המאסטר הונאה כבר זמן רב להיות פתרון ייצור ממוחשב (CAM) עבור מקניינים ומהנדסים הדורשים דיוק, יעילות, ושליטה על הדור הכלים שלהם.בין הכלים המשתנים ביותר שלה הוא FLT:0 (Feature RecognitionFLT:1), טכנולוגיה שמזהה באופן אוטומטי תכונות גיאומטריות במודל ומפות אותם לאסטרטגיות מתאימות כאשר משתמשים ביעילות, תכונות קידודיות, כדי לשפר את תכונות הייצור הקצרות שלך, כדי להבטיח את תכונות קבועות, החלמות, תכונות יעילות, החלות, החלות, תכונות עקביות של יצירתו של תכנות עקביות, קידוד, יעילות, יעילות, יעילות, תכונות יעילות, תכונות יעילות, קידוד של תכונות יעילות, קידוד של תכונות יעילות, קידוד של תכנות עקביות, קידוד של תכונות עקביות, קידוד, קידוד, קידוד, קידוד של תכונות יעילות, קידוד, קידוד, קידוד, קידוד, קידוד של תכונות יעילות, קידוד של תכונות עקביות, קידוד, קידוד של תכנות עקביות, קידוד של תכונות עקביות, קידוד, קידוד, קידוד, קידוד, קידוד, קידוד של תכונות יעילות, קידוד, קידוד של תכונות עקביות, קידוד קידוד קידוד

מה מאפיין את ההכרה במאסטר?

תכונות הכרה (FR) הוא מודול בנוי ב Mastercam מנתח את הגיאומטריה המוצקה או פני השטח של מודל 3D מזהה תכונות ייצור נפוצות כגון חורים, כיסים, בוסים, חריצים, חוטים, chamfers. במקום לדרוש את המתכנת לבחור באופן ידני כל פנים או גבול, FR לסרוק את המודל מבוסס על כללים מוגדרים למשתמש, באופן אוטומטי גיאומטריה לתוך תכונות אלה הם לעתים קרובות, תכונות מוכרות, כלומר, תכונות מתקדמות, כלומר, תכונות מתקדמות, כלומר, תכונות מתקדמות, תכונות מתקדמות, תכונות מתקדמות, לעתים קרובות, תכונות מתקדמות, תכונות מתקדמות, גיאומטריה, הן יכולות להיות מסוגלות, הן יכולות להיות מסוגלות, הן בעלות אופי, הן יכולות להיות מסוגלות, הן יכולות להיות מסוגלות, הן חד-תרגול, הן יכולות להיות מסוגלות, הן לעתים קרובות, הן יכולות להיות מסוגלות, הן חד-אישיות, הן יכולות להיות מסוגלות, עם גודל חכם, עם תכונות.

הערך המרכזי של FR שוכן ב-FLT:0 [02:0]automationalph1 [בפגישת CAM טיפוסית, מתכנת עשוי לבלות 30-60 אחוזים מהזמן שלהם זיהוי ובחירת גיאומטריה לפעילות - משימה חוזרת, שגיאה-prone.

כיצד תכונות Mastercam Detects

מנוע הגילוי פועל על ידי הערכה של פרימיטיביים גיאומטריים ומערכות היחסים שלהם.לדוגמה, AFLT:0holeveFLT:1 מוכר כמשטח cylindrical עם לולאה סגורה בתחתיתו או כחור דרך אם הגליל משתרע דרך המודל. Mastercam משתמשת בשילוב של ניתוח פניות, הערכה מרחוק, דפוס התאמה לתכונות המעמדיות מסוימות, למעט תכונות ספציפיות, זיהוי פנים, וסוגיות, דרך צורות מינימליות, דרך צורות זיהוי, ומין.

סוגים של תכונות מוכרות

  • (ב) ,0) הולס: אנדרט 1 (ראה: ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) ⁇ :0 (ב) ⁇ : ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) ⁇ :0 ⁇ :0) , ⁇ ⁇ (ב) ⁇ ⁇ (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) ,0) , ⁇ : ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) ⁇ :0(Chamfers and Fillets:FreaLT:1 , Edges with bevels or Radii.
  • (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

כל סוג תכונה נושא תכונות כגון עומק, קוטר, זווית קיר, סוג הרצפה, דפוס. Mastercam משתמש בתכונות אלה להציע אסטרטגיה ראשונית של מטמון - לדוגמה, קוטור 2D עבור כיס או תרגיל נקודה ומחזור peck עבור חור עמוק.

