cơ sở các module (gồm các nguyên công hay tập hợp các nguyên công) chuẩn, ñược xây dựng cho từng loại bề mặt - Các bước thiết lập quy trình công nghệ theo phương pháp sản sinh: - Từ bản vẽ chi tiết chọn các bề mặt cần gia công - Với từng bề mặt gia công, chọn nguyên công thích hợp - Thực hiện các công việc theo thủ tục thông thường: chọn máy, gá ñặt, dụng cụ, chế ñộ công nghệ, - Xuất tài liệu công nghệ. 7TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT - ðể gia công một bề mặt thường tồn tại nhiều phương án công nghệ. Cái khó của phương pháp này là chọn phương án. Khi lập quy trình công nghệ bằng tay, nhà công nghệ thường dựa vào một vài hướng dẫn, theo kinh nghiệm hoặc thói quen. ðiều này ñơn giản nhưng không ñảm bảo tính khả thi và hiệu quả. - CAPP ñòi hỏi các công cụ toán học trợ giúp phân tích và ra quyết ñịnh. Quá trình này liên quan ñến cơ sở dữ liệu công nghệ (phương pháp gia công, máy cắt, dụng cụ,) và phương pháp suy lý ñể lựa chọn. Do ñó người ta tìm ñến trí tuệ nhân tạo TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT Thiết kế quy trình công nghệ theo phương pháp sản sinh 8TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT 3. Công nghệ nhóm 3.1 Khái niệm Trong thiÕt kÕ, chóng ta ®· quen víi nguyªn t¾c thèng nhÊt ho¸ vµ tiªu chuÈn ho¸ kÕt cÊu. B»ng c¸ch quy c¸c c¬ cÊu, chi tiÕt m¸y cã chøc n¨ng vµ kÕt cÊu t−¬ng tù nhau vÒ mét sè h÷u h¹n c¸c nhãm ®iÓn h×nh mµ ng−êi ta ®· h¹n chÕ ®−îc sù ®a d¹ng vÒ kÕt cÊu cña c¸c c¬ cÊu vµ chi tiÕt m¸y. - VÝ dô, thay v× lµm ra c¸c vÝt cã ®−êng kÝnh, chiÒu dµi, b−íc ren, d¹ng ren,... tuú ý, ng−êi ta ®· quy −íc víi nhau chØ chÕ t¹o c¸c vÝt víi kÝch th−íc vµ h×nh d¹ng nhÊt ®Þnh. §iÒu ®ã lµm t¨ng sè l−îng chi tiÕt cïng lo¹i, khiÕn cho chi phÝ s¶n xuÊt gi¶m, t¹o thuËn lîi cho ph©n phèi vµ sö dông. - Chóng ta cã thÓ t×m vÝ dô vÒ thèng nhÊt ho¸ vµ tiªu chuÈn ho¸ trong mäi lÜnh vùc cña ®êi sèng, nh− thèng nhÊt cì giµy, cì quÇn ¸o, sè nèt nh¹c, cÊu tróc v¨n b¶n, thèng nhÊt con sè vµ ch÷ viÕt, thèng nhÊt quy t¾c øng xö trong x· héi,... TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT Tõ gi÷a thÕ kû tr−íc, ng−êi ta ®· ®−a ra kh¸i niÖm "thèng nhÊt ho¸", "®iÓn h×nh ho¸" qu¸ tr×nh c«ng nghÖ. §ã lµ xu h−íng gép c¸c chi tiÕt m¸y cã ®Æc ®iÓm kÕt cÊu vµ c«ng nghÖ t−¬ng tù nhau thµnh tõng nhãm ®Ó cã thÓ ¸p dông chung mét quy tr×nh c«ng nghÖ, gia c«ng trªn cïng mét d©y chuyÒn, sö dông chung thiÕt bÞ, dông cô, ®å g¸. B»ng c¸ch ®ã, cã thÓ t¨ng tÝnh lo¹t cña s¶n phÈm, cho phÐp sö dông c¸c trang thiÕt bÞ chuyªn dïng, tù ®éng ho¸, ®ång thêi còng còng chuyªn m«n ho¸ c¶ c«ng nh©n,... KÕt qu¶ lµ mét mÆt, gi¶m ®¸ng kÓ thêi gian vµ chi phÝ chuÈn bÞ c«ng nghÖ, mÆt kh¸c lµ n©ng cao n¨ng suÊt, n©ng cao chÊt l−îng vµ gi¶m chi phÝ s¶n xuÊt. 9TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT Tr−íc khi cã CNN, nguyªn t¾c thèng nhÊt ho¸ qu¸ tr×nh c«ng nghÖ, do ®ßi hái sù thèng nhÊt vÒ quy tr×nh c«ng nghÖ, nªn chØ ¸p dông ®−îc cho d¹ng s¶n xuÊt lo¹t lín vµ hµng khèi, trong ®ã sè lo¹i s¶n phÈm rÊt Ýt, cßn sè l−îng s¶n phÈm cïng lo¹i rÊt lín, t¹o tiÒn ®Ò vÒ kinh tÕ cho viÖc t¹o ra c¸c d©y chuyÒn s¶n xuÊt chuyªn dïng, chØ ®Ó s¶n xuÊt mét vµi lo¹i s¶n phÈm cè ®Þnh (d©y chuyÒn s¶n xuÊt cøng). NÕu sè lo¹i s¶n phÈm lín, sè s¶n phÈm cïng lo¹i nhá th× ph¶i dïng c¸c c«ng ®o¹n, ph©n