Модель станка: Виртуальные модели станков – ООО “Центр СПРУТ-Т”

alexxlab | 19.03.2023 | 0 | Разное

Виртуальные модели станков – ООО “Центр СПРУТ-Т”

Виртуальные модели станков

фрезерная обработка

• Обрабатывающий центр Willemin-Macodel 508 MT
• Создание виртуальной модели станка с кинематической схемой
• Создание реалистичных 3D моделей инструмента
• Задание конфигурации станка

Токарная обработка

• Многофункциональный токарно-фрезерный центр Nakamura
• Виртуальная наладка револьвера
• Реализация синхронной обработки

Многокоординатная фрезерная обработка

• Обрабатывающий центр Mikron VCE600
• Сквозной процесс от создания виртуального станка до готовой детали

При современных компоновках станков  большое количество рабочих узлов, движущихся одновременно, создают опасность соударений внутри станка.

Для того чтобы избежать этого нужны виртуальные станки в CAM-системе.

Виртуальный станок представляет собой набор трехмерных моделей всех рабочих органов реального станка и позволяет обеспечить полную идентичность процесса обработки в SprutCAM с процессом обработки на реальном оборудовании. При использовании виртуального станка в SprutCAM  траектория движения инструмента и рабочих органов формируется с учетом кинематики станка и возможных столкновений.

Виртуальный станок в SprutCAM это:

• защита дорогостоящего оборудования и инструмента от столкновений
• защита деталей от зарезов и повреждений

Создание виртуальной модели станка с кинематической схемой

Создание 3D модели станка в CAD-системе

• 3D геометрия станка может быть создана в любой CAD-системе

• Импорт в SprutCAM напрямую из CAD-системы

• Импорт в SprutCAM через промежуточный формат (IGES, STEP, STL и др. )

• После импорта в SprutCAM, 3D геометрия сохраняется во внутреннем osd формате

• Посмотрите видео, демонстрирующее подготовку 3D модели для использования в SprutCAM 

Описание кинематики станка

• Характер движения рабочих органов

• Задание условий и ограничений

• Все параметры сохраняются в специальном xml файле

Создание реалистичных 3D моделей инструмента

• Загружайте 3D модели инструмента от производителя или созданные Вами

• Импорт в SprutCAM напрямую из CAD-системы или в промежуточном формате (IGES, STEP, STL и др.)

•  Используйте и редактируйте параметрические 3D модели из встроенной библиотеки инструментов SprutCAM

Конфигурация станка

• Обрабатывающий центр Willemin-Macodel 508 MT

• Система ЧПУ: Fanuc 31i-A5
  

• 8 управляемых осей
  

• Токарно-фрезерный шпиндель с поворотной осью
  

• Трехпозиционный револьвер
  

  (противошиндель/тиски/задний центр)

Виртуальная модель станка Mikron с поворотным столом

• Обрабатывающий центр Mikron VCE600

• Поворотный стол LEHMANN Т1-507510
  

• 5 управляемых осей (3+2)

• Система ЧПУ: Heidenhain iTNC530

• Система ЧПУ стола: Fanuc 35iB

• Более подробно о данном виртуальном станке смотрите в разделе: Примеры внедрения SprutCAM

Сквозной процесс от создания виртуальной модели станка до готовой детали

Пример создания виртуальной модели многофункционального токарно-фрезерного центра Nakamura

• Обрабатывающий центр Nakamura Super NTJ

• 9 управляемых осей

• Количество одновременно управляемых осей (4+4) 

• Два шпинделя и две револьверных головки

• Система ЧПУ: Fanuc 18i-TB

   

Условия и ограничения

• Допустимый диапазон вращения оси B1: -91º…+91º

• При работе на главном шпинделе B1<=0, на противошпинделе B1>=0

• Разделение операций по каналам: первый канал — операции верхнего револьвера, второй канал — нижнего револьвера

Наладка револьвера станка

Сборка виртуального станка

• При наладке выбор из 6 типов блоков для верхнего револьвера и 12 типов блоков для нижнего

•  Разработаны операции простого перехвата и перехвата с отрезкой, в соответствии с документацией станка

Реализация синхронной обработки с использованием виртуальной модели станка

При использовании виртуального станка в

SprutCAM траектория движения инструмента и рабочих органов формируется уже с учетом избегания всех возможных коллизий. При этом осуществляется синхронизация движения рабочих органов и недопущение конфликтов в рабочей зоне, и как следствие — обеспечение оптимальной и безаварийной работы станка.

