CN118650491A - 一种数控刀具寿命自动化预测系统及其预测方法 - Google Patents
一种数控刀具寿命自动化预测系统及其预测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN118650491A CN118650491A CN202410786437.6A CN202410786437A CN118650491A CN 118650491 A CN118650491 A CN 118650491A CN 202410786437 A CN202410786437 A CN 202410786437A CN 118650491 A CN118650491 A CN 118650491A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- processing
- tool
- numerical control
- machining
- life
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title abstract description 36
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 93
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 abstract description 60
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 abstract description 2
- 238000003754 machining Methods 0.000 description 43
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 6
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 4
- 239000000463 material Substances 0.000 description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 4
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 101001121408 Homo sapiens L-amino-acid oxidase Proteins 0.000 description 1
- 102100026388 L-amino-acid oxidase Human genes 0.000 description 1
- 101100012902 Saccharomyces cerevisiae (strain ATCC 204508 / S288c) FIG2 gene Proteins 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000010437 gem Substances 0.000 description 1
- 229910001751 gemstone Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- B23Q—DETAILS, COMPONENTS, OR ACCESSORIES FOR MACHINE TOOLS, e.g. ARRANGEMENTS FOR COPYING OR CONTROLLING; MACHINE TOOLS IN GENERAL CHARACTERISED BY THE CONSTRUCTION OF PARTICULAR DETAILS OR COMPONENTS; COMBINATIONS OR ASSOCIATIONS OF METAL-WORKING MACHINES, NOT DIRECTED TO A PARTICULAR RESULT
- B23Q17/00—Arrangements for observing, indicating or measuring on machine tools
- B23Q17/09—Arrangements for observing, indicating or measuring on machine tools for indicating or measuring cutting pressure or for determining cutting-tool condition, e.g. cutting ability, load on tool
- B23Q17/0995—Tool life management
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Machine Tool Sensing Apparatuses (AREA)
Abstract
本发明涉及航空制造自动化加工领域，公开了一种数控刀具寿命自动化预测系统及其预测方法，根据数控刀具使用过程的全寿命加工时长数据，以及数控刀具每次加工过程中的加工时长、切深、切宽、切削速度和对应次加工前的刀具累计磨损量历史数据，构建每次加工完成后的数控刀具剩余加工寿命值的预测模型，该预测模型考虑了历史累计磨损量和当前加工过程中的相关工艺参数，能够精准的预测数控刀具的剩余安全加工时间，为航空发动机零部件高效、高精度自动化加工提供可靠支撑。
