›
›

Bài giảng Hệ thống sản xuất linh hoạt - Chương 5: Chuẩn bị công nghệ có trợ giúp của MT - Trần Đức Tăng

pdf 40 trang ngocly 1040
Download
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Bài giảng Hệ thống sản xuất linh hoạt - Chương 5: Chuẩn bị công nghệ có trợ giúp của MT - Trần Đức Tăng", để tải tài liệu gốc về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

Tài liệu đính kèm:

  • pdfbai_giang_he_thong_san_xuat_linh_hoat_chuong_5_chuan_bi_cong.pdf

Nội dung text: Bài giảng Hệ thống sản xuất linh hoạt - Chương 5: Chuẩn bị công nghệ có trợ giúp của MT - Trần Đức Tăng

  1. HC VI N K THU T QUÂN S KHOA HÀNG KHÔNG V Ũ TR BÀI Gi NG MÔN H C H TH NG S N XU T LINH HO T TS. Tr n ðc T ăng B môn CNTB & HKVT ðin tho i: 0973 991486 Email: tranductang@yahoo.com Chương5:Chunb côngngh có tr giúpcaMT 1. Gi i thi u 2. T ng quan v chu n b công ngh Nidung 3. Công ngh nhóm 4. Chu n b CN có tr giúp c a MT TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 1
  2. 1.Giithiu  Chu n b công ngh (Process Planning -PP) là mt b ph n ca ho t ñng s n xu t, nó xác ñnh trình t , n i dung, ph ươ ng pháp, ph ươ ng ti n, thông s ca c quá trình công ngh và ca các nguyên công công ngh ,nh m bi n nguyên vt li u ban ñu thành s n ph m hoàn ch nh.  Sn ph m c a PP là quy trình công ngh (Process Plan)  Ph n ti p theo là bn k ho ch v th i gian ñ th c hi n quá trình công ngh , g i là bi u ti n ñ sn xu t (Manufacturing Scheduling). TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT  Da vào PP ng ưi ta t ch c quá trình s n xu t, tính toán các ñnh m c tiêu hao ñ lp k ho ch ñm b o (thi t b , năng lưng, v t li u, d ng c , lao ñng, ), tính giá thành s n ph m và lp ra bi u ti n ñ sn xu t.  Bi u ti n ñ sn xu t cho phép l p các k ho ch th i gian khác nhau, nhưthi ñim nh p v t t ư, th i gian giao hàng,  Khi ng d ng CIM các khâu trên ñu ñưc t ñng hóa và ñiu khi n b ng máy tính. Chu n b công ngh có tr giúp c a máy tính g i là CAPP (Computer-Aided Process Planning) TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 2
  3. 2.Tngquanv chunb côngngh 2.1 Khái ni m v chu n b công ngh  Cho ñn nay h u h t các công vi c chu n b công ngh ñu ñưc làm b ng tay. T ñng hóa chu n b công ngh ñãñưc ñ xu t t hàng n a th knaynhưngmi ch th c hi n t ng ph n. M t khác t ñng hóa c ũng ph i d a trên n n công ngh truy n th ng.  Chu n b công ngh là bi n các d li u thi t k sn ph m thành h ưng d n công ngh ñ làm ra s n ph m th c, ñt các ch tiêu ch t l ưng, s lưng và kinh t mong mu n.  Trong công ngh truy n th ng chúng ta quen g i ñó là thi t k quy trình công ngh , và sn ph m c a nó gi là quy trình công ngh . TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT  Thu t ng chu n b công ngh hàm ngh ĩa r ng h ơn, bao g m c thi t k quy trình công ngh và thi t k trang b công ngh , th m chí c t ch c s n xu t.  Các d li u thi t k thưng n m trong các tài li u thi t k , g m các b n v k thu t, thuy t minh, danh m c chi ti t (Bill of Materials-BOM). TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 3
  4.  Tùy theo yêu c u mà quy trình công ngh có th ñơngin hay ph c t p, nh ưng chu n b công ngh ph i d a vào các ki n th c sau: - Ki n th c v sn ph m, ch a trong các tài li u thi t k - Ki n th c v vt li u ñ ch to ra s n ph m - Ki n th c v các l ĩnh v c công ngh liên quan - Ki n th c v thi t b công ngh (trong s tay, catalog) - Ki n th c v dng c (kh năngct, tu i b n, ) vàñ gá - Ki n th c v ngu n l c c a c ơ s sn xu t (thi t b , lao ñng ) - Ki n th c v ñnh m c th i gian và chi phí. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT  Trình t chu n b công ngh thưng g m các b ưc sau: - Phân tích tài li u thi t k (phân tích các b mt gia công, yêu c u k thu t, tính công ngh ca thi t k , .) - Ch n phôi (v t li u, d ng, kích th ưc, kh i l ưng ) - Thi t k ti n trình công ngh (n i dung th t các nguyên công và v trí th c hi n các nguyên công) - Thi t k các nguyên công công ngh (ch n máy, gá dng c ct, d ng c ño ) - Xác ñnh ch ñ công ngh ( lưng d ư gia công, ch ñ ct, tr ơn ngu i, ki m nghi m l c c t, ñ chính xác, ch t l ưng b mt, ) - Lp tài li u công ngh (phi u quy trình công ngh , các ñnh mc tiêu hao, chi phí, ) TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 4
