INTENZÍTÁS BÁZISÚ OPTIMALIZÁLÁS FORGÁCSOLÁSI PARAMÉTEREK MEGHATÁROZÁSÁHOZ

Átírás

1 INTENZÍTÁS BÁZISÚ OPTIMALIZÁLÁS FORGÁCSOLÁSI PARAMÉTEREK MEGHATÁROZÁSÁHOZ Wagner György 1, Tóth Tibor 2 egyetemi tanársegéd, ME Általános Informatikai Tanszék Prof. Dr. DSc, egyetemi tanár, ME Alkalmazott Informatikai Tanszék 1. BEVEZETÉS Gépi forgácsolás esetében lehetőség van a forgácsolási jellemzők adott határok között tetszőleges értékű megválasztására. Annak függvényében, hogy mire szeretnénk optimalizálni, a paramétereknek más értéket kell adni. Cél lehet a szerszámgép minél jobb kihasználása, de lehet cél a megmunkálási idő minimalizálása, vagy a szerszám éltartamának maximalizálása. Többféle optimalizálási módszer ismeretes. Az előadásban egy intenzitás bázisú optimalizálási módszer kerül bemutatásra. 2. A PARAMÉTEREK MEGHATÁROZÁSA Esztergálás esetén a jellemző forgácsolási paraméterek: - a forgó mozgás szögsebessége (amiből szükség esetén számítható a kerületi sebesség), - az előtolás sebessége, - a fogásmélység. Adott anyagviszonyok, és szerszámgeometria mellett a felsorolt paraméterek kiválasztása után meghatározható a forgácsolási erő értéke. Jelen módszernek azonban nem célja a forgácsolási erő vizsgálata. A paraméterek megadásának nem csak az időegység alatt leválasztásra kerülő anyagmennyiségre van kihatása, hanem a megmunkálás minőségére is: - egy adott forgácsolási sebesség esetén az előtolás növelése durvább felületet eredményez. Ennek másik következménye az, hogy az időegység alatt leválasztott anyagmennyiség nő; - ha a megnövelt eltolás megtartása mellett a finomabb felület elérése érdekében megnöveljük a forgási sebességet, akkor megemelkedik a hőmérséklet, és erősebb lesz a szerszám kopása. Megállapítható tehát, hogy a paraméterek látszólag változtathatók önmagukban, de valójában erősen összefüggnek. A három kiválasztott paraméter megválasztásával szabályozható, hogy adott időegység alatt mekkora térfogatú anyag kerüljön leválasztásra (Q [ ]). Egy adott nyers munkadarab, félkész termék esetén meghatározható, hogy mekkora anyagmennyiséget kell leválasztani (V [cm 3 ]). E kettő segítségével meghatározható az az idő, amely adott paraméterek esetén az anyagmennyiség leválasztásához szükséges. Ezt jelöljük: t M [min] = (1) 143

2 1. ábra. Ugyancsak vezessük be az anyagleválasztás intenzitását (Q): Q = d f v (2) ahol: d a fogásmélység [mm], f az előtolás [ ], és v a forgási sebesség [ ]. 3. KÖLTSÉGEK A megmunkáló helyre való érkezés előtt az alkatrész (v. nyersanyag) képvisel valamekkora értéket. A megmunkáló helyen történő munkavégzés során ez az érték megnő (hozzáadott érték). Ugyanakkor a munkavégzésnek is van költsége. Így a munkavégzés csak akkor nyereséges, ha a munkadarab értékének növekedése meghaladja a munkavégzés költségét A megmunkálás költségének összetevői: - a megmunkáló helyen dolgozó ember fizetése. Jellemzően havibér, ami lebontható órabérre. Fajlagosan akkor a legkedvezőbb, ha egy időegység alatt minél több munkadarabot készít el. (Előfordulhat, hogy nincs ott folyamatosan, csak szerszámcserénél, beállításnál, stb.) - a munkahely költsége (áramfelvétel, szerszámgép megvásárlása, amortizációja, stb.) Az amortizáció szintén időarányos. - szerszámkopásával arányos költség, amely a művelet végrehajtásának és a használati időnek a függvényében határozható meg. A költségek jelentős része időarányosan jelentkezik, vagyis az idő csökkentése a cél. A t M = képletben a leválasztandó anyagmennyiség (V) adott, az idő (t) csak a leválasztás intenzitásának (az időegység alatt leválasztásra kerülő anyagmennyiség) (Q) növelésével csökkenthető. A módszer innen kapta nevét: intenzitás bázisú optimalizálás. A Q = d f v egyenletben mindhárom paraméter szorzó tényező, vagyis adódik, hogy minden egyes tényező maximális felvehető értékét kellene meghatározni. Ez azonban több esetben negatív hatást fejthet ki: szerszámkopás, gyakoribb csere, csökkenő termelés. (3) 144