x−ëng víi c¸c m¸y v¹n n¨ng, tr×nh ®é c¬ khÝ ho¸ vµ tù ®éng ho¸ thÊp, dÔ thÝch øng víi sù thay ®æi th−êng xuyªn vÒ chñng lo¹i s¶n phÈm, nh−ng n¨ng suÊt thÊp, chÊt l−îng kh«ng æn ®Þnh. TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT Nh− vËy, muèn sö dông c¸c thiÕt bÞ chuyªn dïng, ®−îc tù ®éng ho¸ th× ph¶i n©ng cao tÝnh lo¹t cña s¶n phÈm. CNN xuÊt ph¸t tõ thùc tÕ lµ cã nhiÒu chi tiÕt kh«ng thÓ dïng chung mét quy tr×nh c«ng nghÖ, nh−ng l¹i qua nh÷ng nguyªn c«ng gièng nhau vµ cã thÓ dïng chung mét hay mét sè trang, thiÕt bÞ c«ng nghÖ nµo ®ã. 10 TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT Các ví dụ: (b) Họ chi tiết dạng hộp yêu cầu các nguyên công phay tương tự nhau TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT 11 TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT CNN lµ biÖn ph¸p n©ng cao tÝnh lo¹t trong s¶n xuÊt ®¬n chiÕc, lo¹t nhá b»ng c¸ch gép c¸c chi tiÕt t−¬ng tù nhau vÒ kÕt cÊu vµ c«ng nghÖ, sao cho trong quy tr×nh c«ng nghÖ gia c«ng cã c¸c nguyªn c«ng gièng nhau. Nguyªn c«ng gièng nhau ®ång nghÜa víi dïng chung trang, thiÕt bÞ c«ng nghÖ. ¦u ®iÓm cña CNN lµ ë chç, nã kh«ng ®ßi hái tÊt c¶ hoÆc ®a sè nguyªn c«ng trïng nhau. Tuú theo sè nguyªn c«ng trïng nhau trong quy tr×nh c«ng nghÖ cña c¸c thµnh viªn trong nhãm mµ ng−êi ta tæ chøc ra nguyªn c«ng nhãm, d©y chuyÒn nhãm. Nguyªn c«ng nhãm lµ tiÒn ®Ò vÒ c«ng nghÖ ®Ó thiÕt lËp ra tÕ bµo s¶n xuÊt. TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT Do t¨ng ®−îc sè chi tiÕt cïng ®−îc gia c«ng trªn mét lo¹i thiÕt bÞ mµ tÇn suÊt sö dông thiÕt bÞ t¨ng, cã ®iÒu kiÖn ®Ó sö dông thiÕt bÞ tù ®éng ho¸ cã n¨ng suÊt cao. Nãi c¸ch kh¸c, CNN cho phÐp ¸p dông c«ng nghÖ tiªn tiÕn, T§H ngay c¶ trong ®iÒu kiÖn s¶n xuÊt ®¬n chiÕc, lo¹t nhá. Tuy nhiªn, dï c¸c chi tiÕt ë trong cïng mét nhãm th× chóng còng kh«ng thÓ hoµn toµn gièng nhau vÒ kÕt cÊu (h×nh d¸ng, kÝch th−íc, vËt liÖu, yªu cÇu kü thuËt,...). V× vËy, mÆc dï cïng ®−îc gia c«ng trªn mét m¸y, dïng chung ®å g¸,... th× c¸ch g¸ kÑp, sö dông dông cô, chÕ ®é gia c«ng,... còng ph¶i kh¸c nhau. 12 TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT §Ó ®¸p øng yªu cÇu gia c«ng tÊt c¶ c¸c chi tiÕt trong nhãm, trang thiÕt bÞ c«ng nghÖ l¹i ph¶i cã kÕt cÊu ®Æc biÖt, phøc t¹p h¬n, g©y nªn nh÷ng khã kh¨n míi trong thiÕt kÕ, chÕ t¹o trang thiÕt bÞ c«ng nghÖ vµ thiÕt kÕ quy tr×nh c«ng nghÖ. Tõ ®ã sinh ra c¸c kh¸i niÖm "®å g¸ nhãm", "quy tr×nh CNN", "d©y chuyÒn CNN". Chóng cã ®Æc ®iÓm chung lµ phøc t¹p, ®¾t tiÒn, khã sö dông, khã tæ chøc. §ã chÝnh lµ rµo c¶n, ®· tõng h¹n chÕ øng dông CNN trong c«ng nghiÖp. TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT CNN më ®−êng ¸p dông c«ng nghÖ T§H vµo s¶n xuÊt ®¬n chiÕc, lo¹t nhá. VÒ phÇn m×nh, T§H l¹i gióp th¸o gì nh÷ng vËt c¶n trªn con ®−êng ph¸t triÓn vµ øng dông CNN. C«ng nghÖ tham sè vµ c«ng nghÖ thÝch nghi trong c¸c phÇn mÒm CAD hiÖn ®¹i lµ c«ng cô trî gióp tuyÖt vêi cho CNN. Nhê tÝnh linh ho¹t cao cña bé ®iÒu khiÓn contour mµ trªn c¸c m¸y vµ trung t©m gia c«ng CNC cã thÓ t¹o h×nh c¸c bÒ mÆt rÊt phøc t¹p, ®¹t ®é chÝnh x¸c vÞ trÝ vµ h×nh d¸ng cao mµ kh«ng cÇn c¸c ®å g¸, c¸c xÝch truyÒn ®éng phô, c¸c dao ®Þnh h×nh,... nh− tr−íc ®©y. Nãi c¸ch kh¸c, nhiÒu chøc n¨ng ®Þnh vÞ, t¹o h×nh cña c¸c ®å g¸, dông cô tr−íc ®©y ®· ®−îc chuyÓn cho ch−¬ng tr×nh NC, mµ ch−¬ng tr×nh NC th× dÔ t¹o, dÔ qu¶n lý, dÔ söa ®æi h¬n (nghÜa lµ linh ho¹t h¬n) rÊt nhiÒu so víi c¸c tiÒn nhiÖm cña nã. 13 TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT VÝ dô: C¶ 3 chi tiÕt ®Òu cã d¹ng trßn xoay, nh−ng cã biªn d¹ng rÊt phøc t¹p (gåm c¸c mÆt trô, c«n, cã l−în trßn hoÆc mÆt cÇu víi c¸c ®−êng kÝnh kh¸c nhau), tr−íc ®©y ph¶i ®−îc gia c«ng trªn m¸y tiÖn chÐp h×nh vµ mçi chi tiÕt ph¶i cã d−ìng riªng. H¬n n÷a, chi tiÕt (a) l¹i cã c¸c r·nh h−íng kÝnh, ph¶i gia c«ng trªn m¸y phay. V× vËy kh«ng thÓ gép chóng vµo mét nhãm ®−îc. Song nÕu dïng m¸y CNC th× vÊn ®Ò l¹i kh¸c: c¶ 3 chi tiÕt ®Òu cã thÓ gia c«ng trän vÑn trong 1 lÇn g¸ trªn m¸y tiÖn 3 trôc (X, Z, C) víi dao cã dÉn ®éng (Driven Tool). (a) (c) (b) TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT C¸c chi tiÕt ®−îc gia c«ng trªn trung t©m phay CNC 5 trôc. NÕu theo c«ng nghÖ truyÒn thèng th× mçi chi tiÕt ph¶i tr¶i qua nhiÒu nguyªn c«ng, dïng nhiÒu lo¹i ®å g¸ vµ dông cô c¾t kh¸c nhau. 14 TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT Ta thÊy, khi sö dông m¸y CNC th× nhãm chi tiÕt gia c«ng ®−îc më réng rÊt nhiÒu, sè chñng lo¹i ®−îc gia c«ng t¨ng vµ mçi lo¹i kh«ng cÇn cã sè l−îng lín. CNN t¹o tiÒn ®Ò vÒ kinh tÕ ®Ó sö dông c¸c m¸y CNC hiÖn ®¹i, ®¾t tiÒn trong s¶n xuÊt ®¬n chiÕc, lo¹t nhá. Ng−îc l¹i, m¸y CNC t¹o thuËn lîi cho viÖc ¸p dông CNN. TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT 3.2 Chi tiết tổng hợp trong CNN C«ng viÖc quan träng bËc nhÊt khi øng dông CNN lµ ph©n nhãm chi tiÕt gia c«ng. §ã lµ gép c¸c chi tiÕt t−¬ng tù nhau vÒ kÕt cÊu vµ c«ng nghÖ vµo mét nhãm. Mçi nhãm ®−îc ®¹i diÖn b»ng mét chi tiÕt tæng hîp. §ã lµ chi tiÕt thùc hoÆc gi¶ ®Þnh. Trong thiÕt kÕ, chi tiÕt tæng hîp ph¶i cã tÊt c¶ c¸c bÒ mÆt mµ c¸c chi tiÕt trong nhãm cã. B¶n thiÕt kÕ cña chi tiÕt tæng hîp ®−îc coi lµ thiÕt kÕ chuÈn. Khi thiÕt kÕ mét chi tiÕt cô thÓ trong nhãm, chØ cÇn lÊy vµ söa ®æi b¶n thiÕt kÕ chuÈn nµy. 15 TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT Theo quan ®iÓm c«ng nghÖ th× chi tiÕt tæng hîp ph¶i tr¶i qua tÊt c¶ c¸c kh©u c«ng nghÖ mµ c¸c chi tiÕt trong nhãm tr¶i qua. Trong chuÈn bÞ c«ng nghÖ, quy tr×nh gia c«ng chi tiÕt tæng hîp ®−îc coi lµ quy tr×nh chuÈn. Quy tr×nh cña mét chi tiÕt trong nhãm nhËn ®−îc b»ng c¸ch bá bít c¸c kh©u kh«ng cã vµ chØnh söa c¸c th«ng sè, nÕu cÇn. Nh− vËy, thay v× ph¶i thùc hiÖn tØ mØ mäi c«ng viÖc thiÕt kÕ, chuÈn bÞ c«ng nghÖ, qu¶n lý s¶n xuÊt,... cho tÊt c¶ c¸c chi tiÕt, th× CNN chØ ®ßi hái thùc hiÖn c¸c c«ng viÖc trªn cho chi tiÕt tæng hîp. TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT Sù h×nh thµnh chi tiÕt tæng hîp khi thiÕt kÕ 16 TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT Sù h×nh thµnh chi tiÕt tæng hîp khi CBCN TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT 3.3 M ho¸ chi tiÕt ViÖc ph©n nhãm c¸c chi tiÕt vµ truy cËp th«ng tin vÒ kÕt cÊu, c«ng nghÖ tiªu chuÈn cña mçi nhãm ®Òu ph¶i th«ng qua m· chi tiÕt (Part Code). Qu¸ tr×nh t¹o ra m· ®−îc gäi lµ m· ho¸. M· ph¶i ®¸p øng nh÷ng yªu cÇu nhÊt ®Þnh, nh− ph¶i râ rµng, kh«ng g©y sù nhËp nh»ng, dÔ sö dông, dÔ qu¶n lý b»ng m¸y tÝnh,... Do ®ã viÖc m· ho¸ ph¶i tu©n theo nh÷ng quy t¾c. HÖ thèng nh÷ng quy t¾c, dùa vµo ®ã ®Ó m· ho¸ chi tiÕt ®−îc gäi lµ hÖ m· (Coding System). Cã nhiÒu hÖ m· kh¸c nhau ®· ®−îc sö