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11.11.2022

汽车油泥模型逆向设计与加工应用

逆向工程能够精确制作基于扫描对象的CAD曲面模型。逆向工程用于在真实物体中手动执行操作的任何地方,而随后的流程需要用到CAD模型。

在模型和模具制造过程中,扫描用油泥建模的设计对象和车辆 ,并将其传输至CAD曲面。

在模具制造过程中,试模阶段对钣金模具做出的手动更改进行扫描,已有的CAD模型基于扫描数据进行更新。

Tebis 油泥模型智能制造特征

•      智能制造零代码实施,易学易懂易用

•      局部加工,方便灵活,操作性有保障

•      模型数据,读取稳定迅速,处理能力强大

•      数字化孪生镜像制造环境,全程保障安全

•      技术支持,软件持续研发,售后服务到位

•      战略合作,技术交流深入,长期稳定发展

1.数模输入与修整

•      管理输入模型文件

•      检查输入模型质量

•      修整输入模型数据

2.加工装夹与规划

•      确认合适加工设备

•      确认加工行程极限

•      确认夹具安装高度

•      确认刀具装夹长度

3.智能模板调用

•      传统手动设置

•      交互切换设置

•      智能模板调用

4.数控刀路生成

•      前后台双运算

•      带入机床运算

•      混合数据运算

5.数控刀路检验

•      机床碰撞检查

•      刀路过切检查

6. 后置处理

•      机床后置一一对应

•      机床后置智能匹配

智能制造-面向机床的CAM智能编程

智能刀路模板,一个工步中的多条刀路独立执行。

1.手动选面加工

  手动选择加工面,选择加工坐标系,实现局部定轴加工

2.边界限制加工

   结合边界,实现边界控制局部加工

3.局部裁剪加工

      通过编程中对刀路边界的裁剪,实现局部裁剪加工

4.智能选面加工

      调用智能刀路模板,实现对局部区域智能自动加工

智能自动模板,多个工步中的多条刀路同时执行。

1.一次计算,完成所有区域

       包含多个智能刀路,完成多个加工流程需求,多区域定轴角度自动选择

2.编程标准化,培训周期短

      智能模板标准化,数字化,用户易学易懂易用。

读取STL、曲面与实体数据,支持混合数据加工

1.读取能力

       可以读取点云数据进行三角化,也可以直接读取网格数据STL

2.数据运行

      处理超大数据2GB-5GB,读取稳定,运行流畅不失真

3.数据质量

      数据质量不影响刀路生成,混合模型(网格+曲面)也可生成刀路

STL数据的修复和整理

1.减少数据量

       网格数据过密时可以一键进行疏化,减小数据量

2.缺失区域修复

       根据周围拟合修复网格数据的不封闭区域(漏洞)

3.数据整理

       删除网格数据中的重叠面和碎面

因车型或其他设计变更需在STL数据基础上进行再设计,此时利用扫描数据处理模块,即可快速处理问题。

编程前—装夹与规划

•      规划装夹的位置

•      确保加工可行性

•      更大限度减少装夹时间

编程中—带入虚拟机床计算

•      所见即所得 计算时考虑机床结构

•      加工状态调整

•      旋转轴动态调整

•      带入虚拟机床刀路计算,保证安全

编程后—设备仿真

•      完整运动仿真

换刀动作、测刀动作、抬刀移动、主轴旋转完整真实仿真

•      碰撞检查

刀具、机床整体、附件等全部做为碰撞检查因素

•      工时统计

工时统计更准确,便于合理排产

传统加工流程

弊端:

1.很多质量问题加工完成后,从机床转移到CMM后才能发现,加长生产周期

2.部分产品CMM检测后,发现还有余量可以返修,但由于从机床移除工件时基准丢失,造成产品报废

3.部分产品可能需要多次在机床和CMM之间周转,产品交期被延长

4.中间检测大量人工参与,比如:游标卡尺、高度尺,增加出错几率

Tebis 在线测量检测

过程质量控制好处:

1.保持加工流程不中断,提高一次合格率

2.消除中间过程检测人为参与可能引入的错误

3.过程质量控制数字化,提高企业数字化水平

4.降低CMM检测压力(检测设备数量一定大大小于加工设备)

实际加工案例

总结

1. Tebis面向机床的CAM智能编程,和数字化孪生镜像环境

2. Tebis工业4.1数字化智能制造云平台,满足所有制造需求

3. Tebis智能制造零代码实施,编程自动化的同时优化制造过程

4. Tebis智能导航CAM编程,解决人的问题创造更大的客户价值

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