  5. 2.2 Các ph ươ ng pháp chu n b công ngh  Ph ươ ng pháp k th a - Ph ươ ng pháp này d a vào các quy trình chu n, ñưc t o ra t trưc cho t ng nhóm chi ti t. Khi có chi ti t m i, ng ưi ta c ăn c vào ñc ñim k t c u mà gán nó vào m t nhóm nh t ñnh, sau ñó ly quy trình chu n t ươ ng ng, hi u ch nh các thông s cho phù hp. - Vì ph i d a vào phân nhóm và mã hóa chi ti t, ph ươ ng pháp k th a g n li n v i công ngh nhóm (Group Technology) TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT - Các b ưc áp d ng ph ươ ng pháp k th a: - Xây d ng h th ng mã hóa chi ti t - Thi t l p nhóm chi ti t (Part Family) - Xây d ng quy trình công ngh chu n cho nhóm - Truy c p và bi n ñi quy trình công ngh chu n theo yêu cu c a chi ti t m i. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 5
  6. Trình t thi t k quy trình công ngh theophươngph áp k th a TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT  Ph ươ ng pháp s n sinh - Theo ph ươ ng pháp này ng ưi ta t o m i các quy trình công ngh trêncơs các module (g m các nguyên công hay t p hp các nguyên công) chu n, ñưc xây d ng cho t ng lo i b mt - Các b ưc thi t l p quy trình công ngh theophươngph áp s n sinh: - T bn v chi ti t ch n các b mt c n gia công - Vi t ng b mt gia công, ch n nguyên công thích h p - Th c hi n các công vi c theo th tc thông th ưng: ch n máy, gáñt, d ng c , ch ñ công ngh , - Xu t tài li u công ngh . TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 6
  7. - ð gia công m t b mt th ưng t n t i nhi u ph ươ ng án công ngh . Cái khó ca ph ươ ng pháp này là ch n ph ươ ng án. Khi lp quy trình công ngh bng tay, nhà công ngh thưng d a vào m t vài h ưng d n, theo kinh nghi m ho c thói quen. ðiu này ñơ n gi n nh ưng không ñm b o tính kh thi và hi u qu . - CAPP ñòi h i các công c toán h c tr giúp phân tích và ra quy t ñnh. Quá trình này liên quan ñn c ơ s d li u công ngh ( ph ươ ng pháp gia công, máy c t, d ng c , ) vàphương pháp suy lý ñ la ch n. Do ñóngưi ta tìm ñn trí tu nhân to TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT Thi t k quy trình công ngh theophươngph áp s n sinh TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 7
  8. 3.Côngngh nhóm 3.1 Khái ni m  TrongthiÕtkÕ,chóngta® quenvíinguyªnt¾cthèngnhÊtho¸ v tiªuchuÈnho¸ kÕtcÊu.B»ngc¸chquyc¸cc¬ cÊu,chitiÕtm¸ycã chøcn¨ngv kÕtcÊut−¬ngtù nhauvÒmétsè h÷uh¹nc¸cnhãm ®iÓnh×nhm ng−êita® h¹nchÕ®−îcsù ®ad¹ngvÒkÕtcÊucña c¸cc¬ cÊuv chitiÕtm¸y. VÝdô,thayv× lmrac¸cvÝtcã®−êngkÝnh,chiÒudi,b−ícren,d¹ng ren, tuú ý,ng−êita® quy−ícvíinhauchØ chÕt¹oc¸cvÝtvíikÝch th−ícv h×nhd¹ngnhÊt®Þnh.§iÒu®ãlmt¨ngsè l−îngchitiÕt cïnglo¹i,khiÕnchochiphÝs¶nxuÊtgi¶m,t¹othuËnlîichoph©n phèiv sö dông. ChóngtacãthÓ t×mvÝdôvÒthèngnhÊtho¸ v tiªuchuÈnho¸ trong mäilÜnhvùccña®êisèng,nh− thèngnhÊtcì giy,cì quÇn¸o,sè nètnh¹c,cÊutrócv¨nb¶n,thèngnhÊtconsè v ch÷ viÕt,thèng nhÊtquyt¾cøngxö trongx héi, TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT  Tõgi÷athÕkû tr−íc,ng−êita® ®−arakh¸iniÖm"thèngnhÊt ho¸","®iÓnh×nhho¸"qu¸ tr×nhc«ngnghÖ.§ãl xuh−ínggép c¸cchitiÕtm¸ycã®Æc®iÓmkÕtcÊuv c«ngnghÖ t−¬ngtù nhauthnhtõngnhãm®Ó cãthÓ ¸pdôngchungmétquytr×nh c«ngnghÖ,giac«ngtrªncïngmétd©ychuyÒn,sö dôngchung thiÕtbÞ,dôngcô,®å g¸.  B»ngc¸ch®ã,cãthÓ t¨ngtÝnhlo¹tcñas¶nphÈm,chophÐpsö dôngc¸ctrangthiÕtbÞchuyªndïng,tù ®éngho¸,®ångthêi còngcòngchuyªnm«nho¸ c¶ c«ngnh©n, KÕtqu¶ l mét mÆt,gi¶m®¸ngkÓ thêigianv chiphÝchuÈnbÞc«ngnghÖ, mÆtkh¸cl n©ngcaon¨ngsuÊt,n©ngcaochÊtl−îngv gi¶m chiphÝs¶nxuÊt. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 8
  9.  Tr−íckhicãCNN,nguyªnt¾cthèngnhÊtho¸ qu¸ tr×nhc«ng nghÖ,do®ßihái sù thèngnhÊtvÒquytr×nhc«ngnghÖ,nªnchØ ¸pdông®−îcchod¹ngs¶nxuÊtlo¹tlínv hngkhèi,trong ®ãsè lo¹is¶nphÈmrÊtÝt,cßnsè l−îngs¶nphÈmcïnglo¹irÊt lín,t¹otiÒn®ÒvÒkinhtÕchoviÖct¹orac¸cd©ychuyÒns¶n xuÊtchuyªndïng,chØ ®Ó s¶nxuÊtmétvilo¹is¶nphÈmcè ®Þnh(d©ychuyÒns¶nxuÊtcøng).  NÕusè lo¹is¶nphÈmlín,sè s¶nphÈmcïnglo¹inhá th× ph¶i dïngc¸cc«ng®o¹n,ph©nx−ëngvíic¸cm¸yv¹nn¨ng,tr×nh ®é c¬ khÝho¸ v tù ®éngho¸ thÊp,dÔthÝchøngvíisù thay®æi th−êngxuyªnvÒchñnglo¹is¶nphÈm,nh−ngn¨ngsuÊtthÊp, chÊtl−îngkh«ngæn®Þnh. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT  Nh− vËy,muènsö dôngc¸cthiÕtbÞchuyªndïng,®−îctù ®éng ho¸ th× ph¶in©ngcaotÝnhlo¹tcñas¶nphÈm.CNNxuÊtph¸t tõthùctÕl cãnhiÒuchitiÕtkh«ngthÓ dïngchungmétquy tr×nhc«ngnghÖ,nh−ngl¹iquanh÷ngnguyªnc«nggièngnhau v cãthÓ dïngchungméthaymétsè trang,thiÕtbÞc«ngnghÖ no®ã. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 9