מכניקה מאחורי הכרה

הבנת איך FR מעבד מודל עוזר לך להגדיר ציפיות מציאותיות ולהימנע ממלכודות נפוצות.זרימת העבודה בתוך המאסטרוק עוקב אחר צינור הגיוני:

  1. (FLT:0)Model יבוא:FLT:1, קובץ ה-CAD מובא, בדרך כלל ב- STEP, IGES, Parasolid, או תבנית Mastercam (MCAM).המודל חייב להיות מיליטנטי (solid) לתוצאות הטובות ביותר; מודלים על פני השטח עשויים לדרוש הכנה נוספת.
  2. (ב) ⁇ :0) ניתוח הגאומטריה: 1FLT:1 , הקרנל של Mastercam בוחן כל פנים, קצה ו- offex.It computes Normals, curvature Radii ו- adjacency גרגרי.
  3. (ב) לדוגמה, נספח:0) , ⁇ (החלים) , למשל, פני צילינדר עם רצפת התכנון בקצה אחד ופנים מוקרן בצד השני מסווגים כבור.
  4. (FLT:0grouping and Classification:FLT:1 Detected Geo סטים מחוסנים לקבוצות תכונה. overlapping או insecting תכונות ניתן לשלב או לחבוש ביקורת ידנית.
  5. (FLT:0) הצעות טואולית: FLT:1מחה על סוג ופרמטרים תכונה, Mastercam מציעה פעולות כלי (למשל, "Drill" עבור חורים, "Dynamic Mill" עבור כיסים).

אלגורית'מים ו-Tolerance Settings

מנוע ה-GMO (FLT:0) משתמש בשני אלגוריתמים של אלגוריתם:0 (המכונים:0) ,(FLT:1 ;2 אלגוריתמים של אלגוריתמים) הם קודים קשים לתכונות סטנדרטיות (למשל, צללנדר עם צורה של קואקסילית בלבד, אך ורק אלגוריתמים של אלגוריתמים הוא בעל אופיים חיוביים (A) יכולים גם להתגלות כ-Aprepreativeerativeer (מתאים יותר ל-A) עד כמה שיותר).

הגדרות נוספות כוללות את גודל המאפיין של FLT:0 (FLT:0) ; (תכונות זרות מתחת לסף) ו-FLT:2; ®FLT 3: 3, אשר מאפשר לך לא לכלול סוגים מסוימים כגון chamfers או מילויים קטנים.

מדריך נגד הכרה אוטומטית

המאסטר מציע שתי מודות: (FLT:0)AutomaticalveFLT:1 ו- (FLT:2 interactiveFLT 3: 3) במצב אוטומטי, התוכנה מעבדת את כל המודל ומציגה רשימה של תכונות מוכרות.במצב אינטראקטיבי, אתה בוחר פרצופים ספציפיים או קצוות, וחיפושי Mastercam רק אזור אינטראקטיבי הוא שימושי כאשר המודל מכיל אזורי נקי ומורכבים, או כאשר אתה רוצה לבדוק כללים קטנים בעולם לפני יישום של כללים קטנים.

שלב-בי-שלב-החלמה של שימוש בזיהוי תכונות

כדי להפיק את המרב של FR, בצע תהליך ממושמע.הצעדים להלן מניחים שיש לך מודל מוצק טעון במאסטר הונאה ואתה משתמש ברישיון הכולל את התוספת של הכרה תכונה (זמין ב Mastercam Mill, Lathe, ו- Roadr מוצרים).

שלב 1: יבוא והכין את מודל ה-CAD

Open Mastercam וייבוא הקובץ שלך באמצעות File , Open or File ייבוא.וודא שהמודל ממוקם כראוי ביחס למערכת הקואורדינטת של המכונה (origin andכיוון) אם המודל הוא מודל משטח, לשקול להמיר אותו לכדי מוצק באמצעות כלים על פני השטח של Mastercam גם, לפשט את המודל על ידי דיכוי פרטים מיותרים (מילויים קטנים, טקסט לא פונקציונלי) שיכול לבלבל את ההכרה.

