플라스틱 몰드의 크기, 모양 및 위치에 관계없이 정확성을 위해 노력해야 합니다. 수동 제조는 더 이상 금형 부품 생산 요구 사항을 충족할 수 없으며 디지털화에 의존해야 합니다. 그 중 CAM 기술의 적용이 가장 일반적이며 구현 효과가 좋으며 현대 플라스틱 금형의 설계 품질과 효율성을 크게 향상시키고 업계의 광범위한 시장 공간을 엽니 다.
1 현대 금형 설계 및 제조에 CAM 기술 적용
1.1 동시 엔지니어링 기반 CAM 기술
동시 엔지니어링(CE)은 병렬 및 통합 사고를 기반으로 하는 새로운 생산 관리 모델입니다. 그것은 제품의 각 유기 성분의 기능이 평행하고 교차할 수 있도록 제품 설계 및 제조 공정을 통합합니다. 이것은 분명히 기존 직렬 직렬 관리 모드와 다릅니다. CE 기반 CAM 기술을 기반으로 전체 생산 공정은 CAD(Computer-Aided Design), CAE(Computer-Aided Engineering), CAM(Computer-Aided Manufacturing)의 세 그룹으로 나뉩니다. 각 그룹은 사전에 작업을 논의하고 테스트하고 다른 그룹과 협력하여 초기 단계에서 설계 및 생산 결함을 방지하고 제품 개발 시간을 단축하며 생산 비용을 절감하여 기업이 더 경쟁적인 시장 우위를 가질 수 있도록 서로 의사 소통합니다. 기존의 CAM 기술과 비교하여 CE를 기반으로 하며 실시간 정보 교환, 공유 및 데이터 관리 기능 모듈의 통합에 더 중점을 둡니다[1]. 플라스틱 몰드는 복잡한 곡면과 높은 정확도 요구 사항을 가지고 있습니다. 기존의 연속 생산 관리에서는 설계, 제조 및 검사가 별도로 수행됩니다. 정보를 공유할 수 없기 때문에 셋 사이의 연결이 소홀히 되어 제품 비용과 효율성이 기대에 미치지 못합니다. 주장하다. 따라서 플라스틱 주형을 설계하고 제조할 때 공정 매개변수와 제조 비용 간의 관계를 구축하기 위해 수학적 모델에 의존해야 합니다.
1.2 역행 엔지니어링에 기반한 CAM 기술
역공학(RE)은 역분석적 사고에 의존하여 완제품 설계 기술을 재현하고, 이를 기반으로 제품 프로세스, 조직 구조 등을 명확히 하여 혁신적인 제품 설계를 수행합니다. 원래 프로파일링 방법은 금형 개체를 참조하여 프로파일링 모델링 및 처리를 수행한 다음 작업자가 수정하는 것을 말합니다. 이러한 처리 방법의 정확성 여부는 작업자의 기술 수준에 영향을 받습니다. 프로파일링 프로세스는 한 번에 형성할 수 없으며 처리가 어렵고 기술 요구 사항이 높으며 효율성이 낮고 주기가 깁니다. 역행 엔지니어링을 기반으로 하는 CAM 기술로 점차 대체되고 있습니다. 이 프로세스는 주로 다음과 같은 5가지 링크로 구성됩니다. 물리적 프로토타입을 측정하기 위해 가급적이면 3D 레이저 스캐너, 좌표 측정 장치 등을 사용합니다. 기하학적 모델링 조합을 사용하여 위의 물리적 프로토타입의 디지털 결과를 시뮬레이션하고 이를 기하학적 단위로 나눕니다. CAD 소프트웨어에서 분할된 기하학적 3D 데이터를 가져오고 첫 번째 시뮬레이션 모델링 작업을 수행하고 실제 프로토타입을 비교합니다. CAD 모델 데이터를 수정한 후 CAM에서 물리적 제조를 수행합니다. 새 모델과 실제 프로토타입을 비교 및 장착하고 두 번째 수정을 수행합니다. 피팅이 성공할 때까지 위의 단계를 여러 번 반복합니다. 3D 모델의 최종 버전을 얻은 후 생산 및 건설 작업에 적용합니다[2]. 새로운 금형의 설계 및 제조에는 RE 기반 CAM 기술이 적용됩니다. 일부 금형 프로토타입의 복잡성으로 인해 3D 좌표 측정 장치를 사용하여 중요한 인터페이스와 경계 모양을 테스트할 수 있습니다. 마지막으로 CAM 소프트웨어를 활용하여 컴퓨터에서 곡면, 구멍, 말림 등을 생성하고 마지막으로 얇은 벽을 생성하여 3D 모델링 작업을 완료합니다. CAM 주류 소프트웨어를 활용하여 이 모델을 시뮬레이션하고 적합합니다. 피팅 데이터가 표준에 맞지 않으면 여러 번 수정해야 하며 피팅 데이터가 표준을 충족할 때까지 대략적인 프로토타입, 도구 유형 및 밀링 방법을 조정합니다. 금형 제조의 품질을 향상시키는 것 외에도 생산주기도 단축되고 비용과 위험이 상대적으로 낮습니다.
1.3 지식공학에 기반한 CAM 기술
지식 공학(KBE)은 어려운 문제를 해결하기 위해 인공 지능 이론을 기반으로 합니다. 그 본질은 거대한 지식 시스템을 기반으로 구축된 전문가 시스템입니다. 이 프로세스에는 인공 지능 기술을 활용하여 관련 설계 및 제조 작업을 완료하기 위해 전문가 분석, 의사 결정, 판단 등을 시뮬레이션하는 많은 데이터베이스 모듈이 포함됩니다. 의사 결정 시스템을 예로 들면 절단 매개변수를 설정하고 CNC 공작 기계를 디버그할 수 있습니다. 데이터 유도 및 추론 작업을 완료하고 처리 대상, 재료 및 위치를 결합하고 도구 및 속도와 같은 프로세스 매개변수를 추론하고 CNC 프로그래밍의 효율성을 향상시킵니다. 중복 문제를 피하십시오. 복잡한 공식과 절차를 설계하고 배열하는 지식 템플릿의 형태로 전문가 경험을 통합하는 것도 가능합니다. 기존 템플릿의지도하에 복잡한 금형 부품을 처리하고 처리 시간을 단축하며 처리 프로세스를 제어합니다. 최종 제조 공정에서 최적의 공구와 밀링 방법을 선택하고 파라미터 처리가 완료된 후 데이터 공작 기계가 관련 명령을 원활하게 실행합니다. 또한 새로운 CNC 코드의 생성을 감지하여 더 정확하게 만들기 위해 포스트 프로세서를 설치해야 합니다. 확인 후 CNC 공작기계에 해당 코드를 입력하여 제작에 참여합니다. 풍부한 지식 자료를 기반으로 한 지식 공학에 기반한 CAM 기술은 최고의 금형 가공 기술을 선택하고 수치 제어 프로그래밍을 수행하며 개발 프로세스가 디지털 및 지능형 기능을 제공하도록 하고 기업에 더 많은 이점을 제공합니다. 일부 금형은 더 복잡하며 전문가 시스템의 도움으로 단순화할 수 있습니다.
