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智機專欄
先進切削加工解決方案
2021.09.13∣瀏覽數:183

先進切削加工解決方案


工研院智慧機械科技中心 智慧製造技術組 吳柏勳、廖孟秋、蔡淳宇、陳志明、李建毅、羅佐良

近年來因智慧製造推動產業轉型,如何透過感測器回饋加工 訊息,進行加工製程的改善與優化已成為一個趨勢。許多工具機 廠商也在機台中裝設許多感測器,將加工資訊提供給終端使用者 進行參考,然而要如何有效利用這些軟體與資訊協助加工業者 改善製程是一個重要的課題。工研院與加拿大UBC MAL實驗室 合作,提供一個從規劃到加工的整體切削加工解決方案,包含 CAD/CAM規劃改善、刀具動態特性量測與切削參數搜尋,以及 加工狀態監控等技術。

從規劃到加工的整體切削加工解決方案

工研院與UBC MAL實驗室合作,結合雙方切削加工分析與優 化技術,從CAD/CAM設計、加工刀具選用、加工參數搜索到製 程異常監控,建立切削加工解決方案,本文將以模具加工為例 ,介紹如何透過各種加工分析與優化技術進行加工製程規劃與問 題改善。首先在CAD/CAM規劃時,在規劃清除粗銑殘料時, CAD/CAM軟體計算路徑會產生非常多次提刀,增加加工時的空 刀率,而空刀率高代表機台浪費許多時間在進行空跑,造成加工 效率低下。工研院結合CAD/CAM軟體進行2次模組開發,自動 優化CAM路徑,將提刀次數由1,650次降低至72次(圖1),實際加工時的空刀率由41.2%降低至30.9%(圖2),節省約10%加工時間。



刀具與刀把的選用亦會影響加工時間,刀具與刀把的剛性會 決定刀具在切削時的負荷能力,剛性越高,則能切深越大,進給 速度也能越快,加工振動較小,連帶提升工件表面品質。在本模具加工案例中,透過刀具敲擊測試,結合CUTPRO軟體,分析不同刀把及不同刀具夾 持長度的刀具剛性,快速選出適合的刀把,其中,CUTPRO軟體可以進行刀具的敲擊 測試與量測刀具的頻率響應函數(Frequency response function, FRF),讓使用者可以快 速了解刀具剛性的好壞,用以作為刀具選擇 的判斷參考,圖3為兩支刀具的FRF比較圖,圖的縱軸為振動幅度的大小,振動較大代表 刀具動剛性較低,切削性能較差。

CUTPRO還可以計算刀具的切削穩態圖, 如圖4所示,圖中的橫軸為主軸轉速,縱軸為切削深度,藍色區域代表穩定加工區,使用此範圍內的加工參數,加工穩定不會發生顫 振,工件的表面品質較佳,反之使用白色區 域的加工參數,加工時會發生顫振,工件表 面會產生明顯的不規則振紋,導致工件表面 品質變得極差。因此,此圖可用來快速找出 高效的加工參數,藉此可使製程在穩態的狀態下提升製程效率與產能。此外,也可用於比較不同刀具的切削性能,作為刀具選用的 參考。




以模具的粗加工製程為例,桶夾式刀把與燒結式刀把進行敲擊測試,結果如圖5所示,燒結式刀把的振動幅度僅約桶夾式刀把的一 半,剛性明顯較高。再透過CUTPRO進行切削穩態圖計算,結果顯示燒結式刀把的切削 深度比較桶夾式刀把可提升將近一倍(圖6)。最終進行模具加工時,則透過工研院機邊 智能監控系統進行加工狀態監控,利用外掛 在主軸鼻端的加速規(圖7),量測加工振動大小。以本案例使用BT40主軸進行粗加工為 例,正常加工振動約在3G以下(使用不同主 軸與刀具可容忍的加工振動會有些許差異),當加工振動超過3G時,則可能造成工件表面 品質下降,且若加工振動長期超過3G會造成刀具快速磨耗或斷裂,嚴重甚至會傷害主軸軸承,減少主軸壽命。

此監控系統也可讓加工者依照不同製程需求來調整振動管制界線(圖8),例如:在粗加工製程提高管制線,提升機台加工效率;或是在精加工時降低管制線,限制加工振動量,避免因加工振動過大造成工件表面品質 下降。當加工振動超過管制界限時,系統會自動記錄並發出警示,提醒加工發生異常, 加工者便可依照振動紀錄進行製程調整,優化加工製程。

 

UBC MAL實驗室技術能量

實驗室主要研究方向為建置最佳的虛擬加工和優化解決方案。在機械加工業,員工和設備的安全以及高效率的生產都是重要的,經由在機台上安裝的傳感器資訊與實驗科學理論結合,透過簡易的操作介面協助使用者能夠以虛擬加工零件的方式來改善製程,進而優化加工效率。以下將介紹使用那些科學理論技術來優化加工效率。