שלב 2: השקת כלי זיהוי

(ב) לכרטיסיה (או הכרטיסייה להגדרה הספציפית שלך) ולאתר את ה-FLT:2Feature RecognitionFLT 3 תחת קבוצת "Toolpaths" (Toolpaths) המלחיצה על כך שהיא פותחת את הדו-שיח של מנהל זיהוי התכונות.כאן אתה בוחר בין מצבי פעולה אוטומטיים ואינטראקטיביים.

שלב 3: הגדרות זיהוי מחדש

סוגי תכונות ופרמטרים

בדיאלוג, אתה יכול לאפשר או להשבית קטגוריות תכונה ספציפיות.לדוגמה, אם אתה רק מטמון חורים וכיסים, uncheck "Bosses" ו "Slots" כדי להאיץ ניתוח.עבור כל קטגוריה, אתה יכול להגדיר מגבלות ממדיות:

  • (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) ⁇ (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) ויקרא י"א: ויקרא י"ד: ויקרא י"ד: ויקרא י"ד, כ"א, כ"כ, כ"כ, כ"ד, כ"כ, כ"ד, כ"א)
  • (ב) ⁇ :0) איתור: FLT:1 בחר לתכונות קבוצתיות לדפוסים ליניאריים, בדפוסי מעגליים או שניהם.

אפשרויות מתקדמות

לחץ על הכפתור "המתקדם" כדי לגשת לסובלנות, ספירת תכונה מינימלית (למשל, תכונות "ignore" מצאו פחות מ X פעמים) והגדרות של הבהרת התנגשות לדור כליפט.אתה יכול גם לומר למאסטר הונאה לטיפול דרך חורות באופן שונה מחורים עיוורים או להקצות אוטומטית מחזור קידוח מבוסס על יחס עומק-דממה.

שלב 4: הפעלת תהליך ההכרה

לחץ על (FLT:0) ApplyveFLT:1 או (FLT:2 RUFreaveLT 3: 3 ; בהתאם למורכבות המודל, הניתוח עשוי לקחת כמה שניות עד כמה דקות.לאחר השלמת, מנהל זיהוי תכונה מציג עץ של תכונות מזוהות, מקובצים על ידי קבוצה. כל קבוצה מראה את הספירה, גודל ממוצע, ואת הדגשה מקדימה.

שלב 5: סקירה והתאמה של תכונות Detected

זהו הצעד הקריטי ביותר.בדוק כל קבוצה של תכונות עבור בעיות לא-התאמה.

  • כיס רדודה מוכר כבור נגד (אם הרצפה היא צילינדרית).
  • מזל התמזג עם חור סמוך כי הפער קטן יותר מהסובלנות.
  • בוס המזוהה ככיס (אם נורמלים תהפכו).

אתה יכול לסווג באופן ידני תכונה על ידי לחיצה נכונה ולבחור "שינוי סוג" אתה יכול גם לפצל תכונות ממוזגות או למחוק חיובי כוזב. Mastercam משמר את התיקונים האלה בתיק.

שלב 6: יצירת כליפטים מתכונות מוכרות

ברגע שאתה מרוצה מהתכונת המאפיין, לחץ על FLT:0Generate ToolpathsFua1LT (Mastercam) ייצור סדרה של פעולות במנהל הכלים.כל תכונה מקבלת אסטרטגיה ברירת מחדל: עבור חורים, בדרך כלל מרכז / מחזור תרגיל; כיסים, שגרת 2D עם שלבים דינמיים.You יכול לערוך את הפרמטרים של פעולה (לא, מהירויות / הזנת, בדרך כלל מרכז) כמו לתקן כל דגם באופן ידני.

היתרונות של זיהוי תכונות

FR של Mastercam מספק יתרונות מוחשיים על פני זרימת העבודה של הייצור, במיוחד עבור חנויות המייצרות משפחות של חלקים עם תכונות חוזרות ונשנות.

זמן ניכוי תכנות NC

היתרון המיידי ביותר הוא מהירות.עבור חלק עם 50+ חורים ואיים רבים בכיס, הברירה ידנית יכולה לקחת 15 דקות. FR להשלים את אותה משימה בתוך דקה.במשך חודש, זה יכול לשחרר עשרות שעות שניתן להשקיע מחדש בקידוד פרמטרים חיתוך או מכסת מקומות עבודה חדשים. שיפור טיפוסי הוא 40-60% עבור תוכניות כבדות על קידוח סטנדרטי וכיס.