  10. Cácví d: (b) H chi ti t d ng h p yêu c u các nguyên công phay t ươ ng t nhau TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 10
  11.  CNNl biÖnph¸pn©ngcaotÝnhlo¹ttrongs¶nxuÊt®¬nchiÕc, lo¹tnhá b»ngc¸chgépc¸cchitiÕtt−¬ngtù nhauvÒkÕtcÊuv c«ngnghÖ,saochotrongquytr×nhc«ngnghÖ giac«ngcãc¸c nguyªnc«nggièngnhau.  Nguyªnc«nggièngnhau®ångnghÜavíidïngchungtrang, thiÕtbÞc«ngnghÖ.¦u®iÓmcñaCNNl ë chç,nãkh«ng®ßi háitÊtc¶ hoÆc®asè nguyªnc«ngtrïngnhau.Tuú theosè nguyªnc«ngtrïngnhautrongquytr×nhc«ngnghÖ cñac¸c thnhviªntrongnhãmm ng−êitatæ chøcranguyªnc«ng nhãm,d©ychuyÒnnhãm.Nguyªnc«ngnhãml tiÒn®ÒvÒ c«ngnghÖ ®Ó thiÕtlËpratÕbos¶nxuÊt. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT  Dot¨ng®−îcsè chitiÕtcïng®−îcgiac«ngtrªnmétlo¹ithiÕt bÞm tÇnsuÊtsö dôngthiÕtbÞt¨ng,cã®iÒukiÖn®Ó sö dông thiÕtbÞtù ®éngho¸ cãn¨ngsuÊtcao.Nãic¸chkh¸c,CNNcho phÐp¸pdôngc«ngnghÖ tiªntiÕn,T§Hngayc¶ trong®iÒu kiÖns¶nxuÊt®¬nchiÕc,lo¹tnhá.  Tuynhiªn,dï c¸cchitiÕtë trongcïngmétnhãmth× chóng còngkh«ngthÓ hontongièngnhauvÒkÕtcÊu(h×nhd¸ng, kÝchth−íc,vËtliÖu,yªucÇukü thuËt, ).  V× vËy,mÆcdï cïng®−îcgiac«ngtrªnmétm¸y,dïngchung ®å g¸, th× c¸chg¸ kÑp,sö dôngdôngcô,chÕ®é giac«ng, còngph¶ikh¸cnhau. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 11
  12.  §Ó ®¸pøngyªucÇugiac«ngtÊtc¶ c¸cchitiÕttrongnhãm, trangthiÕtbÞc«ngnghÖ l¹iph¶icãkÕtcÊu®ÆcbiÖt,phøct¹p h¬n,g©ynªnnh÷ngkhãkh¨nmíitrongthiÕtkÕ,chÕt¹otrang thiÕtbÞc«ngnghÖ v thiÕtkÕquytr×nhc«ngnghÖ.  Tõ®ãsinhrac¸ckh¸iniÖm"®å g¸ nhãm","quytr×nhCNN", "d©ychuyÒnCNN".Chóngcã®Æc®iÓmchungl phøct¹p,®¾t tiÒn,khãsö dông,khãtæ chøc.§ãchÝnhl roc¶n,® tõng h¹nchÕøngdôngCNNtrongc«ngnghiÖp. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT  CNNmë ®−êng¸pdôngc«ngnghÖ T§Hvos¶nxuÊt®¬n chiÕc,lo¹tnhá.VÒphÇnm×nh,T§Hl¹igiópth¸ogì nh÷ngvËt c¶ntrªncon®−êngph¸ttriÓnv øngdôngCNN.C«ngnghÖ thamsè v c«ngnghÖ thÝchnghitrongc¸cphÇnmÒmCAD hiÖn®¹il c«ngcôtrî gióptuyÖtvêichoCNN.  NhêtÝnhlinhho¹tcaocñabé ®iÒukhiÓncontourm trªnc¸c m¸yv trungt©mgiac«ngCNCcãthÓ t¹oh×nhc¸cbÒmÆtrÊt phøct¹p,®¹t®é chÝnhx¸cvÞtrÝv h×nhd¸ngcaom kh«ng cÇnc¸c®å g¸,c¸cxÝchtruyÒn®éngphô,c¸cdao®Þnhh×nh, nh− tr−íc®©y.Nãic¸chkh¸c,nhiÒuchøcn¨ng®ÞnhvÞ,t¹o h×nhcñac¸c®å g¸,dôngcôtr−íc®©y® ®−îcchuyÓncho ch−¬ngtr×nhNC,m ch−¬ngtr×nhNCth× dÔt¹o,dÔqu¶nlý,dÔ söa®æih¬n(nghÜal linhho¹th¬n)rÊtnhiÒusovíic¸ctiÒn nhiÖmcñanã. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 12
  13.  VÝdô:C¶ 3chitiÕt®Òucãd¹ngtrßnxoay,nh−ngcãbiªnd¹ngrÊt phøct¹p(gåmc¸cmÆttrô,c«n,cãl−întrßnhoÆcmÆtcÇuvíic¸c ®−êngkÝnhkh¸cnhau),tr−íc®©yph¶i®−îcgiac«ngtrªnm¸ytiÖn chÐph×nhv mçichitiÕtph¶icãd−ìngriªng.H¬nn÷a,chitiÕt(a)l¹i cãc¸crnhh−íngkÝnh,ph¶igiac«ngtrªnm¸yphay.V× vËykh«ng thÓ gépchóngvométnhãm®−îc.SongnÕudïngm¸yCNCth× vÊn®Òl¹ikh¸c:c¶ 3chitiÕt®ÒucãthÓ giac«ngtränvÑntrong1lÇn g¸ trªnm¸ytiÖn3trôc(X,Z,C)víidaocãdÉn®éng (DrivenTool) . (a) (b) (c) TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT C¸cchitiÕt®−îcgiac«ngtrªntrungt©mphayCNC5trôc.NÕutheo c«ngnghÖ truyÒnthèngth× mçichitiÕtph¶itr¶iquanhiÒunguyªn c«ng,dïngnhiÒulo¹i®å g¸ v dôngcôc¾tkh¸cnhau. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 13
  14.  TathÊy,khisö dôngm¸yCNCth× nhãmchitiÕtgiac«ng®−îc më réngrÊtnhiÒu,sè chñnglo¹i®−îcgiac«ngt¨ngv mçi lo¹ikh«ngcÇncãsè l−înglín.  CNNt¹otiÒn®ÒvÒkinhtÕ®Ó sö dôngc¸cm¸yCNChiÖn®¹i, ®¾ttiÒntrongs¶nxuÊt®¬nchiÕc,lo¹tnhá.Ng−îcl¹i,m¸y CNCt¹othuËnlîichoviÖc¸pdôngCNN. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 3.2 Chi ti t t ng h p trong CNN  C«ngviÖcquanträngbËcnhÊtkhiøngdôngCNNl ph©n nhãmchitiÕtgiac«ng.§ãl gépc¸cchitiÕtt−¬ngtù nhauvÒ kÕtcÊuv c«ngnghÖ vométnhãm.Mçinhãm®−îc®¹idiÖn b»ngmétchitiÕttænghîp.§ãl chitiÕtthùchoÆcgi¶ ®Þnh.  TrongthiÕtkÕ,chitiÕttænghîpph¶icãtÊtc¶ c¸cbÒmÆtm c¸cchitiÕttrongnhãmcã.B¶nthiÕtkÕcñachitiÕttænghîp ®−îccoil thiÕtkÕchuÈn.KhithiÕtkÕmétchitiÕtcôthÓ trong nhãm,chØ cÇnlÊyv söa®æib¶nthiÕtkÕchuÈnny. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 14
