အထူးသဖြင့် လေကြောင်းအဆင့် အလူမီနီယမ်သတ္တုစပ်ဖြင့် ပြုလုပ်ထားသည့် အကြီးစားအစိတ်အပိုင်းများ ထုတ်လုပ်ရာတွင် တိကျမှု၊ ထိရောက်မှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုတို့ကို လိုအပ်သည်။ ၎င်းတို့၏ မြင့်မားသော ခိုင်ခံ့မှုနှင့် အလေးချိန်အချိုး၊ ချေးခံနိုင်ရည်နှင့် ဖွဲ့စည်းနိုင်မှုတို့အတွက် တန်ဖိုးရှိသော ဤပစ္စည်းများသည် တောင်ပံများ၊ လေယာဉ်ကိုယ်ထည်များနှင့် အရေပြားအကန့်များကဲ့သို့သော လေယာဉ်တည်ဆောက်ပုံများတွင် ပါ၀င်ပါသည်။ သို့သော်၊ ဤအစိတ်အပိုင်းများကို ပြုပြင်ခြင်းသည် ၎င်းတို့၏ အရွယ်အစား၊ ရှုပ်ထွေးသော ဂျီသြမေတြီများနှင့် လုပ်ငန်းစဉ်ပေါင်းများစွာ Computer Numerical Control (CNC) ကွင်းဆက်ကို ပြုပြင်စဉ်အတွင်း ဒိုင်နမစ်ပုံသဏ္ဍာန်ပြောင်းလဲနိုင်မှုတို့ကြောင့် သိသာထင်ရှားသောစိန်ခေါ်မှုများကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။ ကျန်ရှိသော ဖိစီးမှုများ၊ ဖြတ်တောက်မှုများ၊ နှင့် အပူသက်ရောက်မှုများကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသော ဒိုင်းနမစ်ပုံသဏ္ဍာန်သည် ပုံသဏ္ဍာန်မမှန်ကန်ခြင်း၊ အစိတ်အပိုင်းအရည်အသွေးကို ထိခိုက်စေပြီး ထုတ်လုပ်မှုကုန်ကျစရိတ်များ တိုးလာနိုင်သည်။ အဆိုပါစိန်ခေါ်မှုများကိုကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန်၊ လုပ်ငန်းစဉ်ပေါင်းများစွာ CNC ကွင်းဆက်စက်ပစ္စည်းလမ်းကြောင်းများကို ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် မော်ဒယ်လ်ထုတ်ခြင်းသည် အရေးကြီးသော သုတေသနနယ်ပယ်တစ်ခုအဖြစ် ပေါ်ထွက်လာပြီး စက်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်၊ စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုကို လျှော့ချရန်နှင့် dynamic ပုံသဏ္ဍာန်ပြောင်းလဲခြင်းအတွက် စာရင်းကိုင်စဉ်တွင် ဂျီဩမေတြီတိကျမှုသေချာစေရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။

ဤဆောင်းပါးသည် ကြီးမားသောလေကြောင်းအဆင့်ကို အဓိကထား၍ Multi-process CNC ကွင်းဆက်စက်ပစ္စည်းလမ်းကြောင်းများအတွက် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းပုံစံကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ရှာဖွေဖော်ထုတ်ပေးပါသည်။ လူမီနီယံအစိတ်အပိုင်းများ. ၎င်းသည် နည်းစနစ်များနှင့် ဖြစ်ရပ်လေ့လာမှုအသေးစိတ် နှိုင်းယှဉ်မှုများဖြင့် ပံ့ပိုးပေးသော သီအိုရီအခြေခံများ၊ သင်္ချာမော်ဒယ်များ၊ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ထားသော အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် လက်တွေ့အသုံးချမှုများကို အကျုံးဝင်ပါသည်။ ဆွေးနွေးပွဲသည် မကြာသေးမီက တိုးတက်မှုများအတွက် အခြေခံထားသည်။ CNC စက်ပညာရပ်ဆိုင်ရာ စာပေနှင့် လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ အလေ့အကျင့်များမှ ရေးဆွဲထားသော ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ သိပ္ပံနှင့် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်၊

နောက်ခံ- အာကာသယာဉ်တွင် CNC Machining

Computer Numerical Control (CNC) machining သည် aerospace ထုတ်လုပ်မှု၏ အုတ်မြစ်ဖြစ်ပြီး ရှုပ်ထွေးသော အစိတ်အပိုင်းများကို တင်းတင်းကြပ်ကြပ်သည်းခံနိုင်မှုဖြင့် ထုတ်လုပ်နိုင်စေပါသည်။ အာကာသယာဉ်ကဏ္ဍတွင်၊ 7075၊ 6061 နှင့် 2024 ကဲ့သို့သော အလူမီနီယမ်သတ္တုစပ်များမှ တည်ဆောက်ပုံဆိုင်ရာ အစိတ်အပိုင်းများ၊ အင်ဂျင်အစိတ်အပိုင်းများနှင့် လေခွင်းလမ်းကြောင်းများကို ဖန်တီးရန်အတွက် CNC စက်ကို အသုံးပြုပါသည်။ ဤသတ္တုစပ်များကို ဆန့်နိုင်စွမ်းအားမြင့် (ဥပမာ၊ 7075 အလူမီနီယမ် 570 သည် ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့် ဆန့်နိုင်စွမ်းအား ~ 2.81 MPa) အပါအဝင် ၎င်းတို့၏ နှစ်သက်ဖွယ်စက်မှုဂုဏ်သတ္တိများအတွက် ရွေးချယ်ထားပါသည်။ g/cm³)။ သို့သော်၊ လေယာဉ်အရေခွံပြားများ သို့မဟုတ် တောင်ပံရိုးများကဲ့သို့သော အကြီးစား အလူမီနီယံ အစိတ်အပိုင်းများကို ပြုပြင်ရာတွင် ၎င်းတို့၏ ပါးလွှာသော နံရံများ သို့မဟုတ် မော်နီတုံးပုံစံ ဒီဇိုင်းများကြောင့် ရှုပ်ထွေးနေပါသည်။