טעות Minimization

בחירת ידנית היא נוטה להחמיץ תכונה, בחירת הפנים הלא נכונות, או גיאומטריה כלילית מטעה. FR מסיר את הצעדים השגויים האלה. כי לוגיקה ההכרה מבוססת על כללים גאומטריים, זה לא סובל מעייפות או פיקוח יתר.התוצאה היא תוכנית NC חזקה יותר הדורשת פחות מומים הוכחה ומעט יותר.

שקיפות מעבר לחלק

בסביבות הייצור שבו אותו חלק נעשה שוב ושוב (או משפחות של חלקים דומים), FR מבטיח שכל מקרה מתוכנת זהה. אותו חור בקוטר בחלק א' וחלק B יקבל את אותה אסטרטגיה, כלי וקצב הזנה - בהנחה שהגדרות ההכרה עקביות.

שילוב עם אסטרטגיות Toolpath

FR של Mastercam אינו רק מזהה גיאומטריה; הוא גם מציע אסטרטגיות חכמות לטיפוח-תרגול.לדוגמה, כיס עמוק עם לולאה סגורה מקבל אוטומטית דינמי מיל או OptiRough Toolpath, אשר מפחית את מעורבות הכלי ומרחיב את חיי הכלי.אינטגרציה זו בין גילוי תכונה וסגנונות כלי מתקדם היא מה שמפריד את ה-Mastercam של FR ממערכות גאומטריה ישנות יותר, מבוססות לחלוטין.

יישומים אמיתיים ומקריות

כדי להעריך את ההשפעה המעשית של הכרה תכונה, לשקול את התרחישים האלה שנמשכים מהסיפורים טיפוסיים של משתמשי Mastercam.

המונחים: Machining

מכונות ספק אווירופייס מכונות אלומיניום המכילות עשרות חורים, ניגודים, וכיסים מאירים.תכנת אחד לקח באופן ידני 2.5 שעות.לאחר יישום Mastercam FR עם קובץ הגדרות נשמר המותאם לסובלנות אוויר, זמן התכנות ירד ל 45 דקות.הפרק גם זיהה דפוס של 24 חורים שהמתכנת החמצה במהלך בחירת ידני, מניעת עבודה יקרה עכשיו משתמשת כמו דוחות חדשים לכל תוכניות, והפחתה ראשונה, 70%.

ייצור רכב פועל

יצרנית רכב אחת של טיר 1 מפעילה אלפי קוצים זהים ברזל מטילים מדי חודש.כל קנקל יש שישה חורים ממקדמים, שלושה בוסים מ"ח, ושני חורים ממקדמים ומטופחים.עם גיאומטריה עקבית, FR יכול לעבד גרסה חדשה של החלק בשניות.הדגם של החנות הקודם כדי לקבץ את ששת החורים עבור מחזור קידוח יחיד, צמצום קוד על ידי 30% ופשט רשומות זיהוי כלי זיהוי שגרם בעבר.

חנות עבודה מהירה

חנות עבודה קטנה מקבלת מאות חלקים שונים בכל חודש.מהנדסים משתמשים ב- Mastercam FR כדי להעריך במהירות את זמני המחזור.על ידי הפעלת FR על מודל חדש, המהנדס מקבל ספירה תכונה ומציע אסטרטגיות מאצ'ינג.הנתונים האלה מזינים למערכת המכסה שלהם עם 75% פחות מדידת ידני, בעוד הערכות מורכבות, ציטוטים אלה המבוססים על FR הם לעתים קרובות בתוך 5% מהזמן בפועל, ומאפשרים את החנות לתחרותיות.

מגבלות ומתי להשתמש בשיטות ידניות

הכרה תכונה היא חזקה, אבל זה לא פתרון אוניברסלי.הבנת המגבלות שלה עוזר לך להימנע תסכול ועבודות מיותרות.