3 2. ábra A szerszám éltartamának meghatározására többféle eljárás ismert: - egyszerű Taylor éltartam egyenlet - bővített Taylor éltartam egyenlet - König-Depiereux éltartamegyenlet - Micheletti-Granovszkij-Horváth éltartamegyenlet A módszerek egy vagy több paramétert heurisztikusan rögzítenek, a fennmaradó változásának függvényében határozzák meg a szerszám éltartamát (T). A módszerek többsége bonyolult megoldási módszereket alkalmaz. 3. ábra A Tóth professzor és csoportja által kifejlesztett megoldás azon alapul, hogy az éltartamot meghatározó paraméterek nem vehetnek fel tetszőleges (folytonos) értékeket, hanem a szerszámgép fő- és mellékhajtóműve fokozatos. Paraméterei: - előtolás (f) - fogásmélység (d) - fordulatszám (n) felvehető értékeit három egymásba ágyazott ciklussal vizsgálni lehet (TAUPROG). 145

4 3.2. A költség függvény A teljes költség két összetevőre bontható: (4) ahol a megmunkálás költsége, pedig a szerszám elhasználódás költsége. A megmunkálás költsége: (5) környezeti percköltség, gépi idő. A gépi idő meghatározható a leválasztandó anyagtérfogat (V m ), és a leválasztás intenzitásának (Q) hányadosával: Ezekkel a megmunkálás költsége a következőképpen adódik: (7) A szerszámkopás költsége függvénye annak, hogy a szerszám egy élének mekkora a költsége (K él ), annak, hogy hányszor kell az éleket cserélni (N cs ): K S = K él N cs (t g ) (8) Egy él költsége meghatározható úgy, hogy a szerszám teljes költségét (K sb ) osztjuk az élek számával (N él ), valamint ez kiegészül egy él cseréjének az idő szükségletének és annak költségének szorzatával: K él = + k t cs (9) Az élek cseréjének száma meghatározható a gépi idő és 1 él éltartamának hányadosával: (6) N cs = (10) A teljes költség ezek segítségével: (11) Fentibe behelyettesítve a korábban már meghatározott gépi időt: A bővített Taylor egyenletből a szerszám éltartam: v = (13) (13)-ból kifejezve az időt: Ennek reciproka: (14). (15), ahol d f v a (2)-ben már meghatározott Q. Ezt felhasználva, illetve az egyenletet átrendezve: (16) (12) 146

5 Ezt visszahelyettesítve a korábban meghatározott teljes költségbe: (17). A gyökös tag átrendezésével: (18) Vezessük be a fajlagos költség ekvivalens időt ( ): (19) Helyettesítsük be a (11)-ben meghatározott teljes költséget ( (20). Elvégezve az adódó egyszerűsítéseket (21), majd átrendezve (22): (21), (22). Vezessünk be egy új jelölést: Ekkor (22) a következőképpen néz ki: = (23). (24). Az egyszerűsítés érdekében használjuk a következő jelölést: (25), ekkor a fajlagos költség ekvivalens idő jelentősen leegyszerűsödik: (26). A következő jelölést bevezetve: (27) 147

6 ekkor a végleges forma: [ ] (28) 3.3. A forgácsolási teljesítmény A forgácsolási (P) teljesítmény meghatározható a forgácsolás sebességének (v) és a forgácsolási erő (F) szorzatával: (29) Határozzuk meg a forgácsolási erőt, és vezessük be a (30) jelölést. Ekkor: (31) Mivel (32) 3.3. A teljesítmény korlát (Pa) (33) Mivel (34), ebből kifejezve a sebességet, adódik: (35) Így a teljesítmény korlát: (36) (37) Felhasználva, hogy: (38), Ezzel (37) a következőképp alakul: (39), (40). (41). (41)-et átrendezve: (42). 148

7 (42)-ből kifejezve f-et: (43). Mivel (44), ezért (44)-be behelyettesítve a (43)-ban meghatározott f-et: (45). Vezessük be a következő két jelölést: Ekkor (45) a következő formára hozható: (47). (48), azaz: (49). 4. ÖSSZEFOGLALÁS Sikerült a (49) formula segítségével a költség ekvivalens időt olyan formára hozni, hogy közvetve, illetve közvetlenül csak a leválasztás intenzitásától függ. Ezáltal már alkalmas intenzitás bázisú forgácsolási paraméterek meghatározására. 5. KÖSZÖNETNYILVÁNÍTÁS A kutatómunka a TÁMOP B-10/2/KONV jelű projekt részeként - az Új Magyarország Fejlesztési Terv keretében - az Európai Unió támogatásával, az Európai Szociális Alap társfinanszírozásával valósult meg. 6. IRODALOM [1] HORVÁTH M., SOMLÓ J.: A forgácsoló megmunkálások optimálása és adaptív irányítása. Műszaki Könyvkiadó, Budapest, [2] HORVÁTH M.: Alkatrészgyártási folyamatok automatizált tervezése. Akadémiai doktori értekezés, Budapest, [3] EL-MARAGHY, H.A. [editor]: Evolution and Future Perspectives of CAPP. Annals of CIRP, Vol. 42/2/2993, old. [4] TÓTH T.: Termelési rendszerek és folyamatok. A termelésinformatika alapjai. Miskolci Egyetemi Kiadó, ISBN , old. [5] TÓTH T.: Tervezési elvek, modellek és módszerek a számítógéppel in tegrált gyártásban. Miskolci Egyetemi Kiadó, ISBN , old. 149