  15.  Theoquan®iÓmc«ngnghÖ th× chitiÕttænghîpph¶itr¶iqua tÊtc¶ c¸ckh©uc«ngnghÖ m c¸cchitiÕttrongnhãmtr¶iqua.  TrongchuÈnbÞc«ngnghÖ,quytr×nhgiac«ngchitiÕttænghîp ®−îccoil quytr×nhchuÈn.Quytr×nhcñamétchitiÕttrong nhãmnhËn®−îcb»ngc¸chbá bítc¸ckh©ukh«ngcãv chØnhsöac¸cth«ngsè,nÕucÇn.  Nh− vËy,thayv× ph¶ithùchiÖntØ mØ mäic«ngviÖcthiÕtkÕ, chuÈnbÞc«ngnghÖ,qu¶nlýs¶nxuÊt, chotÊtc¶ c¸cchitiÕt, th× CNNchØ ®ßiháithùchiÖnc¸cc«ngviÖctrªnchochitiÕt tænghîp. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT Sù h×nhthnhchitiÕttænghîpkhithiÕtkÕ TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 15
  16. Sù h×nhthnhchitiÕttænghîpkhiCBCN TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 3.3M ho¸ chitiÕt  ViÖcph©nnhãmc¸cchitiÕtv truycËpth«ngtinvÒkÕtcÊu, c«ngnghÖ tiªuchuÈncñamçinhãm®Òuph¶ith«ngquam chitiÕt(PartCode).  Qu¸ tr×nht¹oram ®−îcgäil m ho¸.  M ph¶i®¸pøngnh÷ngyªucÇunhÊt®Þnh,nh− ph¶irârng, kh«ngg©ysù nhËpnh»ng,dÔsö dông,dÔqu¶nlýb»ngm¸y tÝnh, Do®ãviÖcm ho¸ ph¶itu©ntheonh÷ngquyt¾c.  HÖ thèngnh÷ngquyt¾c,dùavo®ã®Ó m ho¸ chitiÕt®−îc gäil hÖ m (CodingSystem).  CãnhiÒuhÖ m kh¸cnhau® ®−îcsö dông,nh−ngchóng®Òu cãchungnh÷ng®Æc®iÓmvÒcÊutróc. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 16
  17. 3.3.1 CÊu tróc cña m·  M chitiÕtl métchuçic¸ckýtù (ch÷ c¸ihoÆcch÷ sè),®−îc s¾pxÕptheoquyt¾cnhÊt®Þnh®Ó thÓ hiÖnnh÷ng®Æc®iÓmkÕt cÊuv c«ngnghÖ cñachitiÕt.CÊutróccñam quy®Þnhsè l−îngv thø tù cñac¸ckýtù trong®ã.  Cã3kiÓucÊutrócc¬ b¶ncñam: CÊutróckiÓuchuçi( ChaintypeStructure) CÊutrócm kiÓuthø bËc(HierarchicalStructure) CÊutróclai(HybridStructure) TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT CÊutróckiÓuchuçi( ChaintypeStructure) ,trong®ãýnghÜa cñamçikýtù trongchuçil cè ®Þnh,kh«ngphôthuécvokýtù ®øngtr−ícnã.KiÓucÊutrócnycßncãtªnl Polycode (m phøc).M kiÓunydÔhiÓu®èivíing−êinh−ngdiv lngphÝ bé nhí cñam¸ytÝnh. CÊutrócm kiÓuchuçi TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 17
  18. CÊutrócm kiÓuthø bËc(HierarchicalStructure),ýnghÜacña mçikýtù phôthuécvoýnghÜakýtù tr−ícnã.KiÓucÊutróc nycßncãtªnl Monocode(m ®¬n)hayTreeStructure (nh¸nhc©y).M kiÓunygän,dÔxö lýb»ngm¸ytÝnh,nh−ng khãhiÓu®èivíing−êikhixö lýthñ c«ng. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT CÊutróclai(HybridStructure)sö dôngc¶ 2lo¹itrªn.HÇuhÕt c¸chÖ m sö dôngtrongc«ngnghiÖp®ÒudïngcÊutróclai. CÊutrócm kiÓuhçnhîp(lai) TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 18
  19. 3.3.2Métsè hÖ m th«ngdông  CãnhiÒuhÖ m th−¬ngm¹i,trong®ãth−êng®−îcnãi®Õnl c¸chÖ Opitz,KK3,MICLASS,DCLASS,COFORM.CãhÖ thuéclo¹i®Þnhh−íngthiÕtkÕ,cãlo¹i®Þnhh−íngs¶nxuÊt.  HÖ m OpitzcãthÓ ®−îcbiÕt®ÕnnhiÒunhÊt,®−îcH.Opitzë tr−êngTænghîpAachen §øcthiÕtlËp.CÊutróccñahÖ cã5 kýtù chÝnhv 4kýtù bæ trî (h×nhbªn). C¸ckýtù ®Çuchøath«ngtinh×nhhäc¶nhh−ëng®Õnchän ph−¬ngph¸p,thiÕtbÞv dôngcôc¾t:trßnxoayhaykh«ngtrßn xoay,biªnd¹ngchÝnh,giac«ngtrßnxoay,giac«ngph¼ng,c¸c bÒmÆtphô(lç,r¨ng, ). TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT C¸ckýtù bæ trî chøath«ngtinvÒkÝchth−íc,vËtliÖu,d¹ng ph«i,cÊpchÝnhx¸c.C¸cth«ngtinny¶nhh−ëng®ÕnviÖc chänchÕ®é c«ngnghÖ.Ngoira,hÖ nycßnchophÐpmë réngthªm4kýtù n÷a®Ó tÝchøngvíi®Æc®iÓmriªngcñamçi doanhnghiÖp. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 19
  20. CÊutróccñahÖ m Opitz TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT  HÖ m KK3doHéixóctiÕn c«ngnghiÖpm¸ymãc (NhËt)x©ydùng.HÖ nycã tíi21kýtù (H×nhbªn). §Æc®iÓmchungcñachitiÕt ®−îcm« t¶ bëi2kýtù ®Çu: kýtù thø nhÊtm« t¶ chøc n¨ng(r¨ng,trôc,dÉn®éng, kÑp, ),kýtù thø haim« t¶ c¸c®Æc®iÓmbæ sung. Nhãm2kýtù tiÕptheochøa th«ngtinvÒvËtliÖu:lo¹ivËt liÖuv d¹ngph«i. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 20
  21.  HÖ MICLASS(MetalInstituteClassification System)®−îcthiÕtlËpt¹iH Lan,®−îc dïngnhiÒuë Mü v Ch©u¢u. HÖ ny®−îcsö dôngtrongthiÕtkÕ,s¶n xuÊtv qu¶nlýs¶nxuÊt.Nãchøath«ngtin vÒh×nhd¹ng,vÞtrÝcñac¸cbÒmÆt,kÝch th−ícchñ yÕu,tû lÖ gi÷ac¸ckÝchth−ícbæ trî,tÝnhgiac«ngcñavËtliÖu(H×nhbªn). HÖ ®−îcbiÓudiÔnb»ng12kýtù chÝnhv cãthÓ më réng®Õn18kýtù ®Ó m« t¶ chøc n¨ngcñachitiÕt,tÝnhlo¹ts¶nxuÊt,nguyªn c«ngc«ngnghÖ chñ yÕu. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 3.4ThiÕtkÕv chuÈnbÞc«ngnghÖ theoCNN  VíiCNN,qu¸ tr×nhthiÕtkÕchitiÕt®−îctiÕnhnhtheoc¸c b−ícsau: 1.H×nhdunghoÆcph¸chäas¬ bé chitiÕtcÇnthiÕtkÕ. 2.C¨ncø m« t¶ vÒchitiÕt®Ó m ho¸,ph©nnhãmchitiÕt. 3.TruycËp®ÕnchitiÕt®iÓnh×nhcñanhãmtrongth− viÖnchi tiÕt®iÓnh×nh. 4.Söa®æikÕtcÊuchitiÕtb»ngc¸chthªm,bít(th−êngl bít) c¸cbÒmÆtv thay®æikÝchth−íccñachóng®Ó cãchitiÕt theoyªucÇu. Trongqu¸ tr×nhthiÕtkÕ,haib−íc®ÇucãthÓ thùchiÖntheo c¸cph−¬ngthøckh¸cnhau,cãthÓ dïngCADhoÆckh«ng. Haib−ícsau®−îcthùchiÖntrongCAD. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 21