Multi-process CNC ကွင်းဆက်စက်စက်သည် ကြမ်းတမ်းခြင်း၊ တစ်ပိုင်းချောခြင်းနှင့် အချောသတ်ခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းစဉ်အများအပြားကို တပ်ဆင်ခြင်း သို့မဟုတ် စက်အများအပြားရှိ စက်အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုတွင် လုပ်ဆောင်သည့် ကြမ်းတမ်းခြင်း၊ လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုစီသည် ရွေ့လျားပုံပျက်ခြင်းကို ဖြစ်စေနိုင်သည့် ကိရိယာတန်ဆာပလာများ၊ အပူအားချဲ့ထွင်ခြင်းနှင့် ကျန်ရှိသောဖိစီးမှုကို ပြေလျော့စေခြင်း အပါအဝင် ထူးခြားသောစိန်ခေါ်မှုများကို မိတ်ဆက်ပေးပါသည်။ ကြီးမားသော အစိတ်အပိုင်းများအတွက်၊ ချဲ့ထွင်ထားသော စက်ချိန်များ၊ ကြီးမားသော ပစ္စည်းဖယ်ရှားမှုပမာဏများနှင့် အလိုရှိသော ဂျီသြမေတြီကို ရရှိရန် လိုအပ်သော ရှုပ်ထွေးသော ကိရိယာလမ်းကြောင်းများကြောင့် ဤအကျိုးသက်ရောက်မှုများကို ချဲ့ထွင်ပါသည်။ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် မော်ဒယ်လုပ်ခြင်း သည် ဤအချက်များအား စည်းလုံးသော မူဘောင်တစ်ခုအဖြစ် ပေါင်းစည်းရန်၊ ပုံပျက်ခြင်းကို လျှော့ချရန်၊ စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုကို လျှော့ချရန်နှင့် မျက်နှာပြင် အရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ရန် လုပ်ငန်းစဉ်များအားလုံးရှိ ကိရိယာလမ်းကြောင်းများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်သည်။

အကြီးစား အလူမီနီယမ် အစိတ်အပိုင်းများကို ပြုပြင်ရာတွင် စိန်ခေါ်မှုများ

အကြီးစား လေကြောင်းအဆင့် အလူမီနီယမ် အစိတ်အပိုင်းများသည် စိန်ခေါ်မှုများစွာ ရှိနေသည်-

1. Dynamic Deformation: ယခင်ထုတ်လုပ်ရေး အဆင့်များမှ ကျန်ရှိသော ဖိစီးမှုများ (ဥပမာ၊ လှိမ့်ခြင်း၊ အတုလုပ်တဲ့, သို့မဟုတ် အပူကုသမှု) နှင့် စက်ပြုလုပ်နေစဉ်အတွင်း ဖြတ်တောက်ထားသော အင်အားများသည် elastic နှင့် ပလပ်စတစ်ပုံပျက်ခြင်းကို ဖြစ်စေပြီး အတိုင်းအတာ အမှားအယွင်းများကို ဖြစ်စေသည်။ ပါးလွှာသော တံတိုင်းခတ်ထားသော အဆောက်အဦများသည် အာကာသယာဉ်ပျံများတွင် ဖြစ်လေ့ဖြစ်ထရှိသော၊ အထူးသဖြင့် ထိခိုက်လွယ်သည်။

2. ရှုပ်ထွေးသော Geometry: အာကာသယာဉ် အစိတ်အပိုင်းများတွင် ဝင်ရိုးပေါင်းစုံ CNC စက်များ (ဥပမာ၊ ဝင်ရိုး 5) နှင့် ခေတ်မီဆန်းပြားသော ကိရိယာလမ်းကြောင်း စီစဉ်ခြင်းတို့ကို လိုအပ်သော လွတ်လပ်သောပုံစံ မျက်နှာပြင်များ၊ နက်နဲသော အိတ်ကပ်များ သို့မဟုတ် ရှုပ်ထွေးသော အသွင်အပြင်များပါရှိသည်။

3. ပစ္စည်းဖယ်ရှားရေး ထိရောက်မှု: အကြီးစား အစိတ်အပိုင်းများသည် သိသာထင်ရှားသော ပစ္စည်းများကို ဖယ်ရှားရန် လိုအပ်ပြီး စက်ချိန်နှင့် စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုကို တိုးစေသည်။ စက်ဝန်းအချိန်ကို လျှော့ချရန် ကိရိယာလမ်းကြောင်းများကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းသည် အရေးကြီးပါသည်။

4. မျက်နှာပြင်အရည်အသွေး: Aerospace အစိတ်အပိုင်းများသည် လေခွင်းအား စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ပင်ပန်းနွမ်းနယ်မှုကို ခံနိုင်ရည်ရှိစေရန်အတွက် မျက်နှာပြင်ကြမ်းတမ်းမှု နည်းပါးသော (ဥပမာ Ra < 0.8 µm) လိုအပ်ပါသည်။

5. သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်အားမပျက်စီး: အာကာသစက်မှုလုပ်ငန်းသည် စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုနှင့် ပစ္စည်းစွန့်ပစ်ပစ္စည်းများကို လျှော့ချရန် ဖိအားအောက်တွင်ရှိပြီး ရေရှည်တည်တံ့သော စက်ယန္တရားဆိုင်ရာ အလေ့အကျင့်များကို လိုအပ်ပါသည်။

အရည်အသွေးနှင့် ထိရောက်မှု ပန်းတိုင်များ ပြည့်မီချိန်တွင် ပုံပျက်ခြင်းကို လျော့ပါးစေရန် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုပြင်ခြင်း မော်ဒယ်လ်သည် ပေါင်းစပ်စနစ်တစ်ခုအဖြစ် ပေါင်းစပ်စနစ်တစ်ခုအဖြစ် ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းဖြင့် ဤစိန်ခေါ်မှုများကို ဖြေရှင်းပေးပါသည်။

Global Optimization Modeling ၏ သီအိုရီအခြေခံများ

CNC Machining တွင် Dynamic Deformation

CNC machining တွင် Dynamic deformation သည် စက်ပိုင်းဆိုင်ရာ၊ အပူနှင့် material factor တို့၏ အပြန်အလှန်ဆက်စပ်မှုမှ ဖြစ်ပေါ်လာသည်။ စက်ပြုလုပ်နေစဉ်အတွင်း ဖြတ်တောက်ခြင်းအား တွန်းအားများသည် ပွတ်တိုက်မှုနှင့် ပလပ်စတစ်ပုံပျက်ခြင်းမှ ထုတ်ပေးသော အပူကြောင့် အလုပ်ခွင်အတွင်း elastic ပုံပျက်ခြင်းကို ဖြစ်စေသည်။ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်မှုကြောင့် လေကြောင်းအဆင့် အလူမီနီယမ်တွင် မွေးရာပါ အကြွင်းအကျန်ဖိစီးမှုများသည် ပစ္စည်းဖယ်ရှားစဉ်အတွင်း ပြေလျော့စေပြီး နောက်ထပ် ပုံပျက်သွားစေနိုင်သည်။ ကြီးမားသော အစိတ်အပိုင်းများအတွက်၊ အထူးသဖြင့် ပါးလွှာသော နံရံဖွဲ့စည်းပုံများတွင် ဤအကျိုးသက်ရောက်မှုများသည် အလုပ်ခွင်၏ တောင့်တင်းမှု နည်းပါးခြင်းကြောင့် ပေါင်းစပ်ထားသည်။

workpiece တစ်ခု၏ ပုံပျက်ခြင်းကို အစိုင်အခဲမက္ကင်းနစ်မှ အခြေခံမူများကို အသုံးပြု၍ ပုံစံထုတ်နိုင်သည်။ ပြင်ပအင်အားစုများအောက်ရှိ elastic ပုံပျက်ခြင်းအတွက် အုပ်ချုပ်မှုညီမျှခြင်းသည် Hooke ၏ဥပဒေနှင့် မျှခြေအခြေခံမူများအပေါ်အခြေခံသည်-

