[发明专利]一种CNC加工工艺方法有效

专利信息
申请号: 201610547897.9 申请日: 2016-07-12
公开(公告)号: CN106180829B 公开(公告)日: 2018-04-10
发明(设计)人: 陈有权;梁彪;刘质鹏;郭春光;宁侯鹏;梁生;张森芳 申请(专利权)人: 深圳市宝鸿精密模具股份有限公司
主分类号: B23C1/00 分类号: B23C1/00;B23Q17/09
代理公司: 深圳力拓知识产权代理有限公司44313 代理人: 龚健
地址: 518105 广东省深圳*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 cnc 加工 工艺 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及数控机械技术领域,具体是一种CNC加工工艺方法。

背景技术

CNC(数控机床)是计算机数字控制机床(Computer numerical control)的简称,是一种由程序控制的自动化机床。该控制系统能够逻辑地处理具有控制编码或其他符号指令规定的程序,通过计算机将其译码,从而使机床执行规定好了的动作,通过刀具切削将毛坯料加工成半成品成品零件。

目前全球模具界用得最广泛的一种数控加工机械,但无论是进口精密或国产CNC数控机械,模具零件加工出来后无论是表面光洁度,粗糙度都无法达到精密零件要求,特别是大型模具零件,CNC加工出来后都无法达到精准数据,要三番四次重复上机加工,造成加工进度缓慢,加工效率低,工人劳动强度大,时间过长,模具交期延期,成本过高,模具利润低。

发明内容

本发明的目的在于提供一种CNC加工工艺方法,以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:

一种CNC加工工艺方法,包括以下方法:

(1)选取合适自己加工钢材类型的刀具,要对刀具在加工不同钢材过程中,测试刀具在加工前与加工后的磨损值并作好记录;

(2)测试刀具磨损数据值,在粗加工中加工完成后,选取精加工刀具先精加工零件特征并周边预留0.2mm钢料不加工,在整体零件加工完成后,再做准数据精加工,优质刀具符合加工公差正负0.02mm范围;

(3)CNC铣削方式分为顺铣和逆铣两种加工方式,逆铣加工的表面粗糙度要优于顺铣加工的表面粗糙度。

作为本发明进一步的方案:方法(1)中刀具磨损值是以时间来衡量,一个小时,两个小时,三个小时各个时间段磨损数据值。

作为本发明再进一步的方案:方法(3)的具体实验方法包括:

(a)改变径向切深即侧吃刀量ae=0.3~0.7 mm,以转速n=600 r/min,进给量∫=200m/min的方法切削工件,对每一个加工面都采集两端和中间三个区域的数据,并计算出平均值;

(b)改变进给量.∫=100~500mm /min,以转速n=600 r/min,径向深切即侧吃刀量ae=0.5mm的方法切削工件,对每一个加工面都采集前后两端和中间三处区域的数据,并计算出平均值;

(c)改变转速n=600~1400 r/min,以进给量∫=200 mm/min,径向深切即侧吃刀量ae=0.5 mm的方法切削工件,对每一个加工面都采集前后两端和中间三处区域的数据,并计算出平均值。

与现有技术相比,本发明的有益效果是:本发明加工工艺方法,可以广泛应用各机械加工领域里,根据各工厂设备条件,运用以上方法可以在短时间内提高机械的效率,更能提高的机械加工品质,缩短加工周期,降低生产成本。

附图说明

图1为CNC加工工艺方法中整体零件1的结构示意图。

图2为CNC加工工艺方法中整体零件2的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。

本发明实施例中,一种CNC加工工艺方法,包括以下方法:

(1)专一刀具品牌,在众多刀具品牌中,选取合适自己加工钢材类型的刀具,要对刀具在加工不同钢材过程中,测试刀具在加工前与加工后的磨损值并作好记录,刀具磨损值是以时间来衡量,一个小时,两个小时,三个小时等各个时间段磨损数据值,加工大型模具这个是非常重要的评估数据值;

(2) 如何测试刀具磨损数据值,如图1所示,在粗加工中加工完成后,选取精加工刀具先精加工图2所示的特征并周边预留0.2mm钢料不加工,在整个整体零件加工完成后,再对图2指示特做准数据精加工,这样就可以测试刀具磨损值了,如果符合加工公差正负0.02mm范围,说明是优质品牌刀具,反之就通过这样多次测试寻找符合自己模具类型的品牌刀具,才能一次性加工成功并符合加工公差范围;

(3)CNC铣削方式也会影响加工精度,CNC只有顺铣与逆铣两种加工方式,但两种加工方式之间有很大区别,其影响精度也是很关键的因素,通过以下实验数据得出结论:

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