Все это обеспечивается с помощью:

—    моделирования синхронизации до 4-х инструментальных узлов одновременно;

—    покадровой синхронизации при многоканальной обработке;

—    автоматического формирования бесконфликтной синхронной работы;

—    идентичности процесса моделирования с реальным процессом обработки.

Реальная виртуальность в SprutCAM – надежная работа на производстве

Примеры выполненных виртуальных схем станков

3-х осевые фрезерные

4-х осевые фрезерные

5-и осевые фрезерные AC

5-и осевые фрезерные BC

6-и осевые

8-ми осевые

Токарные

Токарно-фрезерные

Токарные автоматы

Электроэрозионные

Шлифовальные

Роботы

Создание модели и настройка станка в Autodesk PowerMill

Станки в Autodesk PowerMill описываются с помощью математических моделей, называемых также кинематическими моделями станков. Для каждого используемого в работе станка пользователю необходимо создать такую модель, иначе программа будет работать некорректно. В этой статье вы найдете описание принципов создания моделей и настройки станков в Autodesk PowerMill.

В кинематической модели содержатся все данные об осях, реальных физических пределах перемещений по осям и осевые отношения, характерные для конкретной модели станка. На основе этой модели программа PowerMill преобразует координаты обрабатываемой модели в координаты станка, проводит проверку столкновений во время моделирования, а также визуализирует обработку детали.

Кинематическая модель станка в Autodesk PowerMill хранится в формате MTD, поэтому ее также называют MTD-моделью. Файл MTD представляет собой XML-файл с простой и понятной структурой, в котором содержатся все данные о кинематике и геометрии станка. Геометрия станка в PowerMill задается либо с помощью файлов в формате DMT, либо с помощью трехмерных примитивов (параллелепипедов и конусов).

В общем случае, процесс создания модели и настройки станка в Autodesk PowerMill состоит из следующих этапов:

• Построение необходимых составных частей станка в CAD-системе.
• Преобразование полученных моделей из формата CAD-системы в файлы формата DMT.
• Описание кинематики станка в файле MTD.
• Импорт и настройка станка в Autodesk PowerMill.

Рассмотрим общие принципы построения и настройки станка в Autodesk PowerMill. В стандартной поставке программы в папке files \ examples \ MachineData есть несколько примеров моделей, которые можно взять за основу при создании станка в PowerMill.

Построение необходимых составных частей станка в CAD-системе

Для построения модели станка можно использовать любую CAD-систему, например, AutoCAD или Inventor. В создаваемую модель необходимо включить все составные части станка: и те, которые требуются для описания его кинематики, и те, которые неподвижны, но находятся в зоне перемещения движущихся частей (столы, приводы, пульты управления, магазины инструментов и другие).

Для корректной последующей передачи модели в PowerMill необходимо, чтобы каждая составная часть станка была создана как отдельная деталь. В CAD-системе следует сначала создать модели всех необходимых элементов станка в упрощенном виде, а потом из полученных деталей с помощью сборочных зависимостей создать сборку станка.

ВНИМАНИЕ! Разместите модель станка так, чтобы глобальная система координат модели совпадала с точкой крепления детали к столу.

Поскольку PowerMill может импортировать только отдельные детали или наборы деталей, но не сборки, то удобнее всего экспортировать сборку станка из CAD-системы в формат IGES.