[ \sigma = E \epsilon ]

(\sigma) သည် stress tensor ဖြစ်သည်၊ (E) သည် ငယ်ရွယ်သော ပစ္စည်း၏ မော်ဒူလပ် (ဥပမာ၊ 70 အလူမီနီယံအတွက် ~ 7075 GPa) နှင့် (\epsilon) သည် strain tensor ဖြစ်သည်။ ရွှေ့ပြောင်းခြင်းအကွက် (u(x၊ y၊ z)) ကို မျှခြေညီမျှခြင်းဖြင့် အုပ်ချုပ်သည်-

[ \nabla \cdot \sigma + F = 0 ]

(F) သည် ဖြတ်တောက်ခြင်းကဲ့သို့သော ပြင်ပအင်အားစုများကို ကိုယ်စားပြုသည်။ ရွေ့လျားပုံပျက်ခြင်းအတွက်၊ ရွေ့လျားမှုညီမျှခြင်းမှတစ်ဆင့် အချိန်-မူတည်သောအကျိုးသက်ရောက်မှုများကို ထည့်သွင်းထားသည်။

[ \rho \frac{\partial^2 u}{\partial t^2} = \nabla \cdot \sigma + F ]

အဘယ်မှာ (\rho) သည် ပစ္စည်းသိပ်သည်းဆဖြစ်သည်။ Finite Element Analysis (FEA) ကို အမျိုးမျိုးသောဝန်များအောက်တွင် ပုံပျက်ခြင်းကို တွက်ချက်ရန်အတွက် workpiece အား ဒြပ်စင်များအဖြစ် ပိုင်းခြားသတ်မှတ်ပေးခြင်းဖြင့် ဤညီမျှခြင်းများကို ဖြေရှင်းရန် အများအားဖြင့် အသုံးပြုပါသည်။

Multi-Process CNC Chain Machining

Multi-process CNC ကွင်းဆက်စက်စက်တွင် ကွဲပြားသော ရည်ရွယ်ချက်များဖြင့် တစ်ခုစီတွင် လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှု အပိုင်းတစ်ခုစီ ပါဝင်သည်-

• ကြမ်းတမ်းသည်။: တိကျမှုထက် ထိရောက်မှုကို ဦးစားပေးပြီး နောက်ဆုံးပုံသဏ္ဍာန်ကို ခန့်မှန်းရန်အတွက် ကြီးမားသောပမာဏကို ဖယ်ရှားသည်။

• Semi-Finishing: ဂျီသြမေတြီ၊ ပစ္စည်းဖယ်ရှားမှုနှုန်းနှင့် မျက်နှာပြင်အရည်အသွေးကို ချိန်ညှိပေးသည်။

• Finish: မြင့်မားသောတိကျမှုနှင့် ပုံပျက်မှုအနည်းဆုံးလိုအပ်သော နောက်ဆုံးအတိုင်းအတာနှင့် မျက်နှာပြင်အလွှာကို ရရှိသည်။

လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုစီတိုင်းတွင် သီးခြားကိရိယာလမ်းကြောင်းများ၊ ဖြတ်တောက်ခြင်းဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်များ (ဥပမာ၊ ဗိုင်းလိပ်တံအမြန်နှုန်း၊ အစာစားနှုန်း၊ ဖြတ်တောက်မှုအတိမ်အနက်) နှင့် စက်တပ်ဆင်မှုများ လိုအပ်သည်။ လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုတွင် ပုံသဏ္ဍာန်ပြောင်းလဲခြင်းသည် နောက်ဆက်တွဲအဆင့်များအထိ ပြန့်ပွားနိုင်သောကြောင့် တိုးပွားလာသောအမှားများကို လျှော့ချရန် ဤလုပ်ငန်းစဉ်များကို ညှိနှိုင်းရာတွင် စိန်ခေါ်မှုဖြစ်သည်။ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းပုံစံသည် ကွင်းဆက်တစ်ခုလုံးတွင် ပုံပျက်ခြင်း၊ ထိရောက်မှုနှင့် အရည်အသွေးတို့အတွက် ထည့်သွင်းထားသော ပေါင်းစပ်ရည်ရွယ်ချက်လုပ်ဆောင်ချက်ကို သတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် ဤလုပ်ငန်းစဉ်များကို ပေါင်းစပ်ပေးပါသည်။

Global Optimization Framework

Global optimization modeling သည် ပုံမှန်အားဖြင့်၊ အများအားဖြင့် ပါဝင်သော multi-objective function ကို လျှော့ချပေးသည့် အကောင်းဆုံး machining parameters များနှင့် tool paths များကို ရှာဖွေရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။

• ပုံပျက်ခြင်း အမှား: ဒိုင်းနမစ်ပုံသဏ္ဍာန်ကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသော အတိုင်းအတာသွေဖည်မှုများကို လျှော့ချခြင်း။

• စက်ချိန်: ဖြတ်သန်းမှု တိုးတက်စေရန် စက်ဝန်းအချိန်ကို လျှော့ချခြင်း။

• စွမ်းအင်သုံးစွဲမှု့: ရေရှည်တည်တံ့သော ကုန်ထုတ်လုပ်မှုအတွက် ပါဝါအသုံးပြုမှု လျှော့ချခြင်း။

• မျက်နှာပြင်ကြမ်းတမ်း- လေခွင်းအားနှင့် တည်ဆောက်ပုံဆိုင်ရာ စွမ်းဆောင်ရည်အတွက် နိမ့်သော Ra တန်ဖိုးများကို ရရှိခြင်း။

ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းပြဿနာကို အောက်ပါအတိုင်း ပုံဖော်နိုင်ပါသည်။

[ \min_{X} \left[ f_1(X), f_2(X), \ldots, f_n(X) \right] ]

ကန့်သတ်ချက်များကြောင့်

[ g_i(X) \leq 0၊ \quad h_j(X) = 0 ]