主軸動態建模技術

開發智慧機械切削優化監控解決方案,通過收集切削過程中產生的振動、電流和聲發射資料,把收集到的數據轉換為估測的預測數據,例如:切削力和刀尖振動值,隨後可用於模擬切削過程。該模型可用於監控加工過程的切削力,預測和減輕不利的切削現象,例如:顫振和刀具破損,可以進一步進行決策控制。但切削過程中模型參數一直改變,難以在刀具旋轉時測量模型參數,例如:刀具的頻率響應函數,所以利用機械學習技術來解決,切削模型將使用PXI DAQ即時系統建置,而參數的更新是在加工過程中使用機械學習模型動態計算出來。圖9為主軸驅動器的干擾傳遞函數用於使用卡爾曼濾波器預測主軸電流命令的切削力。



虛實加工控制與刀具監控系統

用於整合虛實加工控制和監控刀具狀態,能與海德漢商用控制器溝通並收集插補過程中刀具中心位置、切向速度和指令、馬達電流、驅動器速度、主軸轉速等資料,藉由同步實際加工操作與模擬軟體間,進行刀具破損監控,進一步達到虛擬反饋來實現自適應控制。目前切削力計算直接從驅動器電流間接回推,通過卡爾曼濾波器補償滾珠螺桿和工作台結構的饒動干擾,除非得到補償,否則由進給驅動器電流回推的切削力會失真。並由正逆向運動學推出刀尖點位置與刀軸向量,由Jacobian矩陣推出虛擬刀尖點的切削力,透過加工葉片過程中使用旋轉式動力計以及驅動器力矩、位置、速度、加速度來量得切削力。最後比較虛擬推得的切削力與實際透過驅動器力矩與旋轉式動力計量測得的切削力,本系統使用百德Quaser UX 600切削葉片來作完整驗證。

多功能機台數位建模技術

本技術應用於車銑複合機或五軸中心機建模,藉由操作機台行為來預測切削力、扭矩和功率。典型的車銑過程涉及驅動機床的三個線性(x,y,z)和兩個旋轉,產生的進給向量被建模為驅動器的線速度以及工件和刀具主軸的角速度的函數、切屑厚度分佈被建模為線性軸運動、刀具和主軸旋轉的函數。還針對車銑過程中動態進行建模,並在離散式時域中求解得到延遲微分方程,在模態空間中對多自由動柔性刀具-工件系統進行建模,並通過對刀具和工件同時旋轉造成的不同時間延遲進行建模來推導出動態切削力,將結構動力學與動態切削力相結合,便得到了廣義運動方程,即周期時變延遲微分方程。此法採用特殊時間離散化方法在時域求解系統的微分方程,計算車銑複合過程的穩定性極限,穩定性模型也通過實驗切割測試進行了驗證。通過將接收耦合理論應用到車銑過程中,開發工件動力學建模,以分析預測切削過程中的工件動力學,並通過實驗驗證了所提出的模型。最後,通過分析切削不穩定區域中切削過程的非線性行為,以預測不穩定性和顫振頻率的類型。


 

應用於CWE(Cutter-WorkpieceEngagement)之高效通用幾何建模方法

開發一種新的多尺度立體像素化建模方法,以達高效率計算一般銑削過程的瞬時CWE。銑刀工具多樣性,工件幾何變化及多軸加工運動都會增加CWE提取的複雜度。AML提出多尺度方法與切片立體像素化概念,在維持模型精度同時大幅減少模型尺寸,可以有效提升加工中的模擬運算效率。

目前已將該技術應用於三軸 削中的即時工件模型更新與CWE運算,在每一個切削點皆進行三步驟運算:切削表面立體像素化,CWE快速運算,工件幾何即時更新。首先確認刀具表面立體像素化資料再據此進一步取得刀面內體像素化、刀面相交體像素、刀面外體像素三者。上述刀面相交體像素連續疊加即為CWE資訊。工件模型計算時會刪除刀具表面內部工件,而不同時刪除刀具表面相交體像素,其為避免連續運算點位置間隔小導致CWE出現不連續性。圖17顯示了帶有牛鼻立銑刀的典型腔銑削案例,計算出的CWE與理論解非常吻合。計算100個這樣的CWE點只需耗時0.137 秒。

 



複合材料的加工分析技術

碳纖強化聚合物(CFRP,carbon fiberreinforced thermoplastic)素材失效模型的開發,在一般負載條件基於損傷力學探討微裂紋對碳纖維複合材料摩擦阻力的影響並建立模型。模型本身基於離散元件的模擬結果與實驗結果具有相符的物理特性,對於現有的損傷準則(如Hashin’s criteria)與非線性剪切模型具有高度相容,預測結果符合各種損壞模型,如線性或指數型退化定律。

碳纖強化聚合物序列斜切有限元素建模,CFRP有限元素模型中切屑長度與斜角的模擬趨勢經實驗證實相符。其中建模加入序列切割因素能夠提高切削力預測準確度。另外結果顯示CFRP切削傾角增加時因刀具傾斜角度影響會造成更高的素材移除率。

 

數位轉型下的智慧切削

實驗室主要研究方向為建置最佳的虛擬加工和優化解決方案。在機械加工業,員工和設備的安全以及高效率的生產都是重要的,經由在機台上安裝的傳感器資訊與實驗科學理論結合,透過簡易的操作介面協助使用者能夠以虛擬加工零件的方式來改善製程,進而優化加工效率。以下將介紹使用那些科學理論技術來優化加工效率。