数控机床智能云服务设计案例

2023-06-23 理论教育版权反馈

【摘要】：机床产业链协作设计大数据包括机床零件样本资源和机床设计信息资源。

以数控机床为例，现有的设计缺乏数据库和知识库的支持，难以实现性能的高精度设计，利用模块资源库和结合面特性资源库支撑的数控机床设计服务创新平台将传统的数控机床零部件制造延伸到机床设计仿真，再延伸到机床设计服务，不断提升数控机床的自主创新设计能力。设计大数据主要包括以下10个方面：

1.机床结合面特性大数据

根据不同类型结合面的接触表面面积、载荷分布、载荷大小，结合面介质信息，获得固定栓接结合面、导轨结合面、刀柄结合面、丝杠结合面、轴承结合面的结合面刚度、结合面阻尼、结合面等效模型、结合面建模方案大数据。机床结合面特性大数据包括结合面特性数据和结合面特性案例两方面。

结合面特性数据是针对不同的结合面类型，记录的对应结合面特征条件及结合面刚度、阻尼的数据。考虑机床结合面中所涉及的结合面类型，采用结合面定性条件全覆盖、定量条件尺度覆盖的方式，构建机床结合面特性数据库，通过不断增加结合面数据条目信息，实现结合面数据的准确查询和精确的插值拟合计算。固定栓接结合面：根据固定结合面的材料、加工方式、结合面介质、结合面面积、表面正压力，确定对应条件下的法向静刚度、切向静刚度、法向动刚度、切向动刚度、法向动阻尼、切向动阻尼等数据。导轨结合面：根据导轨结构形式、导轨型号、安装预压形式、导轨载荷，确定对应条件下的法向静刚度、切向静刚度、法向动刚度、切向动刚度、法向动阻尼、切向动阻尼等数据。刀柄结合面：根据刀柄类型、主轴材料、锥面硬度、锥面精度、结合面介质、拉刀力，确定对应条件下的径向静刚度、轴向静刚度、径向动刚度、轴向动刚度、径向动阻尼、轴向动阻尼等数据。丝杠结合面：根据丝杠直径、丝杠导程、螺母个数、丝杠预紧方式，确定对应条件下的静刚度、法向动刚度、法向动阻尼等数据。轴承结合面：根据轴承类型、轴承型号、轴承轴向力和径向力，确定对应条件下的径向静刚度、轴向静刚度、径向动刚度、轴向动刚度、径向动阻尼、轴向动阻尼等数据。结合面热阻：根据结合面材料、结合面接触面积、结合面单位面积正压力，确定对应的结合面接触热阻数据。

结合面特性案例是典型的结合面建模方法及分析过程案例。案例主要流程：

（1）建立几何模型，通过结合面特性识别、模型简化等方式建立结合面等效模型；

（2）定义模型材料属性包括弹性模量、泊松比、密度等；

（3）确定模型边界条件，包括载荷、约束，惯性力等；

（4）网格划分；

（5）设定结合面具体条件，包括接触类型，表面状态、预紧力等信息；

（6）根据需要确定分析类型及分析输出结果。

2.机床模块库设计大数据

将数控机床设计分析所用的模型模块进行整合规划，根据模块类型不同，对模块进行编码，建立对应模块的事务特性表。

机床模块库设计大数据主要包括机床的标准件模块、外购件模块和专用件模块等。机床标准件模块是机床中已经标准化的通用零部件，包括螺母、螺柱、自攻螺钉、铆钉、焊钉挡圈、垫圈、法兰、销、弹簧和螺栓等。机床外购件模块是机床设计中通过选型选配方式确定的机床零部件，由机床外协厂家加工制造，主要分为传动类模块、功能部件模块、管及管接头模块、密封件模块、电器类模块、液压气动润滑类模块和轴承类模块等。专用件模块是机床中需要重点设计分析的主机部件，包括机床床身、立柱、工作台和主轴箱等，各个机床的主机部件模块细部结构各不相同。

3.机床产业链协作设计大数据

机床产业链协作设计大数据考虑机床主机厂与各外协加工厂、上下游企业之间的交流与数据传递；为机床主机厂家提供外协厂家的产品具体参数、选配方式流程等信息，以利于机床外购部件的快速选型配置；为机床外协厂家提供机床主机厂家的设计需求信息，供外协厂家有针对性地进行产品开发工作，提高产品竞争力。