8 TARTALOMJEGYZÉK Antal Dániel EJTÉSI TESZT EGYSZERSÍTETT MODELLEZÉSE A TERVEZÉS FÁZISÁBAN 1 Bodolai Tamás MINTATESZTEL SZOFTVER FEJLESZTÉSE LINE SCAN KAMERÁS ALKALMAZÁSOKHOZ 7 Bodzás Sándor DESIGNING AND MODELLING OF WORM GEAR HOB 12 Burmeister Dániel BUCKLING OF SHELL-STIFFENED AND AXISYMMETRICALLY LOADED ANNULAR PLATES 18 Daróczy Gabriella EMOTION AND THE COMPUTATIONAL MODEL OF METAPHORS 24 Drágár Zsuzsa NEM SZABVÁNYOS SZERSZÁM-ALAPPROFIL KIALAKÍTÁSÁNAK LEHETSÉGEI FOGASKEREKEKHEZ 30 Fekete Tamás MEMBRÁNOK ALKAKMAZÁSA SZINKRON VÁLTAKOZÓ ÁRAMÚ HIDRAULIKUS HAJTÁSOKBAN 35 Ferenczi István MODELING THE BEHAVIOR OF PROFINET IRT IN GIGABIT ETHERNET NETWORK 41 Ficsor Emese AUTOMATIZÁLT AZONOSÍTÁSTECHNIKAI ÉS NYOMONKÖVETÉSI LEHETSÉGEK VIZSGÁLATA INTERMODÁLIS SZÁLLÍTÁS SORÁN 47 Gáspár Marcell Gyula NAGYSZILÁRDSÁGÚ ACÉL HEGESZTÉSTECHNOLÓGIÁJÁNAK FEJLESZTÉSE A HLÉS ID ELEMZÉSÉVEL 54 Hriczó Krisztián NEMNEWTONI FOLYADÉKOK HATÁRRÉTEG ÁRAMLÁSÁNAK HASONLÓSÁGI MEGOLDÁSAI KONVEKTÍV FELÜLETI PEREMFELTÉTELEK MELLETT 60 Kelemen László Attila DOMBORÍTOTT FOGAZAT MATEMATIKAI MODELLEZÉSE FOGASGYRS TENGELYKAPCSOLÓKHOZ 66

9 Krizsán Zoltán STRUCTURAL IMPROVEMENTS OF THE OPENRTM ROBOT MIDDLEWARE 72 Mándy Zoltán A POSSIBLE NEURAL NETWORK FOR A HOLONIC MANUFACTURING SYSTEM 78 Simon Pál GRAFIKUS PROCESSZOROK ALKALMAZÁSA KÉPFELDOLGOZÁSI FELADATOKRA 84 Skapinyecz Róbert OPTIMALIZÁLÁSI LEHETSÉGEK VIZSGÁLATA EGY E-PIACTÉRREL INTEGRÁLT VIRTUÁLIS SZÁLLÍTÁSI VÁLLALATNÁL 90 Somoski Gábor COLD METAL TRANSFER THE CMT PROCESS 96 Szabó Adél Anett A TELJES KÖLTSÉG KONCEPCIÓ JELENTSÉGE A VÁLLALATI BESZERZÉSI GYAKORLATBAN 102 Szamosi Zoltán MEZGAZDASÁGI HULLADÉKOK VIZSGÁLATA 108 Szilágyiné Biró Andrea BETÉTEDZÉS ACÉLOK KÜLÖNBÖZ HMÉRSÉKLET KARBONITRIDÁLÁSA 114 Tomkovics Tamás DARABÁRU OSZTÁLYOZÓ RENDSZEREK KISZOLGÁLÁSI STRATÉGIÁIT BEFOLYÁSOLÓ JELLEMZK; A RENDSZEREK MODULJAI KÖZÖTTI ÖSSZEFÜGGÉSEK FELTÁRÁSA 120 Tóth Zsolt EL REDUKCIÓ ALKALMAZÁSA A TBL ALGORITMUS IDKÖLTSÉGÉNEK CSÖKKENTÉSÉRE 126 Varga Zoltán KONKRÉT LOGISZTIKAI MINTARENDSZER MODELLEZÉSE 131 Vincze Dávid MATLAB INTERFACE FOR THE 3D VIRTUAL COLLABORATION ARENA 137 Wagner György INTENZÍTÁS BÁZISÚ OPTIMALIZÁLÁS FORGÁCSOLÁSI PARAMÉTEREK MEGHATÁROZÁSÁHOZ 143