Преобразование полученных моделей из формата CAD-системы в файлы формата DMT

После того как получена модель станка в формате IGES, ее необходимо импортировать в PowerMill и преобразовать в формат DMT:

1. Сначала загрузите модель станка в PowerMill с помощью команды «Импорт», при необходимости сориентируйте модель в нужном положении.
2. Создайте новую систему координат и совместите ее с глобальной системой координат модели. Если на этапе построения модели в CAD-системе система координат была установлена не в точке крепления заготовки, то в PowerMill необходимо установить новую систему координат в точке крепления инструмента к столу.
3. Для экспорта каждого отдельного компонента станка выполните команду «Экспорт», в качестве формата для экспорта укажите DMT.

В результате выполнения этих операций у вас должен получиться набор файлов DMT, полностью описывающий геометрию станка.

Описание кинематики станка в файле MTD

Как уже отмечалось выше, MTD-файл представляет из себя обычный файл в формате XML, который можно открыть любым текстовым редактором, например, стандартным блокнотом.

Структура файла MTD жестко фиксирована, поэтому рекомендуется создавать новый MTD-файл на основе существующего. В стандартную поставку Autodesk PowerMill включены несколько примеров кинематических схем, которые можно использовать в качестве основы для собственной схемы.

Файл MDT можно разделить на три части:

• Определение нуля координат станка и координат точки крепления инструмента.
• Определение статичных компонентов станка.
• Определение осей станка.

Для определения нуля координат станка, то есть той точки, в которую будет устанавливаться заготовка, отредактируйте значения в строке.

Для определения точки крепления инструмента укажите ее координаты X, Y, Z и ее ориентацию через I, J, K в строке.

Для определения статичных элементов станка используйте следующий тип записи, где в строке path необходимо указать путь к файлу элемента, а в троке rgb – его цвет.

При необходимости добавления других статичных элементов просто вставьте аналогичную запись, выделенную красной рамкой, после закрывающего тега /dtm_file.

Для определения осей станка используйте следующую запись, в которой в строке control_info необходимо указать адрес элемента станка и пределы его перемещения, а в следующей сроке – simple_linear и направление перемещения для линейной оси или simple_rotary и направление вращения для поворотной оси.

Поскольку в реальном станке приводы по разным осям всегда зависят от друг друга, то при описании кинематики также необходимо это учитывать. Например, если в станке ось Y является родительской, а X и Z –дочерними, то при их описании в файле DMT записи, соответствующие осям, нужно располагать в точно такой же иерархии.

При описании элементов станка внимательно следите за числом тегов machine_part и закрывающих тегов machine_part / – их количество должно совпадать.

Обратите внимание на два обязательных закрывающих тега и разместите их в нужных местах MDT-файла:

• machine_part NAME=”table” / должен стоять после блока, описывающего стол станка.
• machine_part NAME=”head” / должен закрывать блок описания головы станка.

Если в файле необходимо оставить комментарий, то используйте тег

Импорт и настройка станка в Autodesk PowerMill

После того, как создана кинематическая модель станка в формате MTD и файлы моделей DMT, их необходимо импортировать в PowerMill.

Делается это с помощью команды «Импорт», находящейся на ленте на вкладке «Станок».

После импорта в проводнике системы отобразятся все параметры станка, а также кинематические связи в виде иерархической структуры

Для корректной работы PowerMill с созданной моделью станка необходимо также:

• Связать станок с файлом постпроцессора. Перейдите на ленту на вкладку «Станок» и выберите команду «Связать», после чего укажите файл параметров постпроцессора.
• Определить рабочую плоскость для установки моделей. Выберите рабочую плоскость из списка на ленте на вкладке «Станок».
• При необходимости установить вылет инструмента (это нужно для симуляции наличия патрона, поскольку патрон обычно не создается в модели станка). Для установки вылета выберите необходимый инструмент, войдите в его настройки и на вкладке «Патрон» введите требуемое значение в поле «Вылет».

Заключение

Задача создания модели и настройки станка в Autodesk PowerMill с одной стороны, достаточно проста, с другой стороны, требует предельного внимания и аккуратности при создании. Кроме того, описать модель простого станка зачастую не составляет большого труда, но если речь идет о создании ячейки полноценного робота или описании сложнейшего обрабатывающего центра, то можно столкнуться с большим количеством трудностей и вопросов.