  • (FLT:0)Complex Freeform Surfaces:FLT:1 FR עולה על חלקים prisיים עם פניות Planar ו cylindrical Faces.מודלים עם קווי מתאר אורגניים, משטחים מפוספסים, או תערובת רב-אקסי דורש יצירת כלי ידני.
  • (FLT:0) מעלים ותכונות מנטרקינג: אנדרל 1 (IrLT:1) כאשר חור חותך דרך קיר כיס או כאשר שני כיסים חופפים, FR עשוי לייצר תוצאות ממושכות.התוכנה יכולה לנתח יחסים בין-מתפתחים, אך נקודות מורכבות לעתים קרובות צריך פיצול ידני או אסטרטגיות חלופיות.
  • (FLT:0) תכונות שאינן-Standard Geometry:FreaLT:1 לא תואמות צורות אופייניות (למשל, חריץ עם צדדים מעוקלים ומסתוריים) לא ניתן לזהות בכלל.במקרים כאלה, המתכנת חייב ליפול בחזרה למבחר גאומטריה מסורתי ויצירת כלי מותאם אישית.
  • (FLT:0) בעיות איכות שלModel: FLT:1 FR תלוי מודל מוצק נקי. Gap, חפיפות, פרצופים זעירים, ונורמלים לא נכונים כל הכרה ברמה.מודל שנראה בסדר ראייה עשוי להיות מיקרו-מקלטים שגורמים ל- FR להיכשל או לייצר מאות תכונות כוזבות. להשקיע ב- CAD מודלים בריאות לפני ייבוא זמן.
  • (FLT:0) חידוש עם אסיפות גדולות מאוד: ⁇ FLT 1:1 FR יכול להאט באופן משמעותי על מודלים עם אלפי תכונות. עבור חלקים כאלה, לשקול פלח המודל לאזורים לוגיים (למשל, פנים למעלה, פנים למטה, קירות צד) וריצה על כל אזור בנפרד.

כאשר המגבלות הללו מתעוררות, תכנות ידני נשאר הכרחי.משתמשים מנוסים משלבים את FR עם פעולות ידניות: שימוש ב- FR כדי להתמודד עם ה- 80% הקלים של התכונות, ולאחר מכן לטפל באופן ידני ב-20% המורכבים. גישה היברידית זו ממקסימה את האוטומציה ללא איכות הקרבה.

עתיד ההכרה ב-CAM

המאסטר הונאה ממשיכה לפתח את יכולותיה של FR. הגרסאות האחרונות כוללות זיהוי דפוס משופר עבור דפוסים לא סדירים, תמיכה בתכונות מילימטרים, ושילוב הדוק יותר עם סימולציה מכונה.

  • (FLT:0) Machine Learning:FLT:1 שותפי הפיתוח של Mastercam הם חקר מודלים ברשת עצבית שלמדו מתיקון משתמשים.לאורך זמן, המערכת יכולה לחזות את הכלים והאסטרטגיות המדויקים שחנות מסוימת מעדיפה לכל סוג של תכונה.
  • (FLT:0) הכרה מכרעת: FIRLT:1) עתיד FR עשוי להתאים באופן אוטומטי הגדרות סובלנות בהתבסס על מקור המודל (למשל, NativeCAD לעומת מירש מיובא) ואת תהליך המנצ'ינג (התוצאה לעומת סיום).
  • עיבוד מבוסס:0Cloud-based Processing:FLT:1 עבור מודלים גדולים מאוד, הסרת חישוב ההכרה בענן יכול להפחית את זמן עיבוד שולחן העבודה.זה גם יאפשר הגדרות תכונה שיתופית על פני קבוצות מרוחקות.
  • (FLT:0) אינטגרציה עם תאומים דיגיטליים: ⁇ 1) זיהוי תכונה יכול להיות קשור לתאום דיגיטלי של כלי המכונה, המאפשר התוכנה לבדוק לא רק יכולת גיאומטרית אלא גם מגבלות גישה וסיכוני התנגשות.

ההתפתחויות הללו מבטיחות להפחית עוד זמן התכנות ולהרחיב את טווח החלקים שניתן יהיה לבצע באופן אוטומטי.חנויות אשר יאמצו את FR עכשיו יהיו מוצבות היטב כדי למנף את ההתקדמות העתידית.

מסקנה

(ההכרה של המאסטר) היא לא כפתור קסם שמתכנן כל חלק בצורה מושלמת, אבל זה כלי חזק לאוטומטי את ההיבטים החוזרים והטעימים ביותר של תכנות CAM. על ידי הבנת איך זה עובד, מחיקתו בחוכמה, והכרה במגבלותיו, ניתן להשיג הפחתה משמעותית בזמן התכנות, שיפור עקביות ושגיאות פחות.