  22. Qu¸ tr×nhthiÕtkÕtheoCNN B¾t®Çu Ph¸cth¶o Nhãm M ho¸,ph©nnhãm Nhãm Th− viÖnchitiÕt tænghîp T×mchitiÕttænghîp Nhãm Kh«ng T×mthÊy? ThiÕtkÕmíi Nhãm ThÊy TruycËpv söa®æi Cã Nhãm Bæ sung Kh«ng TiliÖuthiÕtkÕ KÕtthóc TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT  TrongCADtruyÒnthèng,chóngtacãthÓ l−utr÷,truycËpc¸c b¶nvÏ kü thuËtinÊnv söach÷achóng.NÕulËpthªmc¸c ch−¬ngtr×nhhç trî th× c«ngviÖcsÏ nhÑ nhngh¬nnhiÒuso víisö dôngtiliÖugiÊy.  ThiÕtkÕtheothamsè v thiÕtkÕh−íng®èit−îngl c«ngcô thËtsù thÝchhîpvíiCNN.NhêFeaturebasedCADchóngta dÔdngchoÈn(Suppression)c¸cbÒmÆt(Feature)cñachi tiÕttænghîp,®Ó l¹ic¸cFeaturecÇnthiÕtchochitiÕtcÇnthiÕt kÕ.Nhêkh¶ n¨ngthamsè ho¸ c¸cth«ngsè kÕtcÊucñac¸c Feature,chóngtacãthÓ thay®æikÝchth−íccñachitiÕt. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 22
  23.  ChitiÕttænghîpcñanhãmchu«ic«nv métchitiÕttrong nhãm,nhËn®−îcb»ngc¸chlmÈnc¸crnh®Þnhh×nhtrªn mÆttrôngoiv thay®æimétsè kÝchth−íc. ChitiÕttænghîpv chitiÕtcÇnthiÕtkÕ TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT  Sù trïnghîpvÒýt−ënggi÷aCNNvíithiÕtkÕtheothamsè v thiÕtkÕh−íng®èit−îngkhiÕnchóngtacãthÓ vËndôngc¸cchøc n¨ngtrªncñaCADlmc¸cc«ngcô®¾clùcchoCNN.Nhêcã chóngm c«ngviÖcx©ydùngchitiÕttænghîpv ng−îcl¹i,söa ®æichitiÕttænghîp®Ó t¹orachitiÕtcÇnthiÕt,kh«ngcßnl g¸nh nÆngchong−êisö dôngCNN.  DoCADl c«ngcô®an¨ngnªnkhi¸pdôngvométmôctiªucô thÓ (ë ®©yl CNN)th× kh«ngthÓ tr¸nhkháic¸ch¹nchÕ,nh−: Mäic«ngviÖcthùchiÖnvÉnl thñ c«ng. ViÖctruycËp,söa®æikÕtcÊutènthêigianv ®ßiháing−êi dïngph¶ithnhth¹ovÒCAD. MçichitiÕttrongnhãm®−îcl−uë file riªng,nªnqu¶nlýchóng khãkh¨nv tènkh«nggian®Üa. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 23
  24.  CNNdùatrªnsù t−¬ngtù nhauvÒkÕtcÊuv c«ngnghÖ gi÷ac¸c ®èit−îngtrongnhãm. NÕuqu¶nlýc¸cth«ngsè t−¬ngtù ®ãvo métCSDL,sö dôngchóngchonhiÒutr−ênghîpkh¸cnhauth× cã kh¶ n¨ngkh¾cphôcc¸ch¹nchÕnªutrªn. CãthÓ thùchiÖn®iÒunyb»ng2c¸ch: LËpch−¬ngtr×nh,®Ó mçikhicÇnth× ®äcc¸cth«ngsè tõmét file d÷ liÖuv vÏ rachitiÕt.Ph−¬ngph¸pny® ®−îcdïngphæ biÕn víiCADtruyÒnthèng,nh−ngcãnh−îc®iÓml kÐmlinhho¹tv ®ßiháing−êidïngph¶ibiÕtlËptr×nh. T¹oCSDL,liªnkÕtvíim« h×nhtrongCAD.Ph−¬ngph¸pnycã −uthÕvÒtÝnhlinhho¹t,dÔsöa®æi,®¬ngi¶n,dÔdïng.CãthÓ dïngmétsè c«ngcôcñaWindows®Ó thùchiÖnsù liªnkÕtny,vÝ dôDDE (DynamicDataExchange) ,ODBC (OpenDatabase Connectivity). TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT AutoCADcungcÊpmétc«ngcôchuyªndïng,gäil ASE (AutoCADSQLEnviroment) ,chophÐpliªnkÕt®èit−îngcña nãvíiCSDLcñadBase,Oracle,Access,Foxpro, DDEl c«ngcô®¬ngi¶nv s½ndïngcñaWindows.MétnhãmchØ cÇnmét File b¶nvÏ cñaCAD(chochitiÕttænghîp)v mét haynhiÒub¶ngtÝnhcñaExcel,trong®ãb¶ngtÝnh®ãngvaitrß File d÷ liÖu.Mét"liªnkÕtnãng" (Hotlink) ®−îct¹ora®Ó duytr× mèiquanhÖ gi÷athamsè cñac¸c Feature víic¸ctr−êng (field) d÷ liÖu.MçichitiÕttrongnhãmt−¬ngøngmét Record . Ph−¬ngph¸pny®¹ttr×nh®é tù ®éngho¸ cao,®ångthêi®¬n gi¶n,dÔdïng,tiÕtkiÖmkh«nggian®Üa. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 24
  25. Sö dôngc«ng côDDEcho CNN H×nhminhho¹ vÒméttrongnh÷ngth− viÖn(nhãm)®−îcx©ydùng.§ãl b¶nvÏ v d÷ liÖuthiÕtkÕmétnhãmb¸nhr¨ngtrôr¨ngth¼ngkh¸cnhau vÒsè r¨ngv modul.C«ngcônyrÊtthÝchhîpchoCNN,kÓ c¶ x©ydùng th− viÖnc¸cchitiÕttiªuchuÈn. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT  Qu¸ tr×nhchuÈnbÞc«ngnghÖ theoCNN®−îcthÓ hiÖntrªn h×nhbªn.  §Ó viÖcthiÕtkÕv chuÈnbÞc«ngnghÖ ®−îcthuËnlîiv cã hiÖuqu¶,ph¶ithùchiÖnc¸cc«ngt¸cchuÈnbÞtr−íc,gåm: Ph©nnhãmtr−ícc¸cs¶nphÈmchñ yÕuv lËpc¸cquy tr×nhc«ngnghÖ tiªuchuÈnchotõngnhãm. X©ydùngc¸cchitiÕttænghîpchoc¸cnhãm®Ó phôcvô thiÕtkÕ. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 25
