Dijital fabrika ve simülasyon odaklı tasarım damgalama: sanal prototipten dijital ikiz işletime
Giriş: Deneyim Atölyesinden Dijital Mühendisliğe
Onlarca yıldır, metal damgalama dükkanı "çekiç ve yağ" sahnesi olarak tanımlandı. Kalıp tasarımı, eski tesisatçıların çizgi çekme deneyimine dayanır ve ilk test kalıbına genellikle geri tepme miktarını gözlemlemek için çıplak göz ve ardından elle parlatılmış telafi eşlik eder. Yeni malzemelerin ve yeni modellerin geliştirme döngüsü 18 aya sıkıştırıldığında bu model bugün tamamen başarısız oldu. Dijital teknolojiler - CAE simülasyonu, süreç bilgi tabanı, MES üretim yürütme sistemi, dijital ikiz - damgalama mühendisliğinin DNA 'sını yeniden şekillendiriyor.
Bu makale, simülasyon odaklı tasarım, sanal test ve kompanzasyon, süreç parametreleri optimizasyon veri platformu ve dijital ikiz işlemi dahil olmak üzere dijital damgalama fabrikasının yapısını açıklamaktadır.
Damgalama CAE simülasyonu: ilk ilkelerden yüksek sadakat tahminine
1.1 Elastik-plastik sonlu elemanlar yöntemi çekirdek denklemi
Damgalama simülasyonu, mekanik denge denklemlerini çözmek için açık veya örtük sonlu elemanlar yöntemine dayanmaktadır. Malzeme modeli, kalınlık anizotropisi göz önüne alındığında Hill '48 veya Barlat anizotropik verim kriterini benimser; sürtünme modeli genellikle Coulomb modelini veya daha yüksek yapışkan sürtünme modelini kullanır. Çözüm sonuçları şunları içerir: kalınlık inceltme oranı, birincil ve ikincil suşlar, geri yaylanma, şekillendirme yükü vb.
1.2 Ana akım yazılım yeteneklerinin karşılaştırılması
AutoForm: Endüstri standardı, özellikle hızlı prototipleme ve geri tepme tahmininde, kullanıcı dostu arayüzde, olgun kalıp telafi modülünde iyidir.
Dynaform: LS-DYNA çözücüsüne dayalı olarak, açık analiz doğruluğu yüksektir, karmaşık darbe oluşturma ve yüksek hızlı çarpışma sorunları için uygundur.
PAM-STAMP: Yerleşik faz değiştirme modeliyle sıcak damgalama ve çok adımlı şekillendirme alanında benzersiz avantajlar.
Simufact Şekillendirme: Gerçek damgalama işlem zincirinin (blanking-drawing-trimming-flanging) entegre simülasyonunda iyidir.
Yazılım seçimi büyük ölçüde malzeme ve uygulama senaryosuna bağlıdır. Mevcut lider şirketler, çoklu yazılım ortak simülasyonunu benimsemeye başlıyor: hızlı çizim değerlendirmesi için AutoForm kullanmak, sıcak damgalama söndürme analizi için PAM-STAMP kullanmak ve son olarak dinamik geri dönüşü doğrulamak için Dynaform kullanmak.
1.3 Simülasyon doğruluğu darboğazları ve atılımları
CAE çok olgun olmasına rağmen, ultra yüksek mukavemetli çeliğin karmaşık yayını tahmin etmedeki hata hala ±0.5mm 'ye ulaşabilir. Ana nedenler şunlardır: malzeme modeli, Bauchinger etkisini ve döngüsel yükleme altındaki sertleştirme davranışını doğru bir şekilde yansıtamaz; sürtünme katsayısı, temas basıncı ve sıcaklık ile dinamik olarak değişemez; ağ boyutu, yerel burkulmayı yakalamak için çok büyüktür.
Çığır açan yön: yapıcı modelleri kalibre etmek için gelişmiş malzeme karakterizasyon testlerinin (çapraz şekilli çift eksenli çekme ve döngüsel çekme-sıkıştırma testleri gibi) kullanılması; veri odaklı sürtünme modelleri geliştirmek - gerçek damgalama işlemi kuvvet eğrisini sürtünme katsayısını tersine çevirmek için simülasyona geri beslemek.