dông, nh−ng chóng ®Òu cã chung nh÷ng ®Æc ®iÓm vÒ cÊu tróc. 17 TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT M· chi tiÕt lµ mét chuçi c¸c ký tù (ch÷ c¸i hoÆc ch÷ sè), ®−îc s¾p xÕp theo quy t¾c nhÊt ®Þnh ®Ó thÓ hiÖn nh÷ng ®Æc ®iÓm kÕt cÊu vµ c«ng nghÖ cña chi tiÕt. CÊu tróc cña m· quy ®Þnh sè l−îng vµ thø tù cña c¸c ký tù trong ®ã. Cã 3 kiÓu cÊu tróc c¬ b¶n cña m·: - CÊu tróc kiÓu chuçi (Chain-type Structure) - CÊu tróc m· kiÓu thø bËc (Hierarchical Structure) - CÊu tróc lai (Hybrid Structure) 3.3.1 CÊu tróc cña m· TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT - CÊu tróc kiÓu chuçi (Chain-type Structure), trong ®ã ý nghÜa cña mçi ký tù trong chuçi lµ cè ®Þnh, kh«ng phô thuéc vµo ký tù ®øng tr−íc nã. KiÓu cÊu tróc nµy cßn cã tªn lµ Polycode (m· phøc). M· kiÓu nµy dÔ hiÓu ®èi víi ng−êi nh−ng dµi vµ l·ng phÝ bé nhí cña m¸y tÝnh. CÊu tróc m· kiÓu chuçi 18 TS. Trần ðứ ... odul. C«ng cô nµy rÊt thÝch hîp cho CNN, kÓ c¶ x©y dùng th− viÖn c¸c chi tiÕt tiªu chuÈn. Sö dông c«ng cô DDE cho CNN TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT Qu¸ tr×nh chuÈn bÞ c«ng nghÖ theo CNN ®−îc thÓ hiÖn trªn h×nh bªn. §Ó viÖc thiÕt kÕ vµ chuÈn bÞ c«ng nghÖ ®−îc thuËn lîi vµ cã hiÖu qu¶, ph¶i thùc hiÖn c¸c c«ng t¸c chuÈn bÞ tr−íc, gåm: - Ph©n nhãm tr−íc c¸c s¶n phÈm chñ yÕu vµ lËp c¸c quy tr×nh c«ng nghÖ tiªu chuÈn cho tõng nhãm. - X©y dùng c¸c chi tiÕt tæng hîp cho c¸c nhãm ®Ó phôc vô thiÕt kÕ. 26 TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT Qu¸ tr×nh thiÕt kÕ theo CNN NhËp b¶n vÏ M· ho¸, ph©n nhãm Nhãm T×m quy tr×nh chuÈn Nhãm T×m thÊy? ThiÕt kÕ míi Nhãm Truy cËp vµ söa ®æi Nhãm Tµi liÖu c«ng nghÖ Bæ sung Th− viÖn QTCN chuÈn Kh«ng ThÊy KÕt thóc Cã Kh«ng B¾t ®Çu TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT 4. Chuẩn bị công nghệ có trợ giúp của máy tính (CAPP) 4.1 Kh¸i niÖm chung vÒ CAPP Trong vµi thËp kû gÇn ®©y, CAPP ngµy cµng thu hót m¹nh mÏ sù quan t©m cña c¸c nhµ c«ng nghÖ. §iÒu ®ã cã thÓ xuÊt ph¸t tõ mét sè thùc tÕ: - ChÊt l−îng chuÈn bÞ c«ng nghÖ phô thuéc rÊt nhiÒu vµo tr×nh ®é chuyªn m«n (kiÕn thøc vµ kinh nghiÖm) cña nhµ c«ng nghÖ. - Ngay c¶ víi c¸c nhµ c«ng nghÖ cã tr¸ch nhiÖm vµ tr×nh ®é nghÒ nghiÖp cao th× còng kh«ng thÓ ®¶m b¶o ch¾c ch¾n vÒ chÊt l−îng cña quy tr×nh c«ng nghÖ, v× ®©y lµ viÖc tèn thêi gian, nhµm ch¸n, dÔ g©y lçi. 27 TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT - T×nh tr¹ng th−êng gÆp lµ hä dùa vµo khu«n mÉu, kinh nghiÖm h¬n lµ tÝnh to¸n kü l−ìng vµ ®−a ra nh÷ng ph¸t hiÖn míi mÎ ®Ó n©ng cao hiÖu qu¶ cña qu¸ tr×nh. - Theo ®¸nh gi¸ cña c¸c nhµ ph©n tÝch th× mét sè l−îng lín c¸c s¶n phÈm c«ng nghiÖp ®−îc s¶n xuÊt víi quy tr×nh c«ng nghÖ chÊt l−îng thÊp. - Tån t¹i qóa nhiÒu ph−¬ng ¸n c«ng nghÖ kh¸c nhau cho c¸c s¶n phÈm t−¬ng tù nhau, khiÕn cã tæ chøc s¶n xuÊt cña mét c¬ së trë nªn phøc t¹p vµ sù hîp t¸c gi÷a hä gÆp khã kh¨n. TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT - Do kiÕn thøc vµ kinh nghiÖm cña c¸ nh©n nhµ c«ng nghÖ ®ãng vai trß quyÕt ®Þnh vÒ chÊt l−îng chuÈn bÞ c«ng nghÖ, nªn viÖc ®µo t¹o vµ sö dông hä rÊt tèn kÐm, l©u dµi vµ khã kh¨n. - NÒn c«ng nghiÖp ®ang chuyÓn m¹nh lªn s¶n xuÊt tù ®éng ho¸ hoµn toµn. TÝnh n¨ng ®éng vµ sù c¹nh tranh trªn thÞ tr−êng g©y ¸p lùc rÊt lín, buéc c¸c nhµ s¶n xuÊt øng dông c«ng nghÖ s¶n xuÊt linh ho¹t (FMS) vµ tÝch hîp (CIM). Tr−íc sù ph¸t triÓn m¹nh mÏ cña CAD vµ CAM th× CAPP buéc ph¶i ph¸t triÓn ®Ó hoµn thµnh chøc n¨ng cÇu nèi cña m×nh. 28 TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT - CAPP lµ lÜnh vùc khoa häc, nghiªn cøu vµ triÓn khai viÖc øng dông m¸y tÝnh ®Ó trî gióp cho qu¸ tr×nh chuÈn bÞ c«ng nghÖ. Møc ®é thÊp cña CAPP lµ dïng m¸y tÝnh ®Ó trî gióp c¸c c«ng viÖc ®¬n lÎ, nh− l−u tr÷ vµ tra th«ng sè c«ng nghÖ, xuÊt tµi liÖu c«ng nghÖ,... Chøc n¨ng ®Çy ®ñ cña CAPP lµ giao diÖn tù ®éng gi÷a CAD vµ CAM, ®¶m b¶o sù tÝch hîp trong toµn bé qu¸ tr×nh s¶n xuÊt tù ®éng ho¸. TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT Tuy míi xuÊt hiÖn, vµ dï míi chØ tõng phÇn cña viÖc chuÈn bÞ c«ng nghÖ ®−îc tù ®éng ho¸, song CAPP ®· mang l¹i nh÷ng lîi Ých ®¸ng kÓ: - Gi¶m thêi gian tiªu tèn cho chuÈn bÞ c«ng nghÖ. - Gi¶m chi phÝ vµ sö dông hîp lý h¬n n¨ng lùc s¶n xuÊt. - Gi¶m ®ßi hái vÒ tay nghÒ, kinh nghiÖm cña nhµ c«ng nghÖ. - H¹n chÕ tÝnh chñ quan, sù phô thuéc vµo c¸ nh©n, ®¶m b¶o tÝnh khoa häc thùc sù cho quy tr×nh c«ng nghÖ ®−îc t¹o ra. - T¨ng kh¶ n¨ng t−¬ng t¸c vµ tÝch hîp víi hÖ thèng s¶n xuÊt T§H. 29 TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT Nh÷ng øng dông cña CAPP ë møc ®é thÊp lµ t¹o lËp vµ sö dông c¸c c¬ së d÷ liÖu c«ng nghÖ (m¸y, dao, vËt liÖu, chÕ ®é c¾t) thay cho hÖ thèng sæ tay vµ c«ng thøc tÝnh truyÒn thèng, cho phÐp tra cøu nhanh vµ chÝnh x¸c c¸c th«ng sè. Nhê biÖn ph¸p nµy, thêi gian chuÈn bÞ c«ng nghÖ gi¶m ®¸ng kÓ, nh−ng quy tr×nh vÉn phô thuéc c¸ch suy lý vµ kinh nghiÖm chñ quan cña nhµ c«ng nghÖ. M¸y tÝnh còng dÔ dµng gióp "c¬ giíi ho¸" xuÊt c¸c tµi liÖu c«ng nghÖ. TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT Møc ®é cao h¬n cña CAPP lµ øng dông trÝ tuÖ nh©n t¹o, nh− hÖ thèng tri thøc (Knowledge-Based System), hÖ chuyªn gia (Expert System), lý thuyÕt tËp mê (Fuzzy Set Theory) ®Ó thay hÖ thèng suy lý cña con ng−êi. Tr×nh ®é m« h×nh ho¸ h×nh häc cao cña c¸c hÖ CAD hiÖn ®¹i còng më ®−êng cho CAPP ph¸t triÓn. Tõ m« h×nh cña CAD, cã thÓ lÊy c¸c th«ng sè h×nh häc, phôc vô nhËn d¹ng vµ ph©n lo¹i ®èi t−îng hoÆc tÝnh to¸n c¸c th«ng sè c«ng nghÖ. Cã thÓ liªn kÕt c¸c d÷ liÖu phi h×nh häc, nh− vËt liÖu, thuéc tÝnh bÒ mÆt, ph−¬ng ph¸p gia c«ng,... vµo d÷ liÖu h×nh häc cña CAD, phôc vô ®¾c lùc cho CAPP. HÇu hÕt c¸c hÖ CAD hiÖn ®¹i cßn hç trî t¹o vµ truy cËp nhãm chi tiÕt (Part Family), ®¸p øng nhu cÇu cña CNN. 30 TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT T§H chuÈn bÞ c«ng nghÖ lµ c«ng viÖc hÕt søc phøc t¹p, v× gi¶i ph¸p c«ng nghÖ kh«ng chØ phô thuéc vµo c¸c yÕu tè kü thuËt vµ ®Þnh l−îng mµ cßn phô thuéc c¶ nh÷ng yÕu tè khã ®Þnh l−îng, nh− n¨ng lùc s¶n xuÊt, tay nghÒ cña c«ng nh©n, truyÒn thèng c«ng nghÖ,... §iÒu ®ã lý gi¶i, v× sao CAD, CAM, CAE ph¸t triÓn vµ ®−îc th−¬ng m¹i ho¸ rÊt nhanh, trong khi CAPP xuÊt hiÖn rÊt sím nh−ng l¹i ch−a ®−îc th−¬ng m¹i réng r·i. Thùc tÕ lµ gi÷a CAD vµ CAM vÉn tån t¹i mét kho¶ng trèng ch−a thÓ lÊp ®−îc, c¸c nhµ c«ng nghÖ mong muèn ph¸t triÓn CAPP ®Ó nã ®¶m nhiÖm ®−îc vai trß cÇu nèi gi÷a CAD vµ CAM, nh− chøc n¨ng vèn cã cña c«ng t¸c chuÈn bÞ c«ng nghÖ: nèi gi÷a thiÕt kÕ vµ s¶n xuÊt. TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT 4.2 Giíi thiÖu mét sè hÖ thèng CAPP C¸c hÖ CAPP cã thÓ ®−îc ph©n thµnh 2 dßng, dùa vµo ph−¬ng ph¸p