模型和仿真：有效提升机械加工效率

自从纸带被发明后，数字编码就被用来控制机床。如图1所示，数字编码可以用于各种类型的机械加工制造。但是，据实验室测试结果显示，模型的出现可以使得加工制造的效率在此基础上提高15%，为什么呢？因为模型不是专属于某一个系统，容易共享；同时，还可以通过开发云服务来对其优化。只需要用3D模型替换原来的数字编码，就可轻松实现数字化制造。

数字化制造适用于不同类型的控制领域；任何使用G代码的控制场合都可以被生成那些编码的模型代替，包括精密加工、复合型铺带、机器人和3D打印等。

以开车为例，比如从纽约到华盛顿的一段旅程。如果日程紧张，速度必然要增加。如果时间充足，有足够的时间安排，不仅会节省汽油，还会因为驾驶的平稳而减少车辆的磨损。在行驶过程中中，可能会发生事故，也可能有惊无险。即使有些事故无法避免，但是一份周密的应对高风险交通区域的计划还是会降低事故发生的概率。同样的道理，这也是为什么很少调整机床过快或者过慢工作的原因。

图1 展示了编码带给机械加工的一些限制。图片来源：Step 工具有限公司

模型的使用使加工更灵活

模型的使用让生产变得更加灵活。比如，当我们计划切削金属时，可以提前通过预估金属切削力的变化来做调整。如果切削力过大，切削深度加深时，可以通过调节速度来平衡切削力；如果需要去毛刺，不要太担心边角的问题，只需在最后一道工序保证精度即可。

图2介绍了一个加工模型的例子。如左上方所示，该零件的几何外形公差非常重要，如果不知道该零件的几何外形以及表面修正、公差和尺寸的设计要求，就无法对机器进行调整。

右上角展示了其他的模型。在加工时，需要刀具和夹具模型来建立定位模型。如果机床突然加速或减速，机床性能会受到限制，刀具也会磨损。

图2的左下部展示了如何建立工艺模型。自从G代码发明以来，已经发生了很多事件。数字化制造标准使工艺模型驱动的机械加工和装配成为现实，工艺数据和加工步骤实现同步，只需在G代码中对一种情况进行改动，而不需要在很多地方都改动。而且，工作计划也可以经过组织允许多个连续步骤、多个交替步骤以及多个并行步骤同时进行。

图2 模型中显示的机械加工

图2的右下角展示了为什么机床模型应该被包含在数字化制造数据中。因为通过将模型组件运动学纳入到计算中，不仅减少了撞刀的概率。同时，精准的数据运动学也提升了产品的质量。

数据可以对加工制造工艺进行仿真。传统G代码可以提供仿真功能。区别在于运行在控制设备上的管理系统能够及时的从模型上生成内部代码。正如一位睁着眼睛的司机，仿真器的各种优势使得机床运行的更快，不仅减少了刀具的磨损和撞刀次数，还提升了产品的质量。

一个国际团队经过10年的测试已经证明了其所带来的价值。该团队创建了一个被称为Step-NC的仿真器。Step-NC的使用证明了使用更好的工具可以有效的提高机械加工效率，同时它也展示了如何将数控机床加工方式与坐标测量机的测量方式进行有效的整合。而且，它还测试了各种机器配置上的各种零件。

测试遇到的问题

10年是一个很长的时间，测试期间也发现了一些问题。首先，在决定如何设置几何数据公差方面遇到了困难。这会花费很长时间。大的工程用户与计算机辅助设计（CAD）供应商之间要达成共识，确保每个人都能明白新模型所需具备的功能，不仅要能够满足当前的需要，还要满足未来的需要。

而且，还有需要处理的问题。直到现在，计算机核心处理器可能还一直比大多数智能手机的处理器小。这有点讽刺，因为当G代码被发明的时候，机床是企业的第二大计算机。超过50年以后，控制计算机只有在需要一个速度更快的CPU来满足操作系统的最低要求时才进行升级。

基于模型的控制需要进行实时仿真，这需要一个功能强大的计算机。现代应用程序的多媒体支持功能已经提升了计算能力。可以控制包括多达4个协同处理器和16GB的内存，这对于大多数实时仿真来说都足够了。

这会带来一个问题：需要为数字化制造数据开发一个标准。为期10年的测试是使用一个很大的模型进行的，可是它还是不够大。它包括了最适合铣削和车削所使用的全部特性和操作定义。不过，对于每个属性类别来说，它只选取一个定义，而在现实中有很多可能的定义，每种定义对于不同的情况是最优的。

图3 展示了两种功能深度的标准。

图3展示了两种测量深度的方式：

图3展示了两种测量深度的方式：从顶部或从底部。从一个机械的角度来看，从底部测量最好。如果机械加工有变化，底部一般是更加稳定的部分。机械师一般愿意从顶部测量，即从零件放置的地方开始。 （作者：Martin Hardwick）