Sanal kalıp testi ve ters kompanzasyon teknolojisi
2.1 Geri tepme telafisi için yinelemeli algoritma
Geleneksel kalıp testi, nitelikli boyutu elde etmek için 4 ila 6 tur fiziksel modifikasyon gerektirir. Sanal kalıp testi bir simülasyon ortamında tamamlanır: önce orijinal kalıp yüzeyi oluşturulur ve parçanın geri dönüşünden sonra ağ elde etmek için geri yaylanma hesaplaması gerçekleştirilir; daha sonra ağ, her düğümün ters ofset vektörünü hesaplamak için hedef geometri ile eşleştirilir; son olarak, telafi edilmiş bir kalıp yüzeyi oluşturulur. Genellikle 2 ila 3 tur sanal yineleme, geri yaylanma hatasını ±0.1mm 'ye yakınlaştırabilir.
2.2 Çizim boncuğu ve boş tutucu kuvveti dikkate alındığında küresel optimizasyon
Geri dönüş sadece kalıbın geometrisiyle ilgili değildir, aynı zamanda çeki çubuğunun sürükleme ve boş tutucu kuvvetinden de etkilenir. Modern simülasyonlar, çekme çubuğunun en uygun yüksekliğini, konumunu ve boş tutucu kuvvet eğrisini otomatik olarak aramak için optimizasyon algoritmalarını (yanıt yüzeyi yöntemi, genetik algo gibi) birleştirebilir ve çatlama ve kırışıklığı azaltırken geri dönüşü en aza indirir.
2.3 Aktarım Modülünde Sanal Hata Ayıklamanın Uygulanması
Çok istasyonlu transfer kalıbının parçaları, manipülatörün sıkma konumunu, parçaların saygısız tavrını ve kalıbın girişimini simüle eden dinamik simülasyon gerektiren kalıplar arasında aktarılır. Sanal hata ayıklama yoluyla, çene çarpışması veya parça düşmesi riski önceden tespit edilebilir ve bu da yerinde hata ayıklama süresini büyük ölçüde kısaltır.
Damgalama işlemi veri tabanı ve paragraf önerme sistemi
3.1 Tarihsel verilerin yapılandırılmış depolanması
Damgalama atölyesi, büyük miktarda "malzeme sınıfı + malzeme kalınlığı + kalıp yapısı + süreç parametreleri + gerçek kalite sonuçları" verisi biriktirmiştir. Ancak bu veriler genellikle excel 'e, kağıt kayıtlarına veya eski ustanın beynine dağılır. Süreç veri tabanı, bu verileri standartlaştırır ve depolar ve bir indeks oluşturur, böylece yeni kalıplar tasarlanırken benzer durumlar ve önerilen damgalama basıncı, yağlama yöntemi, boşluk değeri vb.
3.2 Makine öğrenimine dayalı işlem parametreleri önerisi
Ayrıca, işlem parametreleri ve kusur türleri arasındaki haritalama ilişkisini eğitmek için sinir ağları veya rastgele orman kullanılır. Giriş: malzemelerin mekanik özellikleri, kalıpların geometrik özellikleri, yağlama koşulları; çıkış: önerilen damgalama hızı, boş tutucu kuvveti, yumruk fileto yarıçapı vb. Sistem, Avrupa 'daki birkaç büyük damgalama işletmesinde kullanılmaya başlanmış ve yeni ürünlerin hata ayıklama süresini% 30' dan fazla azaltmıştır.
IV. MES 'i damgalamak ve atölye dijital işlemi
4.1 Ekipman veri toplamadan üretime kadar şeffaflık
Damgalama atölyesinin dijital temeli, Endüstriyel Nesnelerin İnterneti 'dir: her damgalama makinesi, besleyici, otomatik kalıp değiştirici ve temizleme makinesi, gerçek zamanlı damgalama basıncı dalga formları, sıcaklık, titreşim, çıkış ve kesinti nedenlerini toplamak için SCADA sistemine bağlıdır. MES, dijital üretim kayıtları oluşturmak için bu verileri iş emirleri ve malzeme gruplarıyla ilişkilendirir.
4.2 Otomatik Kalıp Değişimi ve Hızlı Üretim Değişimi
Esnek damgalama atölyesinde kalıp değiştirme süresi, ekipmanın genel verimliliğini (OEE) doğrudan etkiler. Üretim değişim talimatı MES tarafından verilir, otomatik güdümlü araç (AGV) gerekli kalıbı presin yan tarafına taşır, hidrolik kelepçe otomatik olarak değiştirmeyi serbest bırakır ve aynı zamanda kalıbın karşılık gelen işlem parametreleri formülünü (pres eğrisi, besleme uzunluğu vb.) PLC 'ye çağırır. Tüm kalıp değiştirme işlemi 10 dakikadan daha kısa bir süreye kısaltılabilir.
4.3 Kalite Kapalı Döngü ve SPC
Damgalı parçaların temel boyutları, çevrimiçi denetim ekipmanı (lazer üçgenleme mesafe bulucu gibi) aracılığıyla gerçek zamanlı olarak MES 'e girilir ve istatistiksel süreç kontrolü (SPC) otomatik olarak gerçekleştirilir. Sürekli 7 puanlık bir artış olduğunda veya kontrol sınırı aşıldığında, sistem alarm verir ve parti arızasını önlemek için üretim hattını otomatik olarak askıya alır.
Beşincisi, dijital ikiz: sanal ve gerçekliği bütünleştiren akıllı bir damgalama hattı
5.1 Dijital ikizlerin hiyerarşisi
Dijital bir ikiz sadece bir 3D model değil, aynı zamanda bir fiziksel varlık-sanal model-veri bağlantısı-hizmet sistemi içeren kapalı bir döngüdür. Damgalama alanında, dijital ikizler üç seviyeye ayrılabilir:
Geometrik görselleştirme ikizi: Sanal alanda kalıpların, preslerin ve parçaların gerçek zamanlı pozunu görüntüler.
Süreç ikizleri: Sensör verilerini gerçek zamanlı olarak girin ve çevrimiçi tahminler yapmak için simülasyon modellerini çalıştırın (örneğin, mevcut kalıp aşınmasına dayalı olarak bir sonraki parçanın geri dönüşünü tahmin etmek).
Otonom ikiz: Sistem, insan müdahalesi olmadan işlem parametrelerini otomatik olarak ayarlar veya bakım eylemlerini tetikler.
5.2 Tipik uygulama vakaları
Otomotiv panelleri için bir damgalama hattında dijital bir ikiz sistem oluşturulmuştur: her damgalama parçasından sonra, üst kapağın dış plakası çevrimiçi optik ile ölçülür ve sapma verileri gerçek zamanlı olarak ikiz modelle senkronize edilir; Model, sapmanın kalıp aşınmasından kaynaklanıp kaynaklanmadığını belirlemek için artımlı simülasyon çalıştırır ve eğer öyleyse, bir sonraki kalıp değişimi sırasında yerel onarım kaynağı ve taşlama yapılması önerilir; Aynı zamanda, kalan ömür aşınma trendine göre tahmin edilir ve bakım planı optimize edilir.
VI. Teknik zorluklar ve uygulama yolları
Dijital damgalamanın karşı karşıya olduğu en büyük zorluk, teknolojinin kendisi değil, veri siloları ve personelin dijital okuryazarlığıdır. Damgalama atölyelerinde genellikle ses ve dokunuşla yargılamaya alışkın ve dijital araçlara karşı dayanıklı olan on yıllardır çalışan teknisyenler bulunur. Bu nedenle, "iki yollu bir sistem" gereklidir: başlangıçta insan karar verme yetkisini korurken, veri analitiği yoluyla dijital sistem tavsiyelerinin güvenilirliğini doğrular ve yavaş yavaş güven oluşturur.
Uygulama yolu önerileri: ① ekipman ağı ve veri toplama altyapısı; ② Anahtar kalıpların CAE simülasyon yeteneğinin kurulması; ③ süreç veritabanının birikmesi ve uygulanması; ④ yerel istasyonların kapalı devre kontrol pilotu; ⑤ tüm üretim hattının dijital ikiz entegrasyonu.
sonuç
Damgalama dijital fabrikası artık bir gelecek kavramı değil, rekabetçi bir hayatta kalma için gerekli bir yetenektir. "Sanal kalıp deneme + süreç veritabanı + dijital ikiz" demir üçgeninde ustalaşarak, işletmeler ürün geliştirme döngüsünü% 40 kısaltabilir, kalıp deneme sayısını% 70 azaltabilir ve kapsamlı OEE 'yi% 20' den fazla artırabilir. Bu, veri odaklı bir mühendislik devrimidir. Dijitalleşmeyi kucaklamaya istekli damgalama işletmeleri önümüzdeki on yılda yenilmez olacak.
BQUQ profesyonel bir metal damgalama üreticisidir, lütfen bize çizimler gönderin ve şirketimiz size 12 saat içinde teklif verecektir.