机床产业链协作设计大数据包括机床零件样本资源和机床设计信息资源。机床零件样本资源以各机床零部件企业提供的机床零部件样本手册为基础，构建零部件样本手册资源池实现零部件样本的便捷查询，在零部件样本手册资源池的基础上，实现零部件样本选型功能，根据机床零部件选型需求，即可获得所需的零部件具体信息。机床设计信息资源以机床互联网资源为基础，提供机床相关的互联网网站导航功能，加强机床行业的交流互联，具体包括机床企业导航，提供国内外数控机床制造厂商信息；机床行业协会导航，包括中国机床工具工业协会等多个机床工业协会信息；机床零部件企业导航，提供国内外数控机床零部件生产企业信息；机床专业网站导航，提供多个热门的机床信息网站。

4.机床设计规范大数据

机床设计规范大数据考虑当前机床的设计需求、设计难点、设计条件等因素，在传统机床设计方法的基础上，通过机床数字化设计方法理论及现代设计工具，制定一系列针对数控机床整机、主轴部件、支撑部件、进给系统等的设计、分析规范，提高机床行业大数据驱动的正向设计能力。机床的设计分析规范依据设计对象进行分类，主要包括数控机床整机动、静特性分析系列规范，数控机床整机热特性分析系列规范，数控机床主轴设计系列规范，数控机床直线进给系统设计系列规范，数控机床回转进给设计系列规范，数控机床支撑件设计系列规范等。

5.机床设计标准大数据机床设计标准

以当前的国家标准和行业标准为基础，收集各机床企业实际设计所用的手册信息进行电子化工作，以利于机床企业进行手册的内容查询、对比、勘误。具体包括机床设计手册：机床设计手册（86版）、简明机床夹具设计手册等；机械设计手册：简明机械设计手册、机械设计手册（零件结构设计工艺性）、机械设计手册（疲劳强度设计）、机械设计手册（成大先版单行本）等；液压设计手册：液压气动系统设计手册、液压传动与控制手册等；电气手册：电子电路大全、电气技术禁忌手册、电气照明设计手册、机床电路图大全等。

6.机床材料与仿真设计大数据

考虑到机床设计过程中机床样机试制的高额费用和资源消耗，拟建立统一的机床物理实验数据库，通过科学规划的若干机床物理实验，获得机床材料和结构方面的实验数据信息，结合有限元理论，构建机床材料仿真模型，达到减少机床样式试制次数的目的。机床的材料仿真模型根据尺度不同，主要分为机床整机材料仿真模型、机床主轴材料仿真模型、机床支撑件材料仿真模型、机床进给系统材料仿真模型、机床结合面材料仿真模型等。

7.机床经验规则设计大数据

收集机床设计中存在的大量经验公式、经验取值和经验设计方法，构建机床经验设计规则资源库大数据，将机床的经验规则作为机床规范设计的补充内容，满足机床设计上对设计精度、设计效率和设计可靠性的平衡要求。

8.机床设计实例大数据

在机床设计中，对机床的设计过程进行详细记录，构建机床的设计实例资源库，提高机床设计中的数据积累完整性。机床设计实例是从机床设计需求分析开始，经过机床整机方案设计、机床详细部件设计与分析、机床整机分析、机床方案设计评价与改进的设计全过程，最终获得机床设计结果的全部信息数据，包括机床设计各阶段参数数据，机床设计各阶段结构模型，机床设计各阶段所参考的类比对象、设计知识、计算过程、分析内容等。

9.机床设计知识融合大数据

将各类分散、异构的机床设计资源进一步规划组合，以设计知识元的形式对设计资源行重构，构建机床设计知识融合资源库，将被动的设计资源查询，转化为主动的设计资源关进联推送模式，在机床设计的具体阶段，主动提供设计内容相关的知识点、零件样本、模型模块、设计案例等信息，提高机床设计资源利用率。

10.机床知识管理大数据

绿色制造模式需要利用大数据使PLM环境影响信息透明，协同进行产品制造和使用过程监督，并使产品零部件重用普遍化。制造技术与新材料技术、新能源技术和信息技术的深度融合，变得越来越复杂。企业难以全面掌握所需的所有技术，必须借助外部力量才能完成产品的研发、制造、管理、维护和回收等活动。利用设计大数据，建立设计标准协同平台，记录设计标准制定过程全程；支持大众发布、评价标准和相关知识，形成标准知识网络，不仅了解设计标准与其他知识的关系，还可以评价标准建议者的水平和贡献，并进行排名，根据排名确定标准最终的制定者；协同跟踪和评价标准的使用情况，帮助不断完善设计标准。

数控机床设计大数据包括机床设计规范、机床设计手册、机床零部件选型工具、机床结合面应用工具等各类数控机床设计资源服务，方便地进行设计手册查找、外购件选型、机床模型调用、零部件设计计算等原本分散于不同渠道的设计工作内容，大大提升设计效率。

数控机床智能云服务设计案例

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