数控机床再调整过程的图解模拟

2022-10-15

生产系统 (例如, 柔性性制造系统) , 包括数控机床等可以作为大量设备系统来研究[1~3]。这时, 机床工作呈现出在入口进入预定设备系统的过程中, 当机床寿命超过其强度时, 在它的入口 (累积) 处形成预定顺序, 即机床再调整希望的零件 (dj) 。图1所示, 提出的方程可联系着许多随机值。

(注:1和3为预定进入的时刻;2和4为预定开始完成的时刻;t为实施时间。)

式中:tHj+1和tHj为预定完成j+1和j开始期待的工作时间;tBj为预定完成j期望的工作时间;tnj+1为预定进入j+1期望的工作时间 (j=1, 2, 3……) 。

(注:分数中分子数据——用手动调整, 分母数据——用自动调整。)

在规定预定完成的时间值和期望进入时间值时, 研究的课题是确定开始预定完成期待的工作时间和机床占用时间。

1 实例分析与图解模拟

现在研究期待最简单的大量设备系统, 其中一台数控机床预定调整顺序操作——零件dj, 并且规定值tnj和tBj (见表1) , 在给定的实例中制造零件的名称N有20种, 考虑表1的数据建立图2, 图2反映了机床t时刻状态 (手动Ⅰ型设备系统) 和 (自动Ⅱ型设备系统) 的再调整, 并且可以确定许多重要指标。

(注:图a为手动Ⅰ型设备系统;图b为自动Ⅱ型设备系统;dj为预定进入;dⅠj和dⅡj为预定完成开始和结束;▃表示机床不予调整;△△△为进行调整;═为j预定完成开始期望。)

1.1 两个设备系统预定时刻间的间隔总工作时间是一样的

KⅠ=128/275=0.46;KⅡ=174/275=0.63。

1.2 对于手动 (Ⅰ型设备系统) 调整系统, 预定完成总工作时间如图2 a

1.3 对自动 (Ⅱ型设备系统) 调整系统, 预定完成总工作时间如图2 b

值tⅠBj和tⅡBj由表1选取。

可以看出, 在自动调整时, 预定完成的经济时间为33小时, 即 (TⅠB-TⅡB) /TⅠB=25%。

类似图2的图解仍是数控机床再调整过程的图解模型, 它可以确定在顺序上到开始完成预期望平均工作时间处在设备中的平均工作时间、设备系统中预定平均数、储存器中预定平均数v和设备系统中其它参数。设备系统处在预定j的工作时间为tcj=tHj+tBj设备系统中处于任何预定的平均工作时间近似等于设备系统中所有处于预定实际工作时间和与预定数N之比。在所研究的实例 (N=20) 中得:

(在后一种情况下tHj=0, 因此tcj=tBj。)

预定完成开始期望平均工作时间:

在整个时间期间调整不占用时间为:TⅠH3=128h;TⅡH3=174h;不占用系数 (对于时间TO) 为:KⅠ=128/275=0.46;KⅡ=174/275=0.63为了计算设备系统状态的概率Pi, 采用Pi=Ti/To, 式中Ti——总时间, 设备系统总时间期间预定i (i=1, 2, 3, 4……) 个, 虽然应用这个公式不严格, 但对实践所提出的方法是充够的, 对于i=0、1、2, 所研究的值已列入表2中。按照这些数据可得:

符合上述所列值。

按照这些数据可以确定设备系统状态的概率P0, P1, P2。这些数据已列入表3, 应用所求出的概率值, 得:

2 结语

所有计算结果已列入表3中, 由此可以看出, 自动调整设备系统Ⅱ的效果比手动调整设备系统Ⅰ好, 例如, 设备系统Ⅱ调整预定平均工作时间少38%, 预定平均数少40%, 手动调整设备系统Ⅰ预定开始完成期望平均时间为1.4小时, 而自动调整设备系 (见表3) 。

统Ⅱ的预定开始完成期望平均时间则等于零。储存器中求出的预定平均数对于手动调整设备系统Ⅰ等于9%, 对于自动调整设备系统Ⅱ等于零, 自动调整设备系统Ⅱ不占用系数比手动调整设备系统Ⅰ大27%。这就证实自动调整设备系统Ⅱ有备用时间, 能够扩大机床被加工零件的品种。自动调整时, 调整期望阶段所求出的机床平均时间减少1.6~2.6倍, 调整期望平均工作时间 (与设备系统结构有关) 降低40%~60%。

因此, 在变更被加工零件品种时, 数控机床调整时间 (受到机床简单调整程度和调整期望时间的影响) 是影响柔性生产系统效率的重要因素。

摘要：《数控机床再调整过程的图解模拟》一文针对最简单的大量设备系统即数控机床再调整过程进行研究, 分析研究数控机床调整所需要零件开始预定完成期待的工作时间和机床占用时间, 并对数控机床在不同时刻状态 (手动Ⅰ——CMO型和自动Ⅱ——CMO型系统) 的再调整不同实例得出不同的数据, 从而建立图解模型, 并确定了许多重要指标, 得出在变更加工零件品种时, 数控机床调整时间是影响柔性制造系统效率的重要因素。

关键词：数控机床,再调整,图解模拟