Если у вас возникли затруднения с созданием станков в Autodesk PowerMill, вы можете обратиться за помощью к нашим квалифицированным специалистам через специальную форму на сайте или по телефону +7 (495) 781-54-81.

Что такое модель машинного обучения?

Когда вы покупаете автомобиль, первый вопрос заключается в том, какая модель — Honda Civic для недорогих поездок на работу, Chevy Corvette, чтобы хорошо выглядеть и быстро двигаться, или, может быть, Ford F-150 для перевозки тяжелых грузов.

Для перехода к ИИ, самой революционной технологии нашего времени, вам нужна модель машинного обучения.

Что такое модель машинного обучения?

Модель машинного обучения — это выражение алгоритма, который прочесывает горы данных, чтобы найти закономерности или сделать прогноз. Модели машинного обучения (ML), основанные на данных, являются математическими двигателями искусственного интеллекта.

Например, модель машинного обучения для компьютерного зрения может идентифицировать автомобили и пешеходов на видео в реальном времени. Один для обработки естественного языка может переводить слова и предложения.

Модель машинного обучения представляет собой математическое представление объектов и их взаимосвязей друг с другом. Объектами могут быть что угодно: от «лайков» в постах в социальных сетях до молекул в лабораторных экспериментах.

Модели ML для любых целей

Без ограничений на объекты, которые могут стать функциями в модели машинного обучения, нет ограничений на использование ИИ. Комбинации бесконечны.

Специалисты по обработке и анализу данных создали целые семейства моделей машинного обучения для различных целей, и в разработке находится еще больше.

Краткая классификация моделей машинного обучения

Тип модели машинного обучения	Варианты использования
Линейная регрессия/классификация	Закономерности в числовых данных, таких как финансовые электронные таблицы
Графические модели	Обнаружение мошенничества или выявление настроений
Деревья решений/случайные леса	Прогнозирование результатов
Нейронные сети глубокого обучения	Компьютерное зрение, обработка естественного языка и многое другое

Например, линейные модели используют алгебру для прогнозирования отношений между переменными в финансовых прогнозах. Графические модели выражают в виде диаграмм вероятность, например, решит ли потребитель купить продукт. Заимствуя метафору ветвей, некоторые модели машинного обучения принимают форму деревьев решений или их групп, называемых случайными лесами.

Во время Большого взрыва ИИ в 2012 году исследователи обнаружили, что глубокое обучение является одним из самых успешных методов поиска закономерностей и прогнозирования. Он использует своего рода модель машинного обучения, называемую нейронной сетью, потому что она была вдохновлена ​​паттернами и функциями клеток мозга.

Модель машинного обучения для масс

Глубокое обучение получило свое название от структуры своих моделей машинного обучения. Они накладывают слой за слоем функции и их отношения, образуя бутерброд с математическим героем.

Благодаря своей сверхъестественной точности в поиске шаблонов, два вида моделей глубокого обучения, описанные в отдельном объяснении, появляются повсеместно.

Сверточные нейронные сети (CNN), часто используемые в компьютерном зрении, действуют как глаза в автономных транспортных средствах и могут помочь обнаружить заболевания в медицинских изображениях. Рекуррентные нейронные сети и преобразователи (RNN), настроенные для анализа устной и письменной речи, являются двигателями Alexa от Amazon, Assistant от Google и Siri от Apple.

Нейронные сети глубокого обучения получили свое название благодаря своей многослойной структуре.

Псссс, выберите предварительно обученную модель

Выбор подходящего семейства моделей, таких как CNN, RNN или трансформатор, — отличное начало. Но это только начало.

Если вы хотите покататься на Baja 500, вы можете модифицировать стандартный багги для езды по дюнам, установив усиленные амортизаторы и прочные шины, или купить автомобиль, созданный для этой гонки.