kÕ thõa hoÆc dùa vµo ph−¬ng ph¸p s¶n sinh. 4.2.1 HÖ CAPP (®©y lµ tªn riªng cña mét hÖ m· cô thÓ) CAPP (Computer Automated Process Planning System) ®−îc ph¸t triÓn trªn nÒn hÖ CAM-I, d−íi sù tµi trî cña h·ng McDonnell Douglas Automation (McAuto). Nã ®−îc coi lµ hÖ ®−îc sö dông réng r·i nhÊt. MÆc dï thiÕt lËp mét hÖ CAPP v¹n n¨ng, dïng ®−îc cho chi tiÕt bÊt kú lµ rÊt khã kh¨n, nh−ng CAPP ®· cung cÊp cho ng−êi dïng mét c¸i s−ên ®Ó thiÕt kÕ quy tr×nh c«ng nghÖ. 31 TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT HÖ CAPP ®−îc x©y dùng theo nguyªn t¾c kÕ thõa, cã cÊu tróc nh− mét hÖ qu¶n trÞ d÷ liÖu: cung cÊp cÊu tróc d÷ liÖu, c¬ chÕ truy cËp d÷ liÖu vµ bé so¹n th¶o kiÓu t−¬ng t¸c. Ng−êi dïng ph¶i ®−a vµo s¬ ®å ph©n lo¹i d−íi d¹ng chuçi 36 ký tù. Ngoµi ra, còng ph¶i t¹o ra file ®Þnh nghÜa tiÕn tr×nh c«ng nghÖ vµ néi dung nguyªn c«ng. HÖ CAPP ®−îc dïng cho c¸c chi tiÕt d¹ng trßn xoay, l¨ng trô vµ kim lo¹i tÊm. M· ®Ó ®Þnh nghÜa vµ truy cËp quy tr×nh chuÈn cã 5 ký tù. C¸c nguyªn c«ng còng ®−îc m· ho¸, chøa th«ng tin vÒ c¸c b−íc nguyªn c«ng, m¸y, ®å g¸, thêi gian nguyªn c«ng,... HÖ CAPP cã thÓ ®−îc dïng víi c¸c hÖ m· ®· cã trong CNN. Lo¹i chi tiÕt phô thuéc dung l−îng cña hÖ m·. TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT Trong sè c¸c hÖ CAPP hiÖn cã, AUTAP lµ hÖ hoµn thiÖn nhÊt, ®−îc dïng phæ biÕn ë §øc. §©y lµ mét trong sè Ýt hÖ CAPP ®−îc tÝch hîp víi CAD. Nã trî gióp cho viÖc chän vËt liÖu, x¸c ®Þnh tiÕn tr×nh c«ng nghÖ, chän m¸y, chän dông cô c¾t, dông cô g¸ vµ c¶ xuÊt ch−¬ng tr×nh NC. AUTAP dùa trªn ph−¬ng ph¸p s¶n sinh, dïng m« h×nh Solid (Constructive Solid Geometry - CSG) vµ to¸n tö Boolean ®Ó m« t¶ vµ hiÓn thÞ chi tiÕt. C¸c th«ng tin c«ng nghÖ cã thÓ ®−îc liªn kÕt víi c¸c ®èi t−îng h×nh häc. 4.2.2 HÖ AUTAP 32 TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT AUTAP cã mét modul më réng, lµ AUTAP-NC ®Ó trî gióp s¶n sinh ch−¬ng tr×nh cho m¸y NC, gåm chøc n¨ng chän dông cô, ®å g¸ vµ xuÊt ch−¬ng tr×nh NC. NÕu tÝch hîp AUTAP víi hÖ lËp tr×nh EXAPT th× cã thÓ t¹o ra file quü ®¹o dao (Cutter Location Data File - CLDATA) vµ m« pháng ch−¬ng tr×nh. TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT Qu¸ tr×nh s¶n sinh quy tr×nh c«ng nghÖ trong AUTAP 33 TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT Turo-CAP ®−îc viÕt b»ng ng«n ng÷ PROLOG, thuéc lo¹i Knowledge-Based, cã c¸c kh¶ n¨ng: - TrÝch vµ dÞch c¸c feature tõ d÷ liÖu cña CAD 2 &1/2-D. - Suy lý th«ng minh ®Ó lËp tiÕn tr×nh c«ng nghÖ. - Häc qu¸ tr×nh míi. - S¶n sinh quy tr×nh thay thÕ (dùa trªn hiÖn tr¹ng vµ kho tri thøc). - T¹o ch−¬ng tr×nh NC. 4.2.3 HÖ Turo-CAP TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT Turbo-CAP cã c¸c modul chÝnh sau: - Bé dÞch d÷ liÖu CAD (CAD Data Interpreter). - Bé t¹o quy tr×nh th«ng minh (Intelligent Process Planner). - Bé t¹o ch−¬ng tr×nh NC (NC Code Generator). - C¸c c¬ chÕ thu thËp tri thøc (Knowledge Acquisition Mechanisms). - C¬ së d÷ liÖu vÒ m¸y vµ dông cô c¾t,... 