[发明专利]确定放电加工条件的方法和放电加工控制器无效
申请号: | 94119569.4 | 申请日: | 1994-12-21 |
公开(公告)号: | CN1070753C | 公开(公告)日: | 2001-09-12 |
发明(设计)人: | 朱村治 | 申请(专利权)人: | 沙迪克株式会社 |
主分类号: | B23H7/20 | 分类号: | B23H7/20 |
代理公司: | 中国国际贸易促进委员会专利商标事务所 | 代理人: | 杨晓光 |
地址: | 日本*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 确定 放电 加工 条件 方法 控制器 | ||
本发明涉及根据预定的加工参数确定加工电极和工件的最佳放电加工条件的方法和放电加工控制器。
由于在放电加工中使用的电极加工比它本身(加工切割)大的面积,加工是使用制成比工件要求的加工尺寸更小的电极进行的。由于放电加工比其它的加工方法更耗费时间,而且,在粗加工和精加工之间一般分成很多阶段,以便增加加工的效率。在第一阶段,加工是在粗加工的条件下进行的,以便大致地获得所要求加工的形状。这称为粗加工。在下一阶段或几个阶段,称为半精加工,加工电流减少了和在电极和工件之间加上了相对运动。最后,进行精加工以获得所要求的加工尺寸和加工表面光洁度。在确定初始粗加工阶段中的粗加工条件时,操作者根据电极尺寸过小(undersize)、加工深度和加工面积采用可允许的最大加工电流,其中电极尺寸过小是指加工电极与工件中待加工空腔之间的空间距离,然后还参考数据手册等决定加工深度和留给精加工及获得最后要求的表面光洁度所要求的坯料。
在粗加工期间起作用的加工条件中,加工电流对于放电机械切割和留给随后的精加工的精加工余量具有最大的影响。因此粗加工条件受到电极尺寸过小数量的很大的影响。这是因为在粗加工中可用的最大电流几乎完全由电极尺寸过小确定的。因此,在从加工面积计算最大可允许的加工电流之后,操作者检查电极尺寸过小是否远远大于在计算的加工电流值处得到的加工切割。如果是的话,他根据计算的值使用加工条件进行粗加工。如果它小于预期的加工切割,他查阅数据手册并选择加工条件,以获得比电极过小量更小的加工切割。在这种情况下的一般做法是考虑最大放电加工切割包括片间二次放电产生的加工(称为机加工变形),将加工电流设定在低端。
由于预先的加工切割和加工变形,这种设定粗加工电流在相对低范围延长了完成粗加工所要求的时间。虽然在理论上可能使用足够小尺寸的电极以最大加工电流进行加工,但是当对加工外形有限制或当电极已经制成时,不能应用这个方法。在这些情况下,没有替代的方案,而是参照电极尺寸过小确定加工电流。
因此本发明的目的是提供一种确定放电加工条件的方法,按照加工深度减少最大加工电流而使粗加工时间最少,以便防止在加工到它超过电极尺寸过小的点的过程中增加最大加工切割和保证在粗加工完成时电极尺寸过小和最大加工切割相符。
本发明的另一个目的是提供进行这个方法的放电加工控制器。
在按照本发明的方法中,放电加工特别是粗加工是使用防止加工切割超过电极尺寸过小的加工条件进行到规定的深度。特别是,当加工深度小的时候,加工电流设定在不使放电加工切割超过电极过小数量的范围内的大值上。然后,由于加工深度增加,加工电流逐渐减小。最后,当由粗加工条件规定的加工深度已经达到时,放电加工条件设定为完成与规定的技术要求一致的加工条件。因此,加工要求的时间减少了。
为了执行这个方法,加工面积、加工电流,电极尺寸过小、加工深度与最大加工切割(包括二次放电产生的加工变形)之间的关系和其它的这样的基本数据都存储在存储器中,根据加工面积的相应数据被恢复,通过神经网络等执行学习操作,和通过推断产生一系列放电加工条件。
一种根据加工深度和电极尺寸过小设定值确定电极和工件之间形成的加工间隙中的放电加工条件的方法,还包括:从多组加工数据中选择第二至少二组基本加工数据,所述第二至少二组基本加工数据包括与电极尺寸过小设定值和第二放电加工电流值相对应或相近的数据,其中第二放电加工电流值大于放电加工设定值;学习所述第二至少二组基本加工数据;根据第二至少二组加工数据,电极尺寸过小设定值和第二放电加工电流值推断第二加工深度值;将放电加工电流设定为第二值,加工深度设定为第二值,第二放电加工电流值是在加工深度第二值处用具有电极尺寸过小设定值的电极进行加工时可施加到加工间隙的最大电流。
利用这个方法,加工条件可以容易地确定和设定,这些条件使加工电流能以最大可允许的值施加,以便在粗加工期间增加加工的效率。
从下面参照附图所进行的叙述中,本发明的这些和其它目的及特性将变得更加清楚。
图1是表示按照本发明的控制器的实施例的配置的方框图。
图2A至2F是表示在图1的控制器中工作过程的流程图的连续部分。
图3和4表示列出存储在图1的控制器的基本数据存储器中的基本数据的例子的表格。
图5是说明在图1的控制器的加工条件推断部分中进行的学习以便获得用于推断放电加工电流值的神经网络的图。
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