(X) သည် ဆုံးဖြတ်ချက်မပြောင်းလဲနိုင်သော (ဥပမာ၊ ဖြတ်တောက်ခြင်း ကန့်သတ်ချက်များ၊ ကိရိယာလမ်းကြောင်းများ)၊ (f_i(X)) သည် ဦးတည်ချက်လုပ်ဆောင်ချက်များ၊ (g_i(X)) သည် မညီမျှမှုများ (ဥပမာ၊ စက်ကိရိယာကန့်သတ်ချက်များ) နှင့် (h_j(X)) တို့သည် တန်းတူညီမျှမှုဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်များ (ဥပမာ၊ ဂျီဩမေတြီခံနိုင်ရည်များ) ဖြစ်သည်။ ဤပြဿနာကိုဖြေရှင်းရန် ဘုံအယ်လဂိုရီသမ်များတွင် Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II)၊ Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) နှင့် simulated annealing တို့ ပါဝင်သည်။

မော်ဒယ်ပုံစံ Dynamic Deformation

ပုံပျက်ခြင်း၏အရင်းအမြစ်များ

ကြီးမားသော အလူမီနီယံ အစိတ်အပိုင်းများတွင် ဒိုင်းနမစ်ပုံစံ ပြောင်းလဲခြင်းသည် အရင်းအမြစ်များစွာမှ ဖြစ်ပေါ်လာသည်-

1. ဖြတ်တောက်ရေးတပ်ဖွဲ့: tool-workpiece အပြန်အလှန်အားဖြင့် တွန်းအားများသည် elastic နှင့် plastic ပုံပျက်ခြင်းကို ဖြစ်စေသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အနားသတ်ကြိတ်ခြင်းတွင် ဖြတ်တောက်ခြင်း၏အတိမ်အနက်နှင့် အစာစားနှုန်းပေါ်မူတည်၍ ဖြတ်တောက်မှုအင်အားသည် 100 မှ 1000 N အထိ ရှိနိုင်သည်။

2. ကျန်ရှိသော စိတ်ဖိစီးမှုများ: အလူမီနီယမ်သတ္တုစပ်များသည် စက်လည်ပတ်နေစဉ်အတွင်း ပြေလျော့စေသည့် လှိမ့်ခြင်း သို့မဟုတ် အပူကုသခြင်းမှ ကျန်ရှိသော စိတ်ဖိစီးမှုများကို အမွေဆက်ခံသည်။ 7050-T7451 အလူမီနီယမ်အတွက်၊ ကျန်ရှိသောဖိအားများသည် ±100 MPa သို့ရောက်ရှိနိုင်သည်။

3. အပူသက်ရောက်မှု: ပွတ်တိုက်မိသော အပူနှင့် ပလပ်စတစ်ပုံသဏ္ဍာန်ကြောင့် အလုပ်ခွင် အပူချိန်ကို တိုးစေပြီး အပူကို ချဲ့ထွင်စေသည်။ မြန်နှုန်းမြင့် စက်ပစ္စည်းအတွက်၊ tool-workpiece interface မှ အပူချိန်သည် 200°C ထက်ကျော်လွန်နိုင်ပါသည်။

4. Workpiece တောင့်တင်းမှု: ပါးလွှာသော နံရံကပ် အစိတ်အပိုင်းများသည် တောင့်တင်းမှု နည်းပါးသည် (ဥပမာ၊ တင်းကျပ်မှု < 10^4 N/m ရှိသော အထူ အလူမီနီယံပြားအတွက်)၊ ဝန်အောက် ပုံပျက်ခြင်းကို ချဲ့ထွင်စေသည်။

ပုံပျက်ခြင်းခန့်မှန်းချက်အတွက် Finite Element Models

Finite Element Analysis (FEA) ကို Dynamic ပုံသဏ္ဍာန် ပြောင်းလဲခြင်းကို ခန့်မှန်းရန် တွင်ကျယ်စွာ အသုံးပြုပါသည်။ workpiece အား ဒြပ်စင်များ၏ကွက်တစ်ခုအဖြစ် ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားပြီး အုပ်ချုပ်မှုညီမျှခြင်းများကို ဂဏန်းများဖြင့် ဖြေရှင်းသည်။ ကြီးမားသောအစိတ်အပိုင်းများအတွက်၊ ပုံမှန် mesh တွင် ရှုပ်ထွေးသောဂျီသြမေတြီများကိုဖမ်းယူရန် 10^5–10^6 ဒြပ်စင်များပါရှိသည်။ FEA မော်ဒယ်တွင် ပါဝင်သည်-

• ပစ္စည်းဂုဏ်သတ္တိများ− Young ၏ အစိတ်အပိုင်း၊ Poisson ၏ အချိုးအစားနှင့် အလူမီနီယံသတ္တုစပ်၏ အထွက်နှုန်း ခွန်အား။

• နယ်နိမိတ်အခြေအနေများ: Clamping force နှင့် fixture ကန့်သတ်ချက်များ။

• Loading Conditions: အချိန်-ပြောင်းလဲနေသော ဖြတ်တောက်မှုစွမ်းအားများနှင့် အပူဝန်များ။

ပါးလွှာသော နံရံကပ်ပြားအတွက် ရိုးရှင်းသော FEA မော်ဒယ်ကို အောက်ပါအတိုင်း ဖော်ပြနိုင်သည်။

[ [K] {u} = {F} ]

([K]) သည် တင်းမာမှု မက်ထရစ်ဖြစ်ပြီး၊ ({u}) သည် ရွေ့ပြောင်းမှု ကိန်းဂဏာန်းဖြစ်ပြီး ({F}) သည် တွန်းအား လှည့်ကွက်ဖြစ်သည်။ ဒိုင်းနမစ်သက်ရောက်မှုများအတွက် ထည့်သွင်းရန်အတွက် မော်ဒယ်ကို တိုးချဲ့ထားသည်-

[ [M] \frac{\partial^2 u}{\partial t^2} + [C] \frac{\partial u}{\partial t} + [K] {u} = {F(t)} ]

([M]) သည် ဒြပ်ထုမက်ထရစ်ဖြစ်ပြီး၊ ([C]) သည် စိုစွတ်သောမက်ထရစ်ဖြစ်ပြီး ({F(t)}) သည် အချိန်ကိုမူတည်သည့် တွန်းအား vector ဖြစ်သည်။

