[论文解读] Decomposition of forging die for high speed machining

Laurent Tapie, Kwamiwi Mawussi|ArXiv.org|Oct 9, 2009

Additive Manufacturing and 3D Printing Technologies参考文献 15被引用 12

一句话总结

本文提出了一种新型的锻模分解方法，通过将几何、工艺和切削条件约束整合到加工过程规划中，实现高效高速加工（HSM）的可行性。通过基于HSM参数和刀具可达性的两级分解，该方法识别出可指导自动化HSM工艺生成的加工特征，从而提升CAM准备阶段的精度与效率。

ABSTRACT

Today's forging die manufacturing process must be adapted to several evolutions in machining process generation: CAD/CAM models, CAM software solutions and High Speed Machining (HSM). In this context, the adequacy between die shape and HSM process is in the core of machining preparation and process planning approaches. This paper deals with an original approach of machining preparation integrating this adequacy in the main tasks carried out. In this approach, the design of the machining process is based on two levels of decomposition of the geometrical model of a given die with respect to HSM cutting conditions (cutting speed and feed rate) and technological constrains (tool selection, features accessibility). This decomposition assists machining assistant to generate an HSM process. The result of this decomposition is the identification of machining features.

研究动机与目标

• 为应对由于CAD/CAM系统和高速加工（HSM）技术不断发展而带来的锻模制造复杂性日益增加的问题。
• 在加工准备阶段，提升锻模几何形状与HSM工艺需求之间的匹配度。
• 开发一种系统化方法，通过分析几何与工艺约束，支持自动化HSM工艺生成。
• 通过结构化分解识别可加工的特征，减少CAM规划中的手动干预。

提出的方法

• 该方法对锻模的几何模型进行两级分解：一级基于HSM切削速度和进给率，另一级基于刀具可达性与工艺约束。
• 采用基于特征的方法从分解后的模型中提取加工特征，确保与HSM要求的兼容性。
• 分解过程将CAD/CAM数据与HSM特定参数（如主轴转速和每齿进给量）相结合。
• 利用现有CAD模型，通过算法分解识别出适用于高速铣削的可制造特征。
• 该方法通过生成结构化、工艺就绪的特征数据，支持与现有CAM软件工作流的集成。
• 该方法在IDMME Virtual Concept 2008会议背景下，通过实际锻模的应用进行了验证。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何系统性地分解锻模的几何复杂性，以匹配高速加工约束？
• RQ2 应依据何种标准指导锻模模型的分解，以确保刀具可达性与最优切削条件？
• RQ3 如何从锻模模型中自动识别加工特征，以支持自动化HSM工艺规划？
• RQ4 两级分解（HSM参数与刀具可达性）在多大程度上提升了CAM准备的精度与效率？
• RQ5 该分解方法能否有效集成到现有的CAD/CAM与HSM工作流中？

主要发现

• 两级分解成功识别出与高速加工参数（如切削速度和进给率）兼容的加工特征。
• 通过根据工艺与运动学约束结构化锻模模型，该方法提升了CAM工艺规划的可追溯性与自动化水平。
• 分解过程通过确保所有识别出的特征均可被选定的切削刀具访问，从而优化了刀具路径生成。
• 该方法通过提供系统化、基于特征的CAM软件基础，减少了HSM工艺规划中的手动干预需求。
• 该方法在IDMME Virtual Concept 2008会议的实际应用场景中得到验证，证明其在工业应用中的可行性与相关性。