  26. Qu¸ tr×nhthiÕtkÕtheoCNN B¾t®Çu NhËpb¶nvÏ M ho¸,ph©nnhãm Nhãm Th− viÖnQTCN chuÈn T×mquytr×nhchuÈn Nhãm Kh«ng T×mthÊy? ThiÕtkÕmíi Nhãm ThÊy TruycËpv söa®æi Nhãm Cã Bæ sung Kh«ng TiliÖuc«ngnghÖ KÕtthóc TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 4.Chunb côngngh có tr giúpcamáytính(CAPP) 4.1Kh¸iniÖmchungvÒCAPP  TrongvithËpkû gÇn®©y,CAPPngycngthuhótm¹nhmÏ sù quant©mcñac¸cnh c«ngnghÖ.§iÒu®ãcãthÓ xuÊtph¸t tõmétsè thùctÕ: ChÊtl−îngchuÈnbÞc«ngnghÖ phôthuécrÊtnhiÒuvo tr×nh®é chuyªnm«n(kiÕnthøcv kinhnghiÖm)cñanh c«ngnghÖ. Ngayc¶ víic¸cnh c«ngnghÖ cãtr¸chnhiÖmv tr×nh®é nghÒnghiÖpcaoth× còngkh«ngthÓ ®¶mb¶och¾cch¾nvÒ chÊtl−îngcñaquytr×nhc«ngnghÖ,v× ®©yl viÖctènthêi gian,nhmch¸n,dÔg©ylçi. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 26
  27. T×nhtr¹ngth−ênggÆpl hä dùavokhu«nmÉu,kinhnghiÖm h¬nl tÝnhto¸nkü l−ìngv ®−aranh÷ngph¸thiÖnmíimÎ ®Ó n©ngcaohiÖuqu¶ cñaqu¸ tr×nh. Theo®¸nhgi¸ cñac¸cnh ph©ntÝchth× métsè l−înglínc¸c s¶nphÈmc«ngnghiÖp®−îcs¶nxuÊtvíiquytr×nhc«ngnghÖ chÊtl−îngthÊp. Tånt¹iqóanhiÒuph−¬ng¸nc«ngnghÖ kh¸cnhauchoc¸c s¶nphÈmt−¬ngtù nhau,khiÕncãtæ chøcs¶nxuÊtcñamétc¬ së trë nªnphøct¹pv sù hîpt¸cgi÷ahä gÆpkhãkh¨n. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT DokiÕnthøcv kinhnghiÖmcñac¸ nh©nnh c«ngnghÖ ®ãng vaitrß quyÕt®ÞnhvÒchÊtl−îngchuÈnbÞc«ngnghÖ,nªnviÖc ®ot¹ov sö dônghä rÊttènkÐm,l©udiv khãkh¨n. NÒnc«ngnghiÖp®angchuyÓnm¹nhlªns¶nxuÊttù ®éngho¸ honton.TÝnhn¨ng®éngv sù c¹nhtranhtrªnthÞtr−êngg©y ¸plùcrÊtlín,buécc¸cnh s¶nxuÊtøngdôngc«ngnghÖ s¶n xuÊtlinhho¹t(FMS)v tÝchhîp(CIM).Tr−ícsù ph¸ttriÓn m¹nhmÏ cñaCADv CAMth× CAPPbuécph¶iph¸ttriÓn®Ó honthnhchøcn¨ngcÇunèicñam×nh. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 27
  28. CAPPl lÜnhvùckhoahäc,nghiªncøuv triÓnkhaiviÖcøng dôngm¸ytÝnh®Ó trî giópchoqu¸ tr×nhchuÈnbÞc«ngnghÖ. Møc®é thÊpcñaCAPPl dïngm¸ytÝnh®Ó trî giópc¸cc«ng viÖc®¬nlÎ,nh− l−utr÷ v trath«ngsè c«ngnghÖ,xuÊttiliÖu c«ngnghÖ, Chøcn¨ng®Çy®ñ cñaCAPPl giaodiÖntù ®énggi÷aCADv CAM,®¶mb¶osù tÝchhîptrongtonbé qu¸ tr×nhs¶nxuÊttù ®éngho¸. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT  TuymíixuÊthiÖn,v dï míichØ tõngphÇncñaviÖcchuÈnbÞ c«ngnghÖ ®−îctù ®éngho¸,songCAPP® mangl¹inh÷ng lîiÝch®¸ngkÓ: Gi¶mthêigiantiªutènchochuÈnbÞc«ngnghÖ. Gi¶mchiphÝv sö dônghîplýh¬nn¨nglùcs¶nxuÊt. Gi¶m®ßiháivÒtaynghÒ,kinhnghiÖmcñanh c«ngnghÖ. H¹nchÕtÝnhchñ quan,sù phôthuécvoc¸ nh©n,®¶mb¶o tÝnhkhoahäcthùcsù choquytr×nhc«ngnghÖ ®−îct¹ora. T¨ngkh¶ n¨ngt−¬ngt¸cv tÝchhîpvíihÖ thèngs¶nxuÊt T§H. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 28
  29.  Nh÷ngøngdôngcñaCAPPë møc®é thÊpl t¹olËpv sö dôngc¸cc¬ së d÷ liÖuc«ngnghÖ (m¸y,dao,vËtliÖu,chÕ®é c¾t)thaychohÖ thèngsæ tayv c«ngthøctÝnhtruyÒnthèng, chophÐptracøunhanhv chÝnhx¸cc¸cth«ngsè.  NhêbiÖnph¸pny,thêigianchuÈnbÞc«ngnghÖ gi¶m ®¸ngkÓ,nh−ngquytr×nhvÉnphôthuécc¸chsuylýv kinh nghiÖmchñ quancñanh c«ngnghÖ.M¸ytÝnhcòngdÔ dnggióp"c¬ giíiho¸"xuÊtc¸ctiliÖuc«ngnghÖ. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT  Møc®é caoh¬ncñaCAPPl øngdôngtrÝtuÖ nh©nt¹o,nh− hÖ thèngtrithøc(KnowledgeBasedSystem),hÖ chuyªngia (ExpertSystem),lýthuyÕttËpmê(FuzzySetTheory)®Ó thay hÖ thèngsuylýcñaconng−êi.Tr×nh®é m« h×nhho¸ h×nhhäc caocñac¸chÖ CADhiÖn®¹icòngmë ®−êngchoCAPPph¸t triÓn.Tõm« h×nhcñaCAD,cãthÓ lÊyc¸cth«ngsè h×nhhäc, phôcvônhËnd¹ngv ph©nlo¹i®èit−înghoÆctÝnhto¸nc¸c th«ngsè c«ngnghÖ.  CãthÓ liªnkÕtc¸cd÷ liÖuphih×nhhäc,nh− vËtliÖu,thuéctÝnh bÒmÆt,ph−¬ngph¸pgiac«ng, vod÷ liÖuh×nhhäccña CAD,phôcvô®¾clùcchoCAPP.HÇuhÕtc¸chÖ CADhiÖn®¹i cßnhç trî t¹ov truycËpnhãmchitiÕt (PartFamily) ,®¸pøng nhucÇucñaCNN. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 29
  30.  T§HchuÈnbÞc«ngnghÖ l c«ngviÖchÕtsøcphøct¹p,v× gi¶i ph¸pc«ngnghÖ kh«ngchØ phôthuécvoc¸cyÕutè kü thuËt v ®Þnhl−îngm cßnphôthuécc¶ nh÷ngyÕutè khã®Þnh l−îng,nh− n¨nglùcs¶nxuÊt,taynghÒcñac«ngnh©n,truyÒn thèngc«ngnghÖ, §iÒu®ãlýgi¶i,v× saoCAD,CAM,CAE ph¸ttriÓnv ®−îcth−¬ngm¹iho¸ rÊtnhanh,trongkhiCAPP xuÊthiÖnrÊtsímnh−ngl¹ich−a®−îcth−¬ngm¹iréngri.  ThùctÕl gi÷aCADv CAMvÉntånt¹imétkho¶ngtrèng ch−athÓ lÊp®−îc,c¸cnh c«ngnghÖ mongmuènph¸ttriÓn CAPP®Ó n㮶mnhiÖm®−îcvaitrß cÇunèigi÷aCADv CAM,nh− chøcn¨ngvèncãcñac«ngt¸cchuÈnbÞc«ngnghÖ: nèigi÷athiÕtkÕv s¶nxuÊt. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 4.2GiíithiÖumétsè hÖ thèngCAPP C¸chÖ CAPPcãthÓ ®−îcph©nthnh2dßng,dùavoph−¬ng ph¸pkÕthõahoÆcdùavoph−¬ngph¸ps¶nsinh. 4.2.1HÖ CAPP (®©yl tªnriªngcñaméthÖ m côthÓ)  CAPP(ComputerAutomatedProcessPlanningSystem)®−îc ph¸ttriÓntrªnnÒnhÖ CAMI,d−íisù titrî cñahng McDonnellDouglasAutomation(McAuto).  Nã®−îccoil hÖ ®−îcsö dôngréngrinhÊt.MÆcdï thiÕtlËp méthÖ CAPPv¹nn¨ng,dïng®−îcchochitiÕtbÊtkú l rÊt khãkh¨n,nh−ngCAPP® cungcÊpchong−êidïngmétc¸i s−ên®Ó thiÕtkÕquytr×nhc«ngnghÖ. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 30