Description
技术领域
本发明涉及航空制造自动化加工领域，公开了一种数控刀具寿命自动化预测系统及其预测方法。
背景技术
航空发动机被誉为现代工业“皇冠上的明珠”，航空零件价值高，研制周期长，目前行业内的数控刀具的磨损量大多靠人工测量，数控刀具的剩余安全使用时间，也即是数控刀具的使用寿命大多靠测量后进行人为判断，或者规定使用时间，其效率低且数控刀具加工时长判断误差大，容易导致加工过程中数控刀具断裂或过早判断为报废刀具，影响航空发动机零部件的加工效率，或造成数控刀具使用成本高等问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种数控刀具寿命自动化预测系统及其预测方法，能够精准的预测数控刀具的剩余安全加工时间，为航空发动机零部件高效、高精度自动化加工提供可靠支撑。
为了实现上述技术效果，本发明采用的技术方案是：
一种数控刀具寿命预测方法，包括：
获取同一型号同一材质的历史数控刀具到达最大许用磨损值的全寿命加工时长数据，以及数控刀具每次加工过程中的加工时长、切深、切宽、切削速度和对应次加工前的刀具累计磨损量历史数据；
根据数控刀具全寿命加工时长数据，以及数控刀具每次加工过程中的加工时长，分析获得每次加工完成后的数控刀具剩余加工寿命值；
以每次加工过程中的切深、切宽、切削速度和对应次加工前的刀具累计磨损量为自变量，对应次加工完成后的数控刀具剩余加工寿命值为因变量，构建每次加工完成后的数控刀具剩余加工寿命值的预测模型；
根据当前加工或待加工工艺的切深、切宽、切削速度以及当前加工或待加工工艺前的刀具累计磨损量，采用所述预测模型分析获得当前加工或待加工工艺完成后的刀具剩余切削寿命。
进一步地，每次加工完成后的数控刀具剩余加工寿命值的预测模型为其中Ti为第i次加工工艺完成后的数控刀具剩余加工寿命值，VB为刀具最大许用磨损值，Qi为第i次加工工艺前的刀具累计磨损量，Ai为第i次加工工艺的切深数据，Hi为第i次加工工艺的切宽数据，Vi为第i次加工工艺的切削速度，a为系数，m、n、p、q为指数，a、m、n、p、q通过数据拟合获得。
进一步地，每次加工前的刀具累计磨损量取值为刀具直径磨损量、刀具长度磨损量中的最大值。
进一步地，所述刀具累计磨损量通过机器视觉测量获得。
为实现上述技术效果，本发明还提供了一种数控刀具寿命自动化预测系统，包括：
数据采集模块，用于获取同一型号同一材质的历史数控刀具到达最大许用磨损值的全寿命加工时长数据，以及数控刀具每次加工过程中的加工时长、切深、切宽、切削速度和对应次加工前的刀具累计磨损量历史数据；
数据分析模块，用于根据数控刀具全寿命加工时长数据，以及数控刀具每次加工过程中的加工时长，分析获得每次加工完成后的数控刀具剩余加工寿命值；
模型构建模块，用于以每次加工过程中的切深、切宽、切削速度和对应次加工前的刀具累计磨损量为自变量，对应次加工完成后的数控刀具剩余加工寿命值为因变量，构建每次加工完成后的数控刀具剩余加工寿命值的预测模型；
预测模块，用于根据当前加工或待加工工艺的切深、切宽、切削速度以及当前加工或待加工工艺前的刀具累计磨损量，采用所述预测模型分析获得当前加工或待加工工艺完成后的刀具剩余切削寿命。
进一步地，所述模型构建模块中，所构建的预测模型为 其中Ti为第i次加工工艺完成后的数控刀具剩余加工寿命值，VB为刀具最大许用磨损值，Qi为第i次加工工艺前的刀具累计磨损量，Ai为第i次加工工艺的切深数据，Hi为第i次加工工艺的切宽数据，Vi为第i次加工工艺的切削速度，α为系数，m、n、p、q为指数，α、m、n、p、q通过数据拟合获得。
进一步地，所述模型构建模块中，每次加工前的刀具累计磨损量取值为刀具直径磨损量、刀具长度磨损量中的最大值。
进一步地，所述数据采集模块或所述预测模块中，所述刀具累计磨损量通过机器视觉测量获得。
进一步地，还包括显示模块，用于根据预测模块中的预测结果，显示对应数控刀具剩余切削寿命时间。
与现有技术相比，本发明所具备的有益效果是：本发明根据数控刀具使用过程的全寿命加工时长数据，以及数控刀具每次加工过程中的加工时长、切深、切宽、切削速度和对应次加工前的刀具累计磨损量历史数据，构建每次加工完成后的数控刀具剩余加工寿命值的预测模型，该预测模型考虑了历史累计磨损量和当前加工过程中的相关工艺参数，能够精准的预测数控刀具的剩余安全加工时间，为航空发动机零部件高效、高精度自动化加工提供可靠支撑。
附图说明
图1为实施例中数控刀具寿命预测方法流程图；
图2为实施例中数控刀具寿命自动化预测系统结构框图；
其中，1、数据采集模块；2、数据分析模块；3、模型构建模块；4、预测模块；5、显示模块。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步的详细描述。但不应将此理解为本发明上述主题的范围仅限于以下的实施例，凡基于本发明内容所实现的技术均属于本发明的范围。
实施例
参见图1，一种数控刀具寿命预测方法，包括：
获取同一型号同一材质的历史数控刀具到达最大许用磨损值的全寿命加工时长数据，以及数控刀具每次加工过程中的加工时长、切深、切宽、切削速度和对应次加工前的刀具累计磨损量历史数据；
根据数控刀具全寿命加工时长数据，以及数控刀具每次加工过程中的加工时长，分析获得每次加工完成后的数控刀具剩余加工寿命值；
以每次加工过程中的切深、切宽、切削速度和对应次加工前的刀具累计磨损量为自变量，对应次加工完成后的数控刀具剩余加工寿命值为因变量，构建每次加工完成后的数控刀具剩余加工寿命值的预测模型；
