[发明专利]一种切削数据服务控制系统及控制方法在审
申请号: | 201811296431.1 | 申请日: | 2018-11-01 |
公开(公告)号: | CN109710588A | 公开(公告)日: | 2019-05-03 |
发明(设计)人: | 焦黎;王昭;王西彬;颜培;陈刚;史雪春;刘志兵;解丽静;梁志强;周天丰 | 申请(专利权)人: | 北京理工大学 |
主分类号: | G06F16/21 | 分类号: | G06F16/21;G05B19/408 |
代理公司: | 北京国坤专利代理事务所(普通合伙) 11491 | 代理人: | 郭伟红 |
地址: | 100081 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 切削 多源异构数据 基础物理 控制系统 数据服务 数据元 计算机软件技术 拓扑结构模型 功能一体化 编码方式 标准制定 高级功能 格式数据 后续数据 开发应用 实时决策 数据描述 数据应用 约束矩阵 智能功能 大数据 智能化 构建 应用 指向 集合 分析 融合 挖掘 保证 制定 开发 | ||
本发明属于计算机软件技术领域,公开了一种切削数据服务控制系统及控制方法,通过数据元和编码将基础物理数据和多源异构数据进行连接,完成数据描述标准制定、应用规范构建;实现数据、设备和功能的融合,为系统的智能化搭建提供可行方案,为参数实时决策分析和大数据挖掘等高级功能开发应用奠定基础。以切削切削数据应用为核心,以此为依据提出一种数据、设备和功能一体化的拓扑结构模型,为后续智能功能的开发奠定基础;以基础物理数据的标准化为目的,并制定约束矩阵实现数据元集合的构造,为后续数据分析的展开提供依据;在保证完整性和一致性的条件下,通过定义不同格式数据与文件的编码方式和参数指向方式,实现多源异构数据的表征应用。
技术领域
本发明属于计算机软件技术领域,尤其涉及一种切削数据服务控制系统及 控制方法。
背景技术
各工业发达国家相继建立了金属切削数据库,以积累和储存丰富的金属切 削生产和试验数据。由美国技术切削联合研究公司和美国空军材料实验所联合 建立的美国空军加工性数据中心(AFMDC),所开发的CutData系统是比较全面、 可靠的机械加工数据库系统,被集成到多个著名的CAM系统。该系统经过多次 更新完善,包括不同加工方式、刀具材料、工件材料的大量切削试验数据,可 实现典型材料的切削速度与进给量的优化推荐,并可计算不同加工条件下的功 率、材料去除率和切削时间。美国Esprit知识型数据库系统,内置了CutData机 械加工数据库,可为用户提供具有积累企业以往最佳加工经验的中央数据库, 该系统可自动识别给定零件的型腔、槽、肩和孔等加工特征及物理特性,针对 加工零件特征自动推荐最适合的加工工艺、切削刀具、切削速度和进给速度, 并可实现加工过程的仿真分析。
德国大型综合切削数据情报中心(INFOS)的切削数据库系统包含大量材 料可加工性信息。德国CimSource切削数据库系统可实现针对不同数控加工条 件,根据刀具寿命、加工成本推荐优化的加工工艺及切削参数,从而减少刀具 使用费用,提高机床的利用率。
日本产业技术综合研究所开发了加工技术网络数据库包括铸造、锻造、金 属冲压、注塑、切削、磨削、研磨、电加工、激光切割和焊接、电弧焊接、电 镀、PVD-CVD、喷镀和热处理等方面的基础知识、试验数据及加工实例等相关 信息,主要用于加工参数的优化推荐,加工问题的快速解决,加工技术的改善, 新加工技术的推广应用等。日本基于WEB的加工技术数据处理系统,收集了来 自大学、科研机构、企业生产现场的加工实例,包括不同材料、不同加工方法 的参数选择手册,结合切削加工基本理论,针对加工条件提供具体的加工工艺 及参数、从而提高生产效率、降低加工成本。
国外的刀具厂商SANDVIK、SECO、WALTER等公司也针对各自刀具的加 工性能,开发了相应的切削加工与刀具选择数据库系统,供用户针对具体的加 工条件查询最适合的加工刀具及大致的加工范围。
国内成都工具研究所、高等院校针对不同材料的典型零件相继开发了专用 的数控加工工艺数据库系统,提供对切削数据的分析处理等功能。
由于高强度钢等难加工材料切削区域摩擦剧烈、刀具磨损严重的特点,其 加工过程中的刀具磨损和失效监测成为切削性能分析的关键环节。常用的刀具 磨损和失效分析方法分为直接监测方法和间接分析监测两种。直接分析方法是 基于光学和形貌监测手段对刀具进行图像分析,通过图像识别技术进行刀具磨 损和失效信息提取。该分析方法具有直观可靠的优点,但由于平台搭建的硬件 难度、切削液与切屑对拍摄效果的影响、分析的实时性等问题无法广泛用于实 际生产。而间接分析方法则是基于不同过程信号对刀具磨损量进行表征,通过 构建过程参数与刀具状态的映射关系并进行模型训练以实现准确监测。间接分 析方法基于切削力、切削振动、主轴功率、声发射信号等信号手段实现。以上 分析方法通过一种或多种间接信号对刀具失效状态进行表征,可以保证决策的 实时性,更适宜在线分析使用。为达到精确识别,间接磨损分析需要结合适当 的信号分类方法对信号进行训练和分解。
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