Ge et al မှ မကြာသေးမီက လေ့လာမှုများ။ (2022)၊ စက်ပေါ်တွင် တိုင်းတာခြင်း (OMM) နှင့် surrogate stiffness model (SSMs) ကို အသုံးပြု၍ ထပ်ခါတလဲလဲ လျော်ကြေးပေးသည့် နည်းလမ်းများကို အဆိုပြုပါ။ ဤမော်ဒယ်များသည် ပစ္စည်းဖယ်ရှားခြင်းနှင့် တောင့်တင်းသောပြောင်းလဲမှုများအတွက် စက်ပစ္စည်းဖြတ်သန်းမှုတစ်ခုစီတိုင်းပြီးနောက် workpiece ဂျီသြမေတြီကို အပ်ဒိတ်လုပ်ကာ ပါးလွှာသောနံရံအစိတ်အပိုင်းများအတွက် ခန့်မှန်းတိကျမှု 90.19% အထိရရှိစေသည်။

အချိန်နှင့်တပြေးညီ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန် မော်ဒယ်များကို အစားထိုးပါ။

အကြီးစား အစိတ်အပိုင်းများအတွက် FEA မော်ဒယ်များကို တွက်ချက်ခြင်းသည် တွက်ချက်မှုအရ ဈေးကြီးပြီး သရုပ်ဖော်မှုတစ်ခုအတွက် နာရီများစွာ လိုအပ်သည်။ Gaussian လုပ်ငန်းစဉ်များ သို့မဟုတ် အာရုံကြောကွန်ရက်များပေါ်တွင် အခြေခံထားသော မော်ဒယ်များကဲ့သို့သော အငှားမော်ဒယ်များသည် ပိုမိုမြန်ဆန်သော အခြားရွေးချယ်စရာကို ပေးစွမ်းသည်။ ကန့်သတ်ဘောင်များနှင့် ကိရိယာလမ်းကြောင်းများကို ဖြတ်တောက်ခြင်း၏ လုပ်ဆောင်ချက်အဖြစ် ပုံပျက်ခြင်းကို ခန့်မှန်းရန် ဤမော်ဒယ်များကို FEA ခြင်းတူခြင်းဒေတာတွင် လေ့ကျင့်ထားသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ Gaussian Process model ကို အောက်ပါအတိုင်း သတ်မှတ်နိုင်သည်။

[ y(x) = f(x) + \epsilon ]

(y(x)) သည် ခန့်မှန်းထားသော ပုံပျက်ခြင်းဖြစ်ပြီး၊ (f(x)) သည် ပျမ်းမျှလုပ်ဆောင်ချက်ဖြစ်ပြီး (\epsilon) သည် Gaussian noise ဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်ကို စက်ပစ္စည်းအတွင်း အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ခန့်မှန်းချက်များကို ဖွင့်နိုင်စေရန် အဝင်-အထွက်အတွဲများ (ဥပမာ၊ ကန့်သတ်ဘောင်များနှင့် ပုံပျက်ခြင်း) ကို လေ့ကျင့်ထားသည်။

Multi-Process CNC Chain Machining လမ်းကြောင်းများ

Tool Path Strategies

ပုံသဏ္ဍာန်ကို လျှော့ချရန်နှင့် ထိရောက်မှု ပိုကောင်းအောင် လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် ကိရိယာလမ်းကြောင်းရေးဆွဲခြင်းသည် အရေးကြီးပါသည်။ Multi-process CNC machining အတွက် ယေဘူယျဗျူဟာများ ပါဝင်သည်-

• Zigzag Tool လမ်းကြောင်းများ: ကြမ်းတမ်းသော ဧရိယာကြီးများအတွက် သင့်လျော်သော်လည်း ပါးလွှာသော နံရံရှိ အစိတ်အပိုင်းများတွင် တုန်ခါမှုဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော မျဉ်းပြောင်းလမ်းကြောင်းများ။

• Contour-Parallel Tool လမ်းကြောင်းများ: ရှုပ်ထွေးသောမျက်နှာပြင်များကို အပြီးသတ်ရန်အတွက် အကောင်းဆုံးသော workpiece ၏ ဂျီသြမေတြီကို လိုက်နာပါ။

• Dynamic Tool လမ်းကြောင်းများဖြတ်တောက်ခြင်းအတိမ်အနက်နှင့် အဆင့်ဆင့်ဖြတ်တောက်ခြင်းတို့ကို စဉ်ဆက်မပြတ် ချစ်ပ်ဝန်ကို ထိန်းသိမ်းရန်၊ ကိရိယာ ဝတ်ဆင်မှုနှင့် ပုံပျက်ခြင်းတို့ကို လျှော့ချရန် ဒိုင်းနမစ်ဖြင့် ချိန်ညှိပါ။

DATRON Dynamics မှဖော်ပြထားသည့်အတိုင်း ဒိုင်းနမစ်တူးလ်လမ်းကြောင်းများသည် အောက်ခြေမှဖြတ်တောက်ပြီး အနက်တစ်ခုစီတွင် အရာဝတ္ထုများကို ရှင်းလင်းပေးခြင်းဖြင့် စက်ချိန်ချိန်ကို လျှော့ချပေးသည်။ ဤနည်းလမ်းသည် သမားရိုးကျတူးလ်လမ်းကြောင်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက စက်လည်ပတ်ချိန်ကို 30% အထိ လျှော့ချပေးသည်။

လုပ်ငန်းစဉ်များကိုဖြတ်၍ ပေါင်းစည်းခြင်း။

လုပ်ငန်းစဉ်ပေါင်းများစွာ စက်ပစ္စည်းများတွင်၊ ကြမ်းတမ်းခြင်း၊ တစ်ပိုင်းချောခြင်းနှင့် အပြီးသတ်ခြင်းကြားတွင် လိုက်ဖက်မှုရှိစေရန်အတွက် ကိရိယာလမ်းကြောင်းများကို ညှိနှိုင်းရပါမည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကြမ်းတမ်းသောပစ္စည်းများကို အလွန်အကျွံဖယ်ရှားခြင်းသည် အပြီးသတ်တိကျမှုကို ထိခိုက်စေသည့် ဖိစီးမှုများကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းပုံစံသည် ဤလုပ်ငန်းစဉ်များကို ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းထားသည့် ပေါင်းစည်းထားသောတူးလ်လမ်းကြောင်းဗျူဟာကို သတ်မှတ်ခြင်းဖြင့်-

• ပစ္စည်းဖယ်ရှားရေး စီးရီး: ကျန်နေသောစိတ်ဖိစီးမှုကို ပြေလျော့သွားစေရန် ဖြတ်တောက်မှုအစီအစဉ်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်လုပ်ခြင်း။

• Tool Path Continuityဖြတ်တောက်ထားသော အင်အားများ ရုတ်ခြည်းပြောင်းလဲမှုများကို ရှောင်ရှားရန် လုပ်ငန်းစဉ်များအကြား ချောမွေ့စွာ ကူးပြောင်းမှုများကို သေချာစေခြင်း။