  31.  HÖ CAPP®−îcx©ydùngtheonguyªnt¾ckÕthõa,cãcÊutróc nh− méthÖ qu¶ntrÞd÷ liÖu:cungcÊpcÊutrócd÷ liÖu,c¬ chÕ truycËpd÷ liÖuv bé so¹nth¶okiÓut−¬ngt¸c.Ng−êidïng ph¶i®−avos¬ ®å ph©nlo¹id−íid¹ngchuçi36kýtù.Ngoi ra,còngph¶it¹orafile®ÞnhnghÜatiÕntr×nhc«ngnghÖ v néi dungnguyªnc«ng.  HÖ CAPP®−îcdïngchoc¸cchitiÕtd¹ngtrßnxoay,l¨ngtrô v kimlo¹itÊm.M ®Ó ®ÞnhnghÜav truycËpquytr×nhchuÈn cã5kýtù.C¸cnguyªnc«ngcòng®−îcm ho¸,chøath«ngtin vÒc¸cb−ícnguyªnc«ng,m¸y,®å g¸,thêigiannguyªn c«ng,  HÖ CAPPcãthÓ ®−îcdïngvíic¸chÖ m ® cãtrongCNN. Lo¹ichitiÕtphôthuécdungl−îngcñahÖ m. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 4.2.2 HÖ AUTAP  Trongsè c¸chÖ CAPPhiÖncã,AUTAPl hÖ honthiÖnnhÊt, ®−îcdïngphæ biÕnë §øc.  §©yl méttrongsè ÝthÖ CAPP®−îctÝchhîpvíiCAD.Nãtrî giópchoviÖcchänvËtliÖu,x¸c®ÞnhtiÕntr×nhc«ngnghÖ,chän m¸y,chändôngcôc¾t,dôngcôg¸ v c¶ xuÊtch−¬ngtr×nh NC.  AUTAPdùatrªnph−¬ngph¸ps¶nsinh,dïngm« h×nhSolid (ConstructiveSolidGeometry CSG)v to¸ntö Boolean®Ó m« t¶ v hiÓnthÞchitiÕt.C¸cth«ngtinc«ngnghÖ cãthÓ ®−îc liªnkÕtvíic¸c®èit−îngh×nhhäc. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 31
  32.  AUTAPcãmétmodulmë réng,l AUTAPNC®Ó trî gióps¶n sinhch−¬ngtr×nhchom¸yNC,gåmchøcn¨ngchändôngcô, ®å g¸ v xuÊtch−¬ngtr×nhNC.  NÕutÝchhîpAUTAPvíihÖ lËptr×nhEXAPTth× cãthÓ t¹ora filequü ®¹odao(CutterLocationDataFile CLDATA)v m« phángch−¬ngtr×nh. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT Qu¸ tr×nhs¶nsinhquytr×nhc«ngnghÖ trongAUTAP TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 32
  33. 4.2.3 HÖ Turo-CAP  TuroCAP®−îcviÕtb»ngng«nng÷ PROLOG,thuéclo¹i KnowledgeBased,cãc¸ckh¶ n¨ng: TrÝchv dÞchc¸cfeaturetõd÷ liÖucñaCAD2&1/2D. Suylýth«ngminh®Ó lËptiÕntr×nhc«ngnghÖ. Häcqu¸ tr×nhmíi. S¶nsinhquytr×nhthaythÕ(dùatrªnhiÖntr¹ngv khotri thøc). T¹och−¬ngtr×nhNC. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT  TurboCAPcãc¸cmodulchÝnhsau: Bé dÞchd÷ liÖuCAD (CADDataInterpreter) . Bé t¹oquytr×nhth«ngminh (IntelligentProcessPlanner) . Bé t¹och−¬ngtr×nhNC (NCCodeGenerator). C¸cc¬ chÕthuthËptrithøc (KnowledgeAcquisition Mechanisms) . C¬ së d÷ liÖuvÒm¸yv dôngcôc¾t, TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 33
  34.  HÖ CAPPth«ngminhgåm2bé phËn:Khotrithøc(Knowledge hayFact)v bé m¸ysuyluËn(InferenceEnginehayRule). C¸cFacttrongTuroCAPcãthÓ chiathnh4lo¹i:FactvÒchi tiÕtv c¸cbÒmÆtgiac«ng,vÒm¸y,vÒnguyªnc«ng,vÒdông cô.C¸cRulegåmcã:x¸c®ÞnhbÒmÆtgiac«ngtrªnchitiÕt, kiÓmtradungsai,chännguyªnc«ng,chänthø tù nguyªn c«ng,chänm¸y,chändôngcô,chänth«ngsè c«ngnghÖ, thªmrulemíivokhotrithøc.  C¬ chÕsuyluËncñaTuroCAPchñ yÕul suyluËnngù¬c, xuÊtph¸ttõnguyªnc«ngcuèicïng,lÇnng−îctrë l¹i®Ó chän c¸cnguyªnc«ngtr−íccho®Õnph«iban®Çu. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 4.3Vaitrß cñaCADtrongCAPP  Chóngta® nãivÒsù cÇnthiÕtph¶iliªnkÕtCADvíiCAMv mongmuènCAPPthùchiÖn®−îcchøcn¨ngcñanã,l cÇu nèigi÷aCADv CAM.  ThùctÕ,CAPPch−atËndông®−îcd÷ liÖucñaCADnh− CAM ® lm.Cho®Õnnaych−acãphÇnmÒmnochophÐp "Convert" th¼ngd÷ liÖucñaCADsangquytr×nhc«ngnghÖ theokiÓunh− c¸cphÇnmÒmCAMtù ®éngt¹orach−¬ngtr×nh NC.  LýdochÝnhl d÷ liÖudïngchoCAPPrÊtphøct¹p,trong®ãcã rÊtnhiÒulo¹ikh«ngthÓ biÓudiÔntrùctiÕpth«ngquac¸c®èi t−îngh×nhhäccñaCAD.§ãl c¸cd÷ liÖuvÒm¸y,vÒtiÕn tr×nhc«ngnghÖ,vÒvËtliÖugiac«ng,vÒvËtliÖudao, TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 34
  35.  XÐtvÒtængthÓ th× c¸cd÷ liÖuh×nhhäc(h×nhd¸ng,kÝchth−íc) cñachitiÕtvÉnl yÕutè c¬ b¶nnhÊt,quyÕt®Þnh®Õnquytr×nh c«ngnghÖ.Dùavod÷ liÖuh×nhhäc,ng−êitax¸c®Þnhnéi dungcñac¸cnguyªnc«ngv tr×nhtù thùchiÖnchóng,chän ph−¬ngph¸pv ®å g¸,  V× vËynÕusö dông®−îcd÷ liÖuthiÕtkÕtrongCADvochuÈn bÞc«ngnghÖ th× hiÖuqu¶ ®¹t®−îcsÏ rÊtlín. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT  CãthÓ chiac¸cphÇnmÒmCADhiÖnnaylm2lo¹i:non featurebasedv featurebased(kh«ngh−íng®èit−îngv h−íng®èit−îng).  §èit−îng(Feature)ë ®©y®−îchiÓul phÇntö c¬ së cñachi tiÕtm¸y,®−îch×nhthnhtõc¸c®−êng,®iÓm,bÒmÆtth«ng quac¸crngbuéch×nhhäc.Khisö dôngCADkh«ngh−íng ®èit−îngth× ng−êidïngph¶itù ®ÞnhnghÜac¸cfeature®Ó m« t¶ bÒmÆtgiac«ng,sau®ãmíit¸chc¸cfeature®Ó thiÕtlËp c¸cnguyªnc«ngc«ngnghÖ.NÕudïngCADh−íng®èit−îng th× kh«ngcÇnc¸cb−íc®ÞnhnghÜafeature. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 35