В машинном обучении это называется предварительно обученной моделью. Он настроен на большие наборы обучающих данных, которые аналогичны данным в вашем случае использования. Отношения данных, называемые весами и смещениями, оптимизированы для предполагаемого приложения.

Для обучения модели требуется огромный набор данных, большой опыт в области искусственного интеллекта и значительные вычислительные мощности. Сообразительные покупатели покупают предварительно обученные модели, чтобы сэкономить время и деньги.

Кому я позвоню?

Когда вы покупаете предварительно обученную модель, найдите дилера, которому вы можете доверять.

NVIDIA называет свое имя онлайн-библиотекой под названием каталог NGC, которая заполнена проверенными и предварительно обученными моделями. Они охватывают весь спектр задач ИИ, от компьютерного зрения до диалогового ИИ и многого другого.

Пользователи знают, что они получают, потому что модели в каталоге поставляются с резюме. Они как удостоверение потенциального сотрудника.

Резюме модели показывают область, для которой модель была обучена, набор данных, который ее обучил, и ожидаемую производительность. Они обеспечивают прозрачность и уверенность в том, что вы выбираете правильную модель для своего варианта использования.

Дополнительные ресурсы для моделей машинного обучения

Более того, модели NGC готовы к переносу обучения. Это последняя настройка, которая приводит модели в соответствие с дорожными условиями, по которым они будут ездить, — данными вашего приложения.

NVIDIA даже предоставляет ключ для настройки вашей модели NGC. Он называется TAO, и вы можете подписаться на ранний доступ к нему сегодня.

Чтобы узнать больше, посетите:

• Наша веб-страница о предварительно обученных моделях
• Путеводитель по каталогу NGC
• Наша веб-страница о TAO и связанных инструментах
• Технический блог об использовании предварительно обученных моделей компьютерного зрения для создания приложения для распознавания жестов и многого другого.
• Доклад с GTC 21 о трансферном обучении (просмотр бесплатный при регистрации)

Что такое модель машинного обучения?

Редактировать

Твиттер LinkedIn Фейсбук Электронное письмо

• Статья
• 30. 12.2021
• 2 минуты на чтение

Модель машинного обучения — это файл, обученный распознавать определенные типы шаблонов. Вы обучаете модель на наборе данных, предоставляя ей алгоритм, который она может использовать для рассуждений и извлечения уроков из этих данных.

После того, как вы обучили модель, вы можете использовать ее для анализа данных, которых она раньше не видела, и делать прогнозы относительно этих данных. Например, допустим, вы хотите создать приложение, которое может распознавать эмоции пользователя на основе его выражения лица. Вы можете обучить модель, предоставив ей изображения лиц, каждое из которых помечено определенной эмоцией, а затем вы можете использовать эту модель в приложении, которое может распознавать любую эмоцию пользователя. Пример такого приложения см. в образце Emoji8.

Когда использовать машинное обучение

Хорошие сценарии машинного обучения часто обладают следующими общими свойствами:

1. Они включают в себя повторяющиеся решения или оценки, которые вы хотите автоматизировать и которые требуют согласованных результатов.
2. Трудно или невозможно явно описать решение или критерии, лежащие в основе решения.
3. У вас есть размеченные данные или существующие примеры, где вы можете описать ситуацию и сопоставить ее с правильным результатом.

Машинное обучение Windows использует для своих моделей формат Open Neural Network Exchange (ONNX). Вы можете загрузить предварительно обученную модель или обучить свою собственную модель. Дополнительные сведения см. в разделе Получение моделей ONNX для Windows ML.

Начало работы

Вы можете начать работу с машинным обучением Windows, следуя одному из наших полных руководств по приложениям или сразу перейдя к примерам машинного обучения Windows.

Примечание

Используйте следующие ресурсы для получения справки по Windows ML:

• Чтобы задать или ответить на технические вопросы о Windows ML, используйте тег windows-machine-learning на Stack Overflow.
• Чтобы сообщить об ошибке, отправьте сообщение о проблеме на нашем GitHub.