• Fixture Adjustmentsပုံပျက်ခြင်းအတွက် လျော်ကြေးပေးရန် ကုပ်နေသော အနေအထားများကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ခြင်း။

Five-Axis CNC Machining

ဘာသာပြန် သုံးခုနှင့် လှည့်ပတ်မှု ဒီဂရီ လွတ်လပ်မှု နှစ်ခုပါရှိသော ငါးဝင်ရိုး CNC စက်များကို ကြီးမားသော အာကာသ အစိတ်အပိုင်းများ အတွက် တွင်ကျယ်စွာ အသုံးပြုပါသည်။ ဤစက်များသည် ရှုပ်ထွေးသော ကိရိယာလမ်းကြောင်းများကို ဖွင့်ပေးကာ စနစ်ထည့်သွင်းမှုများစွာ လိုအပ်မှုကို လျှော့ချပေးသည်။ သို့သော်၊ ၎င်းတို့သည် ကိရိယာဝင်ရိုးကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် တိုက်မိခြင်းကို ရှောင်ရှားခြင်းကဲ့သို့သော နောက်ထပ်စိန်ခေါ်မှုများကို မိတ်ဆက်ပေးသည်။ Wang et al ။ (2013) သည် မျက်နှာပြင်တစ်ခုလုံးရှိ ကိရိယာထောင့်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် ဂျီဩမေတြီသွေဖည်မှုများကို လျှော့ချကာ ဝင်ရိုးငါးခုကို ပြုပြင်ခြင်းအတွက် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ကိရိယာ တိမ်းညွှတ်မှု အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းကို အဆိုပြုခဲ့သည်။

ဝင်ရိုးငါးခုကို ပြုပြင်ခြင်းအတွက် ကိရိယာလမ်းကြောင်းကို တည်နေရာ ((x၊ y၊ z)) နှင့် တိမ်းညွှတ်မှု ((\theta၊ \phi)) ဖြင့် သတ်မှတ်ထားသော နေရာတစ်ခုစီတွင် ဖြတ်တောက်သည့်တည်နေရာ (CL) အမှတ်များ၏ အစီအစဥ်အဖြစ် ကိုယ်စားပြုနိုင်သည်။ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းပြဿနာတွင် စက်ဖြင့်ပြုလုပ်ထားသော မျက်နှာပြင်နှင့် ဒီဇိုင်းဂျီသြမေတြီအကြား သွေဖည်မှုများကို လျှော့ချရန် ပါဝင်သည်၊၊ ကိန်းဂဏန်းကန့်သတ်ချက်များအရ၊

[ \min \sum_{i=1}^N \left| S_i - D_i \right|^2]

(S_i) သည် machined surface point ဖြစ်ပြီး (D_i) သည် design surface point ဖြစ်သည်။

ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း အယ်လ်ဂိုရီသမ်များ

Multi-Objective Optimization

Multi-objective optimization သည် CNC machining တွင် ပြိုင်ဆိုင်မှုပန်းတိုင်များကို ချိန်ညှိရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ ဘုံရည်မှန်းချက်များ ပါဝင်သည်-

• ပုံပျက်ခြင်းကို လျှော့ချခြင်း။: ဒိုင်းနမစ်ပုံသဏ္ဍာန်ကြောင့် ဖြစ်ရသည့် အတိုင်းအတာအမှားများကို လျှော့ချခြင်း။

• ပစ္စည်းများ ဖယ်ရှားမှုနှုန်း (MRR) အမြင့်ဆုံး: ဖိဒ်နှုန်းနှင့် ဖြတ်တောက်မှုအတိမ်အနက်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် ပမာဏကို တိုးစေသည်။

• စွမ်းအင်သုံးစွဲမှု လျော့နည်းစေခြင်း။: CNC လုပ်ငန်းစဉ်များတွင် ထုတ်လုပ်မှုစွမ်းအင် 70% ကျော်အတွက် ပါဝါအသုံးပြုမှုကို လျှော့ချခြင်း။

• မျက်နှာပြင်ကြမ်းတမ်းမှုကို လျှော့ချခြင်း။: aerospace applications များအတွက် 0.8 µm အောက် Ra တန်ဖိုးများ ရရှိခြင်း။

Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) နှင့် Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) ကို ဤပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် တွင်ကျယ်စွာ အသုံးပြုပါသည်။ NSGA-II သည် တိကျသောလိုအပ်ချက်များအပေါ်အခြေခံ၍ အင်ဂျင်နီယာများအား အပေးအယူများကို ရွေးချယ်နိုင်စေမည့် Pareto ၏ ရှေ့မျက်နှာစာတစ်ခုအား ထုတ်ပေးပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ XHK-714F ဒေါင်လိုက်စက်ယန္တရားစင်တာရှိ ဖြစ်ရပ်လေ့လာမှုတစ်ခုတွင် NSGA-II သည် လုပ်ဆောင်ချက်စွမ်းဆောင်ရည်ကို 21.0% ဖြင့် တိုးတက်ကောင်းမွန်စေကြောင်း သရုပ်ပြခဲ့ပြီး စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုကို 15.3% လျှော့ချကာ မျက်နှာပြင်ကြမ်းတမ်းမှု 5.5% လျော့နည်းသွားကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။

Deep Learning-Based Optimization

နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူမှုသည် စက်ပိုင်းဆိုင်ရာ ဘောင်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ရန် အစွမ်းထက်သော ကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် ပေါ်ထွက်လာခဲ့သည်။ နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်များ (DNNs) သည် သမိုင်းအချက်အလက်ကို အသုံးပြု၍ ဖြတ်တောက်ခြင်းဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ဘောင်များနှင့် ရလဒ်များ (ဥပမာ၊ ပုံပျက်ခြင်း၊ မျက်နှာပြင်ကြမ်းတမ်းခြင်း) အကြား ရှုပ်ထွေးသော ဆက်ဆံရေးများကို နမူနာယူနိုင်သည်။ နက်နဲသောသင်ယူမှုအခြေခံသော မျိုးရိုးဗီဇဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုနှင့် တူညီသောစံပြဖြေရှင်းချက် (TOPSIS) ဖြင့် ဦးစားပေးရွေးချယ်မှုအစီအစဥ်အတွက် နည်းပညာနှင့် ပေါင်းစပ်ထားသော ရိုးရာနည်းလမ်းများကို ရည်မှန်းချက်များစွာသို့ တက်ကြွစွာ ချိန်ညှိခြင်းဖြင့် ရိုးရာနည်းလမ်းများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေကြောင်း ပြသထားသည်။

