Profondità di taglio
In base al materiale del pezzo e ai requisiti di lavorazione, viene determinata la profondità di taglio in modo da poter calcolare la tolleranza di lavorazione.
velocità di taglio
Le diverse velocità di taglio influenzano l'entità delle forze di taglio, che a sua volta influisce sulla determinazione delle quote di lavorazione.
Velocità di avanzamento
L'entità dell'avanzamento influisce sulla rugosità della superficie di taglio e quindi sulla determinazione dell'indennità di lavorazione.

Durezza del materiale
I materiali più duri possono richiedere margini di lavorazione maggiori.
Durezza del materiale
I materiali più duri tendono a generare calore e forze di taglio durante la lavorazione e richiedono quindi margini di lavorazione maggiori.
Stato del trattamento termico del materiale
I materiali in diversi stati di trattamento termico avranno durezza e tenacità diverse, che influenzeranno la determinazione delle quote di lavorazione.

Livello di usura dell'utensile
Un utensile con un elevato grado di usura influisce sulla rugosità della superficie di taglio e quindi sulla determinazione dell'indennità di lavorazione.
Durata dell'utensile
Quando la durata dell'utensile è breve, sono necessari margini di lavorazione più ampi per evitare la rottura dell'utensile.
Tipo di strumento
I diversi tipi di utensili hanno proprietà di taglio diverse, quindi è necessario determinare la quota di lavorazione appropriata in base al tipo di utensile.

algoritmo genetico

Ricerca globale di soluzioni ottimali modellando i meccanismi genetici dell'evoluzione biologica. Applicabile a problemi di ottimizzazione multivariata, non lineare e discreta.

algoritmo a sciame di particelle

Per simulare il comportamento di foraggiamento di gruppi di organismi, come stormi di uccelli e banchi di pesci, e trovare la soluzione ottimale globale attraverso la condivisione delle informazioni e la collaborazione tra gli individui. Applicabile a problemi di ottimizzazione di tipo continuo.

algoritmo di ricottura simulata

Basandosi sul principio della ricottura solida, evita di cadere in soluzioni ottimali locali attraverso la ricerca stocastica e l'accettazione probabilistica di soluzioni inferiori. Applicabile a problemi di ottimizzazione non lineari e con più vincoli.

Esempio 1
Per ottimizzare i parametri di lavorazione di un pezzo dalla superficie complessa, si utilizza un algoritmo genetico che consente di ridurre significativamente i tempi di lavorazione e di migliorare l'efficienza della lavorazione.
Esempio 2
Per l'ottimizzazione delle quote di lavorazione di una pala di un motore aeronautico, si utilizza l'algoritmo dello sciame di particelle per pianificare il percorso di taglio, che riduce efficacemente le quote di lavorazione e l'usura degli utensili, con la premessa di garantire l'accuratezza della lavorazione.
Esempio 3
Per ottimizzare la tolleranza di lavorazione di una cavità dello stampo, i parametri di taglio vengono ottimizzati utilizzando l'algoritmo di ricottura simulata, che consente di minimizzare la tolleranza di lavorazione e di migliorare la qualità e l'efficienza della lavorazione.

Raccolta dati in tempo reale
Acquisizione in tempo reale dei dati di lavorazione della macchina utensile CNC, come forza di taglio, temperatura di taglio, usura dell'utensile e così via, attraverso sensori e apparecchiature di monitoraggio.
Analisi ed elaborazione dei dati
I dati raccolti in tempo reale vengono elaborati e analizzati per valutare la stabilità del processo di lavorazione e prevedere le variazioni di margine.
Rilevamento e allarme anomalie
Grazie al sistema di monitoraggio in tempo reale, le anomalie nel processo di lavorazione, come l'usura eccessiva degli utensili, la forza di taglio anomala, ecc. vengono rilevate tempestivamente e vengono emessi allarmi.

Progettazione dell'architettura di sistema

In base alla richiesta di controllo delle quote di lavorazione delle macchine utensili CNC, progettare un'architettura di sistema ragionevole, comprendente parti hardware e software.

Algoritmi di elaborazione dei dati

Ricerca e sviluppo di algoritmi di elaborazione dei dati applicabili ai sistemi di monitoraggio in tempo reale e di allarme rapido per migliorare la velocità e l'accuratezza dell'elaborazione dei dati.

Integrazione e messa in servizio del sistema

Integrazione dei singoli moduli nel sistema, debug e ottimizzazione per garantire la stabilità e l'affidabilità del sistema.

intellettualizzare
Utilizzando l'intelligenza artificiale e la tecnologia di apprendimento automatico per ottenere l'identificazione e la previsione automatica delle quote di lavorazione per migliorare l'accuratezza e l'efficienza della lavorazione.
perfezionamento
Ottenere un controllo preciso delle quote di lavorazione per soddisfare la domanda di lavorazioni di alta precisione grazie a tecnologie di misurazione ed elaborazione dati di alta precisione.
integrazione
Integrazione della tecnologia di determinazione dei margini con la pianificazione del processo e la simulazione della lavorazione per l'ottimizzazione totale del processo di lavorazione.

Innovazioni tecnologiche
Ricerca di nuovi processi e metodi di lavorazione per ridurre i tempi di lavorazione e migliorare l'efficienza della lavorazione.
Innovazione dei materiali
Sviluppo di nuovi materiali per ridurre l'influenza dei materiali sulle quote di lavorazione e migliorare la qualità della lavorazione.
Innovazione algoritmica
Ricerca di nuovi algoritmi e tecniche per ottimizzare il calcolo e il controllo delle quote di lavorazione e migliorare la precisione della lavorazione.

Monitoraggio in tempo reale
Monitoraggio in tempo reale del processo di lavorazione, regolazione tempestiva della quota di lavorazione e garanzia di qualità della lavorazione.
controllo automatico
Realizzare il controllo automatico delle quote di lavorazione e migliorare l'efficienza della lavorazione.
Processo decisionale intelligente
Processo decisionale e controllo intelligente delle quote di lavorazione grazie alla tecnologia dell'intelligenza artificiale.