ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ КАЧЕСТВА ПРИ РОБОТИЗИРОВАННОЙ ОТДЕЛОЧНОЙ ОБРАБОТКЕ НА ОСНОВЕ СРЕДСТВ АДАПТАЦИИ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Промышленные роботы применяются при механической обработке в машиностроении. Данная тенденция связана с увеличением геометрической сложности деталей и более широкими кинематическими возможностями промышлен-ных роботов в сравнении с классическими станками с ЧПУ. В статье анализируются технологические возможности применения промышленных роботов на операциях отделочной механической обработки, приводятся причины, сдер-живающие внедрение роботов. Приводятся схемы построения технологических операций: «деталь в руке» и «ин-струмент в руке». Анализируются факторы, влияющие на выбор предпочтительной схемы обработки. Рассматри-ваются доступные средства пассивной и активной адаптации, применяемые при роботизированной обработке. Приводятся области эффективного применения средств пассивной и активной адаптации. В статье приводятся две основные причины возникновения вибраций при роботизированной обработке: низкая жесткость конструкции про-мышленного робота и влияние погрешностей формы с предшествующей операции. Обсуждается проблема разра-ботки контроллера устойчивого управления по величине съема материала. Постановка задачи обусловлена тем, что модель процесса резания варьируется в значительной степени в зависимости от условий резания. Силовой контроль робота дает возможность учитывать жесткость робота без ущерба для точности перемещений по шести коорди-натам. В статье рассматривается применение нейронной сети и генетического алгоритма при разработке операции роботизированного полирования плоской поверхности в условиях ограниченного доступа. Авторами статьи разра-ботан постпроцессор управления промышленным роботом в условиях переменного вылета инструмента и неравно-мерного припуска. С этой целью спроектирована и изготовлена специальная технологическая оснастка. В лаборато-рии «Промышленные роботы и средства автоматизации» проведены эксперименты по апробации разработанного алгоритмического и программного обеспечения

Об авторах

Михаил Владимирович Вартанов

Московский политехнический университет

Email: natalia.vartanova@ba.ru

Александр Игоревич Шварц

Московский политехнический университет

Дмитрий Николаевич Миронов

Московский политехнический университет

Список литературы

  1. Xiaolong Ke and ets. Review on robot-assisted pol-ishing: Status and future trends // Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2023. https://doi.org/10.1016/j.rcim.2022.102482
  2. Fan Chen, Huan Zhao, Dingwei Li, Lin Chen, Chao Tan, Han Ding, Contact force control and vibration suppression in robotic polishing with a smart end effector // Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2019. p. 391−403
  3. Gienke, O., Pan, Z., Yuan, L. et al. Mode coupling chatter prediction and avoidance in robotic machining pro-cess // Int. J. Adv. Manuf. Technol. 2019. p. 104. https://doi.org/10.1007/s00170-019-04053
  4. Schwarz A.I., Mironov D.N., Vartanov M.V. Methods of vibration suppression during robotic processing // STANKOINSTRUMENT, No. 3, (032), 2023. P. 34−41. https://doi.org/10.22184/2499-9407.2023.32.3.34.41
  5. Pan, Z. & Zhang, H. Robotic machining from pro-gramming to process control: a complete solution by force control // Industrial Robot, 2008. 35. No. 5. P. 400−409. https://doi.org/10.1108/01439910810893572
  6. J. Zhang, Y. Shi, X. Lin, Z. Li, Parameter optimi-zation of five-axis polishing using abrasive belt flap wheel for blisk blade // J. Mech. Sci. Technol31, 2017. 4805–4812. https://doi.org/10.1007/s00170-017-0717-z
  7. J. Pandremenos, C. Doukas, P. Stavropoulos, G. Chryssolouris Machining with robots: a critical review // 7th International Conference on Digital Enterprise Tech-nology. Athens. Greece. 2011.
  8. Cen, L., Melkote, S. N., Castle, J., and Appelman, H. A Method for Mode Coupling Chatter Detection and Suppression in Robotic Milling // ASME. J. Manuf. Sci. Eng., 2018. 140 (8). https://doi.org/10.1115/1.4040161
  9. Schneider, U., Drust, M., Ansaloni, M. et al. Im-proving robotic machining accuracy through experimental error investigation and modular compensation // Int. J. Adv. Manuf .Technol., 2016. p. 85, https://doi.org/10.1007/s00170014-.6021-2
  10. Tunc, L., Stoddart, D. Tool path pattern and feed direction selection in robotic milling for increased chatter-free material removal rate // Int J Adv Manuf Technol 89, 2017. P. 2907–2918. https://doi.org/10.1007/s00170-016-98962
  11. Wei Ji, Lihui Wang. Industrial robotic machin-ing: a review // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2019. P. 1239–1255, https://doi.org/10.1007/s00170-019-03403-z
  12. Russell Stewart, Norvig Peter. Artificial intelli-gence: a modern approach // Publishing house "Williams", 2016. P. 1408.
  13. Segreto T., Karam, S. & Teti, R. Signal pro-cessing and pattern recognition for surface roughness as-sessment in multiple sensors monitoring of robot-assisted polishing. // Int. J. Adv. Manuf. Technol. 90. 2017. P. 1023–1033 https://doi.org/10.1007/s00170-016-9463-x
  14. Khalick Mohammad A.E., Hong, J. & Wang, D. Polishing of uneven surfaces using industrial robots based on neural network and genetic algorithm. // Int. J. Adv. Manuf. Technol. 93, 1463–1471 (2017). https://doi.org/10.1007/s00170-017-0524-6
  15. Denavit, Jacques; Hartenberg, Richard Scheunemann A kinematic notation for lower-pair mecha-nisms based on matrices // Journal of Applied Mechanics. 22 (2), 1955, P. 215–221. https://doi.org/10.1115/1.4011045

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».