DNN မော်ဒယ်ကို အောက်ပါအတိုင်း ဖော်ပြနိုင်သည်။

[ y = f(Wx + b) ]

(y) သည် ခန့်မှန်းထားသောရလဒ်ဖြစ်ပြီး၊ (x) သည် input vector (ဥပမာ၊ ဖြတ်တောက်ထားသော parameters)၊ (W) သည် weight matrix ဖြစ်ပြီး (b) သည် bias vector ဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်သည် ပျမ်းမျှ နှစ်ထပ် အမှား ကဲ့သို့သော ဆုံးရှုံးမှု လုပ်ဆောင်ချက်ကို လျှော့ချရန် လေ့ကျင့်ထားသည်။

[ L = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^N (y_i - \hat{y}_i)^2]

မသေချာမရေရာမှုအောက်တွင် ခိုင်မာသော ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း။

စက်ပိုင်းဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းစဉ်များသည် ပစ္စည်းဂုဏ်သတ္တိများ သို့မဟုတ် စက်ကိရိယာ၏ ဒိုင်းနမစ်များ ကွဲပြားမှုများကဲ့သို့သော မရေရာမှုများကြောင့် ဖြစ်သည်။ ဤမသေချာမရေရာမှုများကို ဖြေရှင်းခြင်းဖြင့် ခိုင်မာသော ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း အကောင့်များ-

[ \min_{X} \mathbb{E}[f(X၊ \xi)]]

(\xi) သည် မသေချာသော ကန့်သတ်ဘောင်များကို ကိုယ်စားပြုသည် (ဥပမာ၊ ကျန်ရှိသော ဖိစီးမှုပုံစံများ) နှင့် (\mathbb{E}) သည် မျှော်မှန်းတန်ဖိုးဖြစ်သည်။ တည်ငြိမ်သော စက်ပိုင်းဆိုင်ရာ ရလဒ်များကို သေချာစေရန် ကြားကာလ အက္ခရာသင်္ချာကို ပုံပျက်ခြင်းဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်များကို တွက်ချက်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။

Aerospace တွင် လက်တွေ့အသုံးချမှုများ

ဖြစ်ရပ်လေ့လာမှု- ပါးလွှာသော အလူမီနီယမ် အရေခွံပြားများ

လေယာဉ်ကိုယ်ထည်များတွင် အသုံးပြုသော ပါးလွှာသော နံရံကပ် အလူမီနီယမ် အရေခွံပြားများသည် ၎င်းတို့၏ တောင့်တင်းမှု နည်းပါးခြင်းကြောင့် ပုံပျက်တတ်ပါသည်။ Ge et al ၏လေ့လာမှု။ (2022) သည် 7050-T7451 အလူမီနီယမ်ဘောင်သို့ ထပ်ခါတလဲလဲ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လျော်ကြေးပေးသည့်နည်းလမ်းကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ စက်ပေါ်ရှိ တိုင်းတာခြင်း (OMM) နည်းလမ်းကို အသုံးပြု၍ စက်ပိုင်းဆိုင်ရာ အမှားအယွင်းများကို စောင့်ကြည့်စစ်ဆေးကာ အထူအပါးအမှားများကို 57.4% အထိ လျှော့ချပေးသည့် ကိရိယာလမ်းကြောင်းများကို ထပ်ခါတလဲလဲ မွမ်းမံပြင်ဆင်ထားသည်။

ဇယား 1- ပါးလွှာသော နံရံကပ်ပြားများအတွက် ပုံပျက်ခြင်း လျော်ကြေးပေးသည့် နည်းလမ်းများကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်း။

ဖြစ်ရပ်လေ့လာမှု- Five-Axis Machining of Wing Spars

အတောင်ပံများ၊ အရေးပါသောဖွဲ့စည်းပုံဆိုင်ရာ အစိတ်အပိုင်းများသည် ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများရရှိရန်အတွက် ဝင်ရိုးငါးခု CNC စက်ဖြင့်ပြုလုပ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ Wang et al မှ သရုပ်ပြထားသည့်အတိုင်း ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ကိရိယာလမ်းကြောင်းကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းလမ်းသည် ရိုးရာကိရိယာလမ်းကြောင်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ဂျီဩမေတြီသွေဖည်မှုကို 30% လျှော့ချပေးသည်။ (၂၀၁၃)။

ဇယား 2- ဝင်ရိုးငါးခုတူးလ်လမ်းကြောင်း ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းလမ်းများကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်း။

ရေရှည်တည်တံ့မှုနှင့် စွမ်းအင်ထိရောက်မှု

စဉ်ဆက်မပြတ် ထုတ်လုပ်မှုသည် သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ စည်းမျဉ်းများနှင့် ကုန်ကျစရိတ် ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများဖြင့် မောင်းနှင်သည့် အာကာသယာဉ်အတွက် ဦးစားပေးဖြစ်သည်။ CNC machining သည် ထုတ်လုပ်မှုစွမ်းအင်သုံးစွဲမှု၏ 70% ကျော်အတွက် တွက်ချက်ထားပြီး စွမ်းအင်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ Jia et al မှ အဆိုပြုထားသည့် ဘက်စုံရည်မှန်းချက် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း မော်ဒယ်များ။ (2023)၊ အရည်အသွေးကိုထိန်းသိမ်းထားစဉ် စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုကို 15-20% လျှော့ချရန် အကြမ်းဖျင်းနှင့် အပြီးသတ်ကြိတ်ခွဲမှုဘောင်များကို ပေါင်းစပ်ပါ။

ဇယား 3- CNC Machining တွင် စွမ်းအင်သုံးစွဲမှု

အနာဂတ်လမ်းကြောင်းများနှင့် စိန်ခေါ်မှုများ

Industry 4.0 နှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်း။

AI၊ IoT နှင့် ဒစ်ဂျစ်တယ်အမွှာများကဲ့သို့ စက်မှု 4.0 နည်းပညာများသည် CNC စက်ပိုင်းဆိုင်ရာကို ပြောင်းလဲလျက်ရှိသည်။ ဒစ်ဂျစ်တယ်အမွှာအမွှာများသည် စက်ကွင်းဆက်တစ်ခုလုံးကို ပုံသဏ္ဍာန်ပြောင်းလဲစေပြီး ကိရိယာလမ်းကြောင်းများကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်နိုင်သည် ။ CNN-BiLSTM ဗိသုကာများကို အသုံးပြုသည့် ကဲ့သို့သော AI မောင်းနှင်သည့် မော်ဒယ်များသည် အမှားအယွင်း ခန့်မှန်းချက် တိကျမှုကို 57% အထိ မြှင့်တင်ပေးပါသည်။