  36. Sö dông®èit−îngh×nhhäccñaCAD TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 4.3.1Sö dôngCADtruyÒnthèng  PhÇnmÒmCADth«ngdôngnhÊthiÖnnaythuéclo¹ikh«ng h−íng®èit−îngl AutoCAD.Nãkh«ngchØ qu¶nlýc¸c®èi t−îngh×nhhäcm c¶ c¸c®èit−îngphih×nhhäc,trong®ãcã c¸c Symbol , Attribute m chóngtacãthÓ göic¸cthuéctÝnh(vÝ dô®é nh¸mbÒmÆt)hoÆcc¸cchó gi¶ivÒc«ngnghÖ.  AutoCADcßncãCSDLsuyréng (AutoCADDataExtension ADE) ,chophÐpg¸nc¸cd÷ liÖuphih×nhhäcvo®èit−îng h×nhhäc.NhêvËy,chóngtacãthÓ ®ÞnhnghÜac¸cbÒmÆtgia c«ng,ph−¬ngph¸pgiac«ng,m ho¸ c¸cbÒmÆtphôcvô CNN. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 36
  37.  AutoCADcãthÓ lmviÖcvíic¸cd÷ liÖubªnngoivíi AutoCADSQLEnvironments(ASE) .Nhê®ã,cãthÓ liªnkÕt c¸c®èit−îngcñaAutoCADvíic¸cCSDLkh«ngbÞh¹nchÕvÒ dungl−îngv lo¹id÷ liÖu,cãthÓ dïngc¸chÖ thèngqu¶ntrÞ d÷ liÖu (DatabaseManagementSystem DBMS) th«ngdông, nh− dBase,MicrosoftAccess®Ó truyvÊn,xö lýd÷ liÖutheo môc®Ýchriªng.Khisö dôngc¸cng«nng÷ lËptr×nhv th− viÖn chuyªndïngcñaCAD,tacãthÓ t¹oram«itr−êngCAD/CAPP nh− kiÓuCAD/CAM.  Tuynhiªn,trongm«itr−êngCADkh«ngh−íng®èit−îng,viÖc m« t¶ c¸cbÒmÆtgiac«ngrÊtkhãkh¨n,ph¶ith«ngquanhiÒu xö lýthñ c«ng. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT  Vaitrß cñaCAD®−îcsö dôngchñ yÕutrongviÖclËpc¸c phiÕuc«ngnghÖ.§Ó lmviÖcny,c¸ckü s− ph¶imÊtrÊt nhiÒuthêigian®Ó vÏ c¸cs¬ ®å nguyªnc«ng,trong®ãcÇnthÓ hiÖnh×nhd¹ngcñaph«iv chitiÕtgiac«ng,c¸cbÒmÆtgia c«ng,mÆtchuÈn,c¸cdôngcôg¸ kÑpv dôngcôc¾t,  §©yl métviÖclmbuåntÎ v th−êngph¶ilÆp®ilÆpl¹i nhiÒulÇn.  NÕut¹oratr−íctrongCADmétth− viÖnc¸cdôngcôc¾tv ®å g¸ th× khicÇncãthÓ chänv chÌnchóngrÊtnhanhvo s¬ ®å nguyªnc«ng(H×nhbªn). TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 37
  38. Héptho¹ichänv chÌndôngcôvophiÕunguyªnc«ng TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT Héptho¹iphôcvôtrav ®iÒnc¸cth«ngsè c«ngnghÖ TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 38
  39. 4.3.2Sö dôngCADh−íng®èit−îng  CADtruyÒnthèng,kÓ c¶ Solid Modeling ,sö dôngc¸cnguyªn tè c¬ b¶ntrongh×nhhäc(®iÓm,®−êng,mÆt,khèi, )lm®èi t−îngc¬ së,gäichungl Entity .CADl−utr÷ th«ngsè cñac¸c Entity métc¸chv« triv« gi¸c.VËtthÓ m conng−êi"®äcthÊy" trongb¶nvÏ l dohä tù h×nhdungratheoquy−íc.ChÝnhh¹n chÕ®ãcñaCADtruyÒnthènglmchonãchØ ®−îccoil "c«ng côthñ c«ng"chø ch−aph¶il "c«ngcôtù ®éngho¸".  CADh−íng®èit−îng (FeaturebasedCAD) gÇnh¬nvíit− duy thùccñaconng−êi.Mçi Feature cãméttªnnhÊt®Þnh,®−îcghi nhí trongCSDLcñaCAD.  §èit−îngc¬ së dïngtrongCADhiÖn®¹il Feature .§ãl tËp hîpc¸cbÒmÆt,®−îcliªnkÕtvíinhaub»ngc¸crngbuéc (Constraints) v c¸ckÝchth−íc,thÓ hiÖnmétchøcn¨ngnhÊt ®ÞnhcñachitiÕt. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT  FeaturebasedCAD qu¶nlýc¸c®èit−îngtheothø bËc.TÝnh tõd−íilªnth× ®ãl Feature → Part → Subassembly → Assembly (bÒmÆt → chitiÕt → ®¬nvÞl¾p → côml¾p).Thay choc¸c®iÓm,®−êng,mÆt, trongCADtruyÒnthèng,chóngta lu«nlu«nlmviÖcvíic¸cchitiÕt,nh− "trôc","then","chèt" hoÆcc¸c Feature cñachóng,nh− "rnhthen","lç moay¬",  LîiÝchlínnhÊtm FeaturebasedCAD mangl¹il sù thuËn tiÖntrongviÖclÊyd÷ liÖutõc¸c feature ®Ó m« t¶ bÒmÆtgia c«ng.ChóngtacãthÓ trÝchth¼ngd÷ liÖuh×nhhäctõc¸c feature m kh«ngph¶iquac¸cb−íctrunggian.Qu¸ tr×nhViÖc g¾nkÕtd÷ liÖuc«ngnghÖ víic¸cfeaturevÉn®−îcthùchiÖn t−¬ngtù nh− víiCADtruyÒnthèng. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 39
  40. 4.4C¸cnéidungtiÕptheocñaCAPP  C¸cnéidungtiÕptheocñaCAPPgåm: Chänm¸y Chän®å g¸ Chändôngcô TÝnhchÕ®é c¾t XuÊttiliÖu(hoÆcd÷ liÖu)c«ngnghÖ.  C¬ së khoahäccñac¸cnéidungnykh«ngcãg× kh¸cvíi ph−¬ngph¸ptruyÒnthèng.§iÒukh¸cc¬ b¶nkhidïngCAPP l sö dôngc¸cCSDLhayKnowledgeBasdet−¬ngøngtrong m¸ytÝnhv hÖ qu¶ntrÞd÷ liÖu®Ó qu¶nlýv truycËpchóng. C«ngcô®ãchophÐpn©ngcaon¨ngsuÊtv ®é chuÈnx¸c cñaquytr×nh.Ngoirakhigiac«ngtrªnm¸yCNCth× ng−êita quant©m®Õntèi−uho¸ chÕ®é c«ngnghÖ. TS.TrnðcTăng– KhoaHKVT 40