34 TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT HÖ CAPP th«ng minh gåm 2 bé phËn: Kho tri thøc (Knowledge hay Fact) vµ bé m¸y suy luËn (Inference Engine hay Rule). C¸c Fact trong Turo-CAP cã thÓ chia thµnh 4 lo¹i: Fact vÒ chi tiÕt vµ c¸c bÒ mÆt gia c«ng, vÒ m¸y, vÒ nguyªn c«ng, vÒ dông cô. C¸c Rule gåm cã: x¸c ®Þnh bÒ mÆt gia c«ng trªn chi tiÕt, kiÓm tra dung sai, chän nguyªn c«ng, chän thø tù nguyªn c«ng, chän m¸y, chän dông cô, chän th«ng sè c«ng nghÖ, thªm rule míi vµo kho tri thøc. C¬ chÕ suy luËn cña Turo-CAP chñ yÕu lµ suy luËn ngù¬c, xuÊt ph¸t tõ nguyªn c«ng cuèi cïng, lÇn ng−îc trë l¹i ®Ó chän c¸c nguyªn c«ng tr−íc cho ®Õn ph«i ban ®Çu. TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT 4.3 Vai trß cña CAD trong CAPP Chóng ta ®· nãi vÒ sù cÇn thiÕt ph¶i liªn kÕt CAD víi CAM vµ mong muèn CAPP thùc hiÖn ®−îc chøc n¨ng cña nã, lµ cÇu nèi gi÷a CAD vµ CAM. Thùc tÕ, CAPP ch−a tËn dông ®−îc d÷ liÖu cña CAD nh− CAM ®· lµm. Cho ®Õn nay ch−a cã phÇn mÒm nµo cho phÐp "Convert" th¼ng d÷ liÖu cña CAD sang quy tr×nh c«ng nghÖ theo kiÓu nh− c¸c phÇn mÒm CAM tù ®éng t¹o ra ch−¬ng tr×nh NC. Lý do chÝnh lµ d÷ liÖu dïng cho CAPP rÊt phøc t¹p, trong ®ã cã rÊt nhiÒu lo¹i kh«ng thÓ biÓu diÔn trùc tiÕp th«ng qua c¸c ®èi t−îng h×nh häc cña CAD. §ã lµ c¸c d÷ liÖu vÒ m¸y, vÒ tiÕn tr×nh c«ng nghÖ, vÒ vËt liÖu gia c«ng, vÒ vËt liÖu dao,... 35 TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT XÐt vÒ tæng thÓ th× c¸c d÷ liÖu h×nh häc (h×nh d¸ng, kÝch th−íc) cña chi tiÕt vÉn lµ yÕu tè c¬ b¶n nhÊt, quyÕt ®Þnh ®Õn quy tr×nh c«ng nghÖ. Dùa vµo d÷ liÖu h×nh häc, ng−êi ta x¸c ®Þnh néi dung cña c¸c nguyªn c«ng vµ tr×nh tù thùc hiÖn chóng, chän ph−¬ng ph¸p vµ ®å g¸,... V× vËy nÕu sö dông ®−îc d÷ liÖu thiÕt kÕ trong CAD vµo chuÈn bÞ c«ng nghÖ th× hiÖu qu¶ ®¹t ®−îc sÏ rÊt lín. TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT Cã thÓ chia c¸c phÇn mÒm CAD hiÖn nay lµm 2 lo¹i: non- feature-based vµ feature-based (kh«ng h−íng ®èi t−îng vµ h−íng ®èi t−îng). §èi t−îng (Feature) ë ®©y ®−îc hiÓu lµ phÇn tö c¬ së cña chi tiÕt m¸y, ®−îc h×nh thµnh tõ c¸c ®−êng, ®iÓm, bÒ mÆt th«ng qua c¸c rµng buéc h×nh häc. Khi sö dông CAD kh«ng h−íng ®èi t−îng th× ng−êi dïng ph¶i tù ®Þnh nghÜa c¸c feature ®Ó m« t¶ bÒ mÆt gia c«ng, sau ®ã míi t¸ch c¸c feature ®Ó thiÕt lËp c¸c nguyªn c«ng c«ng nghÖ. NÕu dïng CAD h−íng ®èi t−îng th× kh«ng cÇn c¸c b−íc ®Þnh nghÜa feature. 36 TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT Sö dông ®èi t−îng h×nh häc cña CAD TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT 4.3.1 Sö dông CAD truyÒn thèng PhÇn mÒm CAD th«ng dông nhÊt hiÖn nay thuéc lo¹i kh«ng h−íng ®èi t−îng lµ AutoCAD. Nã kh«ng chØ qu¶n lý c¸c ®èi t−îng h×nh häc mµ c¶ c¸c ®èi t−îng phi h×nh häc, trong ®ã cã c¸c Symbol, Attribute mµ chóng ta cã thÓ göi c¸c thuéc tÝnh (vÝ dô ®é nh¸m bÒ mÆt) hoÆc c¸c chó gi¶i vÒ c«ng nghÖ. AutoCAD cßn cã CSDL suy réng (AutoCAD Data Extension - ADE), cho phÐp g¸n c¸c d÷ liÖu phi h×nh häc vµo ®èi t−îng h×nh häc. Nhê vËy, chóng ta cã thÓ ®Þnh nghÜa c¸c bÒ mÆt gia c«ng, ph−¬ng ph¸p gia c«ng, m· ho¸ c¸c bÒ mÆt phôc vô CNN. 37 TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT AutoCAD cã thÓ lµm viÖc víi c¸c d÷ liÖu bªn ngoµi víi AutoCAD SQL Environments (ASE). Nhê ®ã, cã thÓ liªn kÕt c¸c ®èi t−îng cña AutoCAD víi c¸c CSDL kh«ng bÞ h¹n chÕ vÒ dung l−îng vµ lo¹i d÷ liÖu, cã thÓ dïng c¸c hÖ thèng qu¶n trÞ d÷ liÖu (Database Management System - DBMS) th«ng dông, nh− dBase, Microsoft Access ®Ó truy vÊn, xö lý d÷ liÖu theo môc ®Ých riªng. Khi sö dông c¸c ng«n ng÷ lËp tr×nh vµ th− viÖn chuyªn dïng cña CAD, ta cã thÓ t¹o ra m«i tr−êng