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這樣加工異形件問題太多,還是上車銑復合吧

2019-09-11 11:14
夾具俠
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工序分散給加工帶來的難題在于多工序下的精度控制,重復裝夾、調(diào)試、檢測等各項因素疊加以后,往往造成工件尺寸不穩(wěn)定,交付時間也變長。所以這里給大家提供一個案例思路,利用車銑復合的特性結合加工路徑優(yōu)化,解決這些問題。

零件的結構及設計要求

液冷系列密封塊結構見圖1所示,材質有鋁合金,不銹鋼兩種,密封塊是整套產(chǎn)品中核心部件,尺寸精細、結構緊湊,幾乎所有尺寸都是與其它工件配合尺寸,標星及加G尺寸尤為關鍵,不允許超差。(尺寸公差幾乎都是0.03mm以內(nèi),關鍵件隱去公差)

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圖 1 液冷系列密封塊結構圖

原裝夾、工藝方案分析

鑒于零件結構特征,最初工藝方案采取加長尾部30mm,作為4軸加工中心(立式、A軸轉頭)裝夾部位,四軸加工中心加工3處曲面,最后數(shù)控車裝夾2.02環(huán)槽,車掉加長部位,平面?傞L,工藝安排如表1所示。

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表 1 改進前工藝路線

原工藝方案問題分析

經(jīng)實際加工驗證,原來的工藝方案存在以下幾點不足:

◆四軸加工中心加工曲面時,因裝夾誤差及A軸自身誤差造成的工件圓跳動無法避免。裝夾工件時,要求每件活都用百分表找正圓跳動,跳動控制在0.02mm以內(nèi),但由于工件在切削過程中受力及裝夾本身存在的誤差,會造成銑傷外形或相關尺寸超差,經(jīng)常出現(xiàn)3個曲面尺寸不一致。

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圖2

◆最后一道工序平端面時,因加持部位較小,穩(wěn)定性差,平面后臺階厚度不一致,造成端面平面度尺寸超差。

◆加工效率低。后面兩道工序每次加工時,裝夾、找正的時間遠遠多于產(chǎn)品加工時間,因加工不穩(wěn)定,無論是工人還是檢驗員都要花費大量時間測量尺寸、挑選不合格品,造成加工效率極低。

◆因材料加長的長度都超過工件本身的長度,造成原材料極大浪費。

新工藝方案設計

從零件的結構特點和加工精度綜合分析,原工藝方案中出現(xiàn)的各種問題,總結起來都是因為多次裝夾、定位有誤差造成的,假如該零件可以安排在車削中心一次加工完成,就不會產(chǎn)生定位誤差,但車削中心加工需要解決兩個難題。

(1)機床本身最少要具有四軸以上聯(lián)動功能,且機床加工精度要能保證0.005mm以內(nèi)。

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圖3 車銑復合加工

(2)解決車銑復合加工編程問題,特別是曲面加工及多軸聯(lián)動加工,以前車間車削中心以三軸動力刀塔式為主,手工編程基本能滿足要求,沒有涉及車銑軟件編程這一領域,特別是曲面加工及多軸聯(lián)動加工。

動力刀座

車銑復合機床上的多功能刀具系統(tǒng),從毛坯到成品一次裝夾!

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軟件方面,目前市面上專業(yè)的車銑復合加工軟件不多,主要有Edagcam, Espritcam,GibbsCAM等幾種,這里選擇GibbsCAM軟件作為車銑復合編程軟件。

新工藝方案的實施

新方案使用帶Y軸的車銑復合機床一次加工出工件所有外形、曲面,切斷?傞L,排除一切裝夾定位誤差,工件外形沒有接刀痕,尺寸滿足要求。同時在加工中也需要注意零件編程方面,需要解決的幾個核心難點。

難點一:粗銑去余量

如圖4所示,該加工策略與常見加工中心軟件編程粗加工幾乎一樣,有毛坯余量識別,干涉避讓,加工后余量均勻,基本滿足零件開粗要求。

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圖4

難點二:車銑曲面編程

如圖5所示,GibbsCAM軟件曲面加工策略豐富,加工過程定義簡單,刀路軌跡簡潔,車銑復合加工出的曲面與加工中心加工的曲面表面質量幾乎一樣。

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圖5

難點三:車銑多軸聯(lián)動銑削

如圖6所示,GibbsCAM軟件有豐富多軸加工策略,刀軸定義多樣,可滿足車銑多軸多軸定位銑削與聯(lián)動銑削。

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圖6

經(jīng)實際驗證,采用新方案加工出工件完全可行,車銑一道工序加工出工件所有外形,尺寸滿足要求,加工效率提高40%,節(jié)省材料50%,圖7為加工后效果圖。

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圖7 新方案加工效果圖

這樣加工異形件問題太多,還是上車銑復合吧

新方案不僅解決了零件加工的精度與效率,最重要的是進一步將帶Y軸車削中心加工能力進一步擴展,采用Y軸時,刀具可以通過整個表面橫向移動生成一個真正的表面,加工效果與數(shù)控銑床相同,結合軟件編程,這樣就大大拓展了工藝加工能力,很多工件都可以采用帶Y軸車削中心加工,不但可以保證加工質量,而且效率也會提升很多。

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圖8 典型零件車銑加工方案

上述就是一個典型工件,原來工藝方案是在加工中心多次加工,現(xiàn)在使用車削中心結合軟件編程,在車銑一道工序加工,不僅減少了工序,更好的保證了尺寸,并且加工效率提高20%以上,這充分證明工藝能力的拓展、提高,才是生產(chǎn)效率提升,保證產(chǎn)品質量的關鍵。

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權或其他問題,請聯(lián)系舉報。

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