Scalability တွင် စိန်ခေါ်မှုများ

ပိုကြီးသော အစိတ်အပိုင်းများနှင့် ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော ဂျီသြမေတြီများကို ကိုင်တွယ်ရန် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ထားသော မော်ဒယ်များကို ချဲ့ထွင်ခြင်းသည် စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ မြင့်မားသော တွက်ချက်မှုကုန်ကျစရိတ်များနှင့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ လိုက်လျောညီထွေရှိရန် လိုအပ်မှုသည် ထုတ်လုပ်မှုပတ်ဝန်းကျင်တွင် FEA-based မော်ဒယ်များကို လက်ခံကျင့်သုံးမှုကို ကန့်သတ်ထားသည်။ Surrogate မော်ဒယ်များနှင့် cloud computing သည် အလားအလာရှိသော ဖြေရှင်းချက်များကို ပေးစွမ်းသော်လည်း နောက်ထပ် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု လိုအပ်ပါသည်။

တီထွင်ဆန်းသစ်မှုများ

6000-series အလွိုင်းများ ပိုမိုကောင်းမွန်သော စက်ပိုင်းဆိုင်ရာ ပိုမိုကောင်းမွန်လာမှု ကဲ့သို့သော အလူမီနီယမ်သတ္တုစပ်များတွင် တိုးတက်မှုများသည် ပုံပျက်ခြင်းနှင့် ကိရိယာ ဟောင်းနွမ်းမှုကို လျှော့ချနိုင်သည်။ သို့သော်၊ ဤပစ္စည်းများကို ရှိပြီးသား ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ထားသော မော်ဒယ်များတွင် ပေါင်းစည်းခြင်းသည် မွမ်းမံထားသော ပစ္စည်းပိုင်ဆိုင်မှုဒေတာဘေ့စ်များ လိုအပ်ပါသည်။

ကောက်ချက်

Multi-process CNC ကွင်းဆက်စက်ပစ္စည်းလမ်းကြောင်းများကို ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပုံဖော်ခြင်းသည် ကြီးမားသော လေကြောင်းအဆင့် အလူမီနီယမ် အစိတ်အပိုင်းများ ထုတ်လုပ်ခြင်းအတွက် အသွင်ပြောင်းချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ပြောင်းလဲနေသော ပုံသဏ္ဍာန်ပြောင်းလဲခြင်း ခန့်မှန်းချက်၊ ကိရိယာလမ်းကြောင်းစီစဉ်ခြင်းနှင့် ရည်ရွယ်ချက်များစွာ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့်၊ ဤမော်ဒယ်များသည် တိကျမှု၊ ထိရောက်မှုနှင့် ရေရှည်တည်တံ့မှုကို တိုးမြှင့်ပေးသည်။ FEA တွင် တိုးတက်မှုများ၊ အငှားပုံစံပုံစံနှင့် AI-မောင်းနှင်သော ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းများသည် အမှားအယွင်း 57% လျှော့ချခြင်းနှင့် 20% စွမ်းအင်ချွေတာမှုအထိ ရရှိနိုင်သော ဖြစ်ရပ်လေ့လာမှုများက သရုပ်ပြထားသည့်အတိုင်း ရလဒ်များကို သိသိသာသာ တိုးတက်စေသည်။ သို့သော်၊ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ အတိုင်းအတာနှင့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်မှုတွင် စိန်ခေါ်မှုများ ရှိနေသေးသည်။ စက်မှု 4.0 နည်းပညာများနှင့် ဆက်လက်သုတေသနပြုခြင်းနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်းသည် အာကာသလုပ်ငန်းနယ်ပယ်တွင် အရည်အသွေးနှင့် ထိရောက်မှုတို့အတွက် တင်းကြပ်သောလိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီကြောင်း သေချာစေမည်ဖြစ်သည်။

ပြန်လည်ဖော်ပြချက်ထုတ်ပြန်ချက် - အထူးညွှန်ကြားချက်မရှိလျှင်ဤဆိုဒ်ရှိဆောင်းပါးအားလုံးသည်မူရင်းဖြစ်သည်။ ပြန်လည်ထုတ်ဝေရန်အရင်းအမြစ်ကို ကျေးဇူးပြု၍ ညွှန်ပြပါ။

PTJ®သည် Custom Precision အမျိုးမျိုးကိုပေးသည် တရုတ် CNC စက် services.ISO 9001: 2015 & AS-9100 အသိအမှတ်ပြုလက်မှတ်ရ ၃၊ ၄ နှင့် ၅-axis ရိုးရှင်းသောတိကျသော CNC စက် ၀ န်ဆောင်မှုများသည်ကြိတ်ခြင်း၊ ဖောက်သည်၏သတ်မှတ်ချက်များသို့လှည့်ခြင်း၊ သတ္တုနှင့်ပလတ်စတစ်ဖြင့်ပြုလုပ်ထားသောအစိတ်အပိုင်းများ +/- 3 mm သည်းခံစိတ်ရှိခြင်း။ ဒုတိယဝန်ဆောင်မှုများတွင် CNC နှင့်သမားရိုးကျကြိတ်ခွဲခြင်း၊die casting ၊,သတ္တုပြား နှင့် နေမှုကိုချေဖျက်ရှေ့ပြေးပုံစံထုတ်လုပ်ခြင်း၊ ထုတ်လုပ်မှုအပြည့်အစုံ၊ နည်းပညာအထောက်အပံ့နှင့်စစ်ဆေးခြင်းအပြည့်အဝပေးခြင်း မော်တော်ယာဉ်, အာကာသ, မှို & ကရိယာ, led အလင်းရောင်,ဆေးဘက်, စက်ဘီးနှင့်စားသုံးသူ အီလက်ထရွန်းနစ် စက်မှုလုပ်ငန်း။ အချိန်မှန် ပို့ဆောင်မှု။ သင့်ပရောဂျက်၏ ဘတ်ဂျက်နှင့် မျှော်လင့်ထားသည့် ပို့ဆောင်ချိန်အကြောင်း အနည်းငယ် ပြောပြပါ။ သင့်ပစ်မှတ်သို့ရောက်ရှိရန် ကူညီပေးရန်အတွက် ကုန်ကျစရိတ်အထိရောက်ဆုံးဝန်ဆောင်မှုများပေးဆောင်ရန် ကျွန်ုပ်တို့သည် သင့်အား ဗျူဟာမြောက်လုပ်ဆောင်မည်ဖြစ်ပြီး၊ ကျွန်ုပ်တို့ထံ ဆက်သွယ်ရန် ကြိုဆိုပါ၏ ( sales@pintejin.com သင်၏စီမံကိန်းအသစ်အတွက်တိုက်ရိုက်)