CAD/CAPP nh− kiÓu CAD/CAM. Tuy nhiªn, trong m«i tr−êng CAD kh«ng h−íng ®èi t−îng, viÖc m« t¶ c¸c bÒ mÆt gia c«ng rÊt khã kh¨n, ph¶i th«ng qua nhiÒu xö lý thñ c«ng. TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT Vai trß cña CAD ®−îc sö dông chñ yÕu trong viÖc lËp c¸c phiÕu c«ng nghÖ. §Ó lµm viÖc nµy, c¸c kü s− ph¶i mÊt rÊt nhiÒu thêi gian ®Ó vÏ c¸c s¬ ®å nguyªn c«ng, trong ®ã cÇn thÓ hiÖn h×nh d¹ng cña ph«i vµ chi tiÕt gia c«ng, c¸c bÒ mÆt gia c«ng, mÆt chuÈn, c¸c dông cô g¸ kÑp vµ dông cô c¾t,... §©y lµ mét viÖc lµm buån tÎ vµ th−êng ph¶i lÆp ®i lÆp l¹i nhiÒu lÇn. NÕu t¹o ra tr−íc trong CAD mét th− viÖn c¸c dông cô c¾t vµ ®å g¸ th× khi cÇn cã thÓ chän vµ chÌn chóng rÊt nhanh vµo s¬ ®å nguyªn c«ng (H×nh bªn). 38 TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT Hép tho¹i chän vµ chÌn dông cô vµo phiÕu nguyªn c«ng TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT Hép tho¹i phôc vô tra vµ ®iÒn c¸c th«ng sè c«ng nghÖ 39 TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT 4.3.2 Sö dông CAD h−íng ®èi t−îng CAD truyÒn thèng, kÓ c¶ Solid Modeling, sö dông c¸c nguyªn tè c¬ b¶n trong h×nh häc (®iÓm, ®−êng, mÆt, khèi,... ) lµm ®èi t−îng c¬ së, gäi chung lµ Entity. CAD l−u tr÷ th«ng sè cña c¸c Entity mét c¸ch v« tri v« gi¸c. VËt thÓ mµ con ng−êi "®äc thÊy" trong b¶n vÏ lµ do hä tù h×nh dung ra theo quy −íc. ChÝnh h¹n chÕ ®ã cña CAD truyÒn thèng lµm cho nã chØ ®−îc coi lµ "c«ng cô thñ c«ng" chø ch−a ph¶i lµ "c«ng cô tù ®éng ho¸". CAD h−íng ®èi t−îng (Feature-based CAD) gÇn h¬n víi t− duy thùc cña con ng−êi. Mçi Feature cã mét tªn nhÊt ®Þnh, ®−îc ghi nhí trong CSDL cña CAD. §èi t−îng c¬ së dïng trong CAD hiÖn ®¹i lµ Feature. §ã lµ tËp hîp c¸c bÒ mÆt, ®−îc liªn kÕt víi nhau b»ng c¸c rµng buéc (Constraints) vµ c¸c kÝch th−íc, thÓ hiÖn mét chøc n¨ng nhÊt ®Þnh cña chi tiÕt. TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT Feature-based CAD qu¶n lý c¸c ®èi t−îng theo thø bËc. TÝnh tõ d−íi lªn th× ®ã lµ Feature→ Part → Subassembly → Assembly (bÒ mÆt → chi tiÕt → ®¬n vÞ l¾p → côm l¾p). Thay cho c¸c ®iÓm, ®−êng, mÆt,... trong CAD truyÒn thèng, chóng ta lu«n lu«n lµm viÖc víi c¸c chi tiÕt, nh− "trôc", "then", "chèt" hoÆc c¸c Feature cña chóng, nh− "r·nh then", "lç moay ¬",... Lîi Ých lín nhÊt mµ Feature-based CAD mang l¹i lµ sù thuËn tiÖn trong viÖc lÊy d÷ liÖu tõ c¸c feature ®Ó m« t¶ bÒ mÆt gia c«ng. Chóng ta cã thÓ trÝch th¼ng d÷ liÖu h×nh häc tõ c¸c feature mµ kh«ng ph¶i qua c¸c b−íc trung gian. Qu¸ tr×nh ViÖc g¾n kÕt d÷ liÖu c«ng nghÖ víi c¸c feature vÉn ®−îc thùc hiÖn t−¬ng tù nh− víi CAD truyÒn thèng. 40 TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT 4.4 C¸c néi dung tiÕp theo cña CAPP C¸c néi dung tiÕp theo cña CAPP gåm: - Chän m¸y - Chän ®å g¸ - Chän dông cô - TÝnh chÕ ®é c¾t - XuÊt tµi liÖu (hoÆc d÷ liÖu) c«ng nghÖ. C¬ së khoa häc cña c¸c néi dung nµy kh«ng cã g× kh¸c víi ph−¬ng ph¸p truyÒn thèng. §iÒu kh¸c c¬ b¶n khi dïng CAPP lµ sö dông c¸c CSDL hay Knowledge-Basde t−¬ng øng trong m¸y tÝnh vµ hÖ qu¶n trÞ d÷ liÖu ®Ó qu¶n lý vµ truy cËp chóng. C«ng cô ®ã cho phÐp n©ng cao n¨ng suÊt vµ ®é chuÈn x¸c cña quy tr×nh. Ngoµi ra khi gia c«ng trªn m¸y CNC th× ng−êi ta quan t©m ®Õn tèi −u ho¸ chÕ ®é c«ng nghÖ.
File đính kèm:
- bai_giang_he_thong_san_xuat_linh_hoat_chuong_5_chuan_bi_cong.pdf