根据当前加工或待加工工艺的切深、切宽、切削速度以及当前加工或待加工工艺前的刀具累计磨损量，采用所述预测模型分析获得当前加工或待加工工艺完成后的刀具剩余切削寿命。
在本实施例中，根据数控刀具使用过程的全寿命加工时长数据，以及数控刀具每次加工过程中的加工时长、切深、切宽、切削速度和对应次加工前的刀具累计磨损量历史数据，构建每次加工完成后的数控刀具剩余加工寿命值的预测模型，该预测模型考虑了历史累计磨损量和当前加工过程中的相关工艺参数，能够精准的预测数控刀具的剩余安全加工时间，为航空发动机零部件高效、高精度自动化加工提供可靠支撑。
本实施例中，每次加工完成后的数控刀具剩余加工寿命值的预测模型为其中Ti为第i次加工工艺完成后的数控刀具剩余加工寿命值，VB为刀具最大许用磨损值，Qi为第i次加工工艺前的刀具累计磨损量，Ai为第i次加工工艺的切深数据，Hi为第i次加工工艺的切宽数据，Vi为第i次加工工艺的切削速度，α为系数，m、n、p、q为指数，α、m、n、p、q通过数据拟合获得。
为进一步确保预测模型的预测精度，确保给操作者提供可靠的剩余安全加工时间，本实施例中的每次加工前的刀具累计磨损量取值为刀具直径磨损量、刀具长度磨损量中的最大值。此外，本实施例中的所述刀具直径磨损量、刀具长度磨损量通过机器视觉测量获得。
参见图2，基于相同的发明构思，本实施例还提供了一种数控刀具寿命自动化预测系统，包括：
数据采集模1，用于获取同一型号同一材质的历史数控刀具到达最大许用磨损值的全寿命加工时长数据，以及数控刀具每次加工过程中的加工时长、切深、切宽、切削速度和对应次加工前的刀具累计磨损量历史数据；
数据分析模块2，用于根据数控刀具全寿命加工时长数据，以及数控刀具每次加工过程中的加工时长，分析获得每次加工完成后的数控刀具剩余加工寿命值；
模型构建模块3，用于以每次加工过程中的切深、切宽、切削速度和对应次加工前的刀具累计磨损量为自变量，对应次加工完成后的数控刀具剩余加工寿命值为因变量，构建每次加工完成后的数控刀具剩余加工寿命值的预测模型；
预测模块4，用于根据当前加工或待加工工艺的切深、切宽、切削速度以及当前加工或待加工工艺前的刀具累计磨损量，采用所述预测模型分析获得当前加工或待加工工艺完成后的刀具剩余切削寿命。
本实施例中的数控刀具寿命自动化预测系统还包括显示模块5，用于根据预测模块4中的预测结果，显示对应数控刀具剩余切削寿命时间。
以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种数控刀具寿命预测方法，其特征在于，包括：
获取同一型号同一材质的历史数控刀具到达最大许用磨损值的全寿命加工时长数据，以及数控刀具每次加工过程中的加工时长、切深、切宽、切削速度和对应次加工前的刀具累计磨损量历史数据；
根据数控刀具全寿命加工时长数据，以及数控刀具每次加工过程中的加工时长，分析获得每次加工完成后的数控刀具剩余加工寿命值；
以每次加工过程中的切深、切宽、切削速度和对应次加工前的刀具累计磨损量为自变量，对应次加工完成后的数控刀具剩余加工寿命值为因变量，构建每次加工完成后的数控刀具剩余加工寿命值的预测模型；
根据当前加工或待加工工艺的切深、切宽、切削速度以及当前加工或待加工工艺前的刀具累计磨损量，采用所述预测模型分析获得当前加工或待加工工艺完成后的刀具剩余切削寿命。
2.根据权利要求1所述的数控刀具寿命预测方法，其特征在于，每次加工完成后的数控刀具剩余加工寿命值的预测模型为其中Ti为第i次加工工艺完成后的数控刀具剩余加工寿命值，VB为刀具最大许用磨损值，Qi为第i次加工工艺前的刀具累计磨损量，Ai为第i次加工工艺的切深数据，Hi为第i次加工工艺的切宽数据，Vi为第i次加工工艺的切削速度，α为系数，m、n、p、q为指数，α、m、n、p、q通过数据拟合获得。
3.根据权利要求1所述的数控刀具寿命预测方法，其特征在于，每次加工前的刀具累计磨损量取值为刀具直径磨损量、刀具长度磨损量中的最大值。
4.根据权利要求3所述的数控刀具寿命预测方法，其特征在于，所述刀具累计磨损量通过机器视觉测量获得。
5.一种数控刀具寿命自动化预测系统，其特征在于，包括：。
数据采集模块，用于获取同一型号同一材质的历史数控刀具到达最大许用磨损值的全寿命加工时长数据，以及数控刀具每次加工过程中的加工时长、切深、切宽、切削速度和对应次加工前的刀具累计磨损量历史数据；
数据分析模块，用于根据数控刀具全寿命加工时长数据，以及数控刀具每次加工过程中的加工时长，分析获得每次加工完成后的数控刀具剩余加工寿命值；
模型构建模块，用于以每次加工过程中的切深、切宽、切削速度和对应次加工前的刀具累计磨损量为自变量，对应次加工完成后的数控刀具剩余加工寿命值为因变量，构建每次加工完成后的数控刀具剩余加工寿命值的预测模型；
预测模块，用于根据当前加工或待加工工艺的切深、切宽、切削速度以及当前加工或待加工工艺前的刀具累计磨损量，采用所述预测模型分析获得当前加工或待加工工艺完成后的刀具剩余切削寿命。
6.根据权利要求5所述的数控刀具寿命自动化预测系统，其特征在于，所述模型构建模块中，所构建的预测模型为其中Ti为第i次加工工艺完成后的数控刀具剩余加工寿命值，VB为刀具最大许用磨损值，Qi为第i次加工工艺前的刀具累计磨损量，Ai为第i次加工工艺的切深数据，Hi为第i次加工工艺的切宽数据，Vi为第i次加工工艺的切削速度，α为系数，m、n、p、q为指数，α、m、n、p、q通过数据拟合获得。
7.根据权利要求5所述的数控刀具寿命自动化预测系统，其特征在于，所述模型构建模块中，每次加工前的刀具累计磨损量取值为刀具直径磨损量、刀具长度磨损量中的最大值。
8.根据权利要求7所述的数控刀具寿命自动化预测系统，其特征在于，所述数据采集模块或所述预测模块中，所述刀具累计磨损量通过机器视觉测量获得。
9.根据权利要求5所述的数控刀具寿命自动化预测系统，其特征在于，还包括显示模块，用于根据预测模块中的预测结果，显示对应数控刀具剩余切削寿命时间。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410786437.6A CN118650491A (zh) | 2024-06-18 | 2024-06-18 | 一种数控刀具寿命自动化预测系统及其预测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410786437.6A CN118650491A (zh) | 2024-06-18 | 2024-06-18 | 一种数控刀具寿命自动化预测系统及其预测方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN118650491A true CN118650491A (zh) | 2024-09-17 |
Family
ID=92699112
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202410786437.6A Pending CN118650491A (zh) | 2024-06-18 | 2024-06-18 | 一种数控刀具寿命自动化预测系统及其预测方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN118650491A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118969230A (zh) * | 2024-10-14 | 2024-11-15 | 浙江微盾环保科技有限公司 | 基于非焚烧摩擦热医疗废物处理设备的刀具监测方法及系统 |
-
2024
- 2024-06-18 CN CN202410786437.6A patent/CN118650491A/zh active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118969230A (zh) * | 2024-10-14 | 2024-11-15 | 浙江微盾环保科技有限公司 | 基于非焚烧摩擦热医疗废物处理设备的刀具监测方法及系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN114202248B (zh) | 一种基于mes智能制造的生产管理方法及系统 | |
| CN108490880B (zh) | 一种数控机床切削刀具磨损状态实时监测方法 | |
| CN109270899A (zh) | 一种基于数字孪生的船用柴油机关重件制造过程管控方法 | |
| CN109249284B (zh) | 刀具加工参数补偿装置及方法 | |
| CN118650491A (zh) | 一种数控刀具寿命自动化预测系统及其预测方法 | |
| CN110263474A (zh) | 一种数控机床的刀具寿命实时预测方法 | |
| TW202012905A (zh) | 刀具磨耗監控方法 | |
| CN113146359A (zh) | 一种智能监测和诊断切削状态的数控机床控制系统 | |
| CN108445835A (zh) | 一种数控机床的零件加工尺寸预测方法 | |
| JP2019098515A (ja) | 刃具状態検査システム及び方法 | |
| CN109901512A (zh) | 一种基于加工参数标准化的车削工时定额方法 | |
| CN117806231B (zh) | 一种基于物联网的机床运行加工控制系统及方法 | |
| CN103439917A (zh) | 基于特征的切削力预测方法 | |
| CN116011263B (zh) | 刀具使用寿命的预测方法及数控刀具的调度方法和系统 | |
| CN117196417B (zh) | 一种立式加工机床加工数据智能分析管理系统 | |
| CN114536104A (zh) | 一种刀具寿命动态预测方法 | |
| CN113305644A (zh) | 一种基于零件测量数据的刀具状态监测及预警方法和系统 | |
| CN114840932A (zh) | 多因数耦合提高tc4钛合金表面粗糙度预测精度的方法 | |
| CN105159232A (zh) | 一种处理工艺文件的方法及装置 | |
| CN115455359A (zh) | 小批量误差数据的自动校正与分布拟合方法 | |
| CN118657030A (zh) | 基于模拟仿真的模具寿命预测及优化方法 | |
| CN117862954A (zh) | 一种高精密坐标镗床刀具磨损智能预测方法 | |
| CN116214263A (zh) | 一种刀具剩余寿命预测方法、系统及计算机 | |
| CN116007931A (zh) | 多源信息融合的齿轮表面质量评价方法 | |
| CN119067618B (zh) | 基于云平台的木质生产加工进度信息管理系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |