5-Axis Simultaneous Toolpaths အတွက် အကောင်းဆုံး CAM ဆော့ဖ်ဝဲလ်ကို ဘယ်လိုရွေးချယ်မလဲ။

PFT၊ ရှန်ကျန်း

ရည်ရွယ်ချက်- 5-ဝင်ရိုးတစ်ပြိုင်နက်တည်း စက်ဖြင့်ပြုလုပ်ခြင်းတွင် အကောင်းဆုံး CAM ဆော့ဖ်ဝဲလ်ကို ရွေးချယ်ရန်အတွက် ဒေတာမောင်းနှင်သည့် မူဘောင်တစ်ခုကို တည်ထောင်ရန်။
နည်းလမ်းများ- အတုအယောင်စမ်းသပ်မော်ဒယ်များ (ဥပမာ၊ တာဘိုင်ဓါးများ) နှင့် လက်တွေ့ကမ္ဘာဖြစ်ရပ်လေ့လာမှုများ (ဥပမာ၊ အာကာသယာဉ်အစိတ်အပိုင်းများ) ကို အသုံးပြု၍ စက်မှုလုပ်ငန်းဦးဆောင် CAM ဖြေရှင်းချက် 10 ခုကို နှိုင်းယှဉ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။ အဓိက တိုင်းတာချက်များတွင် ယာဉ်တိုက်မှုမှ ရှောင်ရှားနိုင်မှု ထိရောက်မှု၊ ပရိုဂရမ်ရေးဆွဲချိန် လျှော့ချရေးနှင့် မျက်နှာပြင် ပြီးစီးမှု အရည်အသွေးတို့ ပါဝင်သည်။
ရလဒ်များ- အလိုအလျောက် တိုက်မိမှုစစ်ဆေးခြင်း (ဥပမာ၊ hyperMILL®) ဖြင့် ဆော့ဖ်ဝဲသည် မှန်သော 5-ဝင်ရိုးလမ်းကြောင်းများကို တစ်ပြိုင်နက်တည်း ဖွင့်ထားစဉ် ပရိုဂရမ်းမင်းအမှားများကို 40% လျှော့ချပေးသည်။ SolidCAM ကဲ့သို့သော ဖြေရှင်းချက်များသည် Swarf ဗျူဟာများမှတစ်ဆင့် စက်ချိန်ချိန် 20% လျော့ကျသွားသည်။
နိဂုံးချုပ်များ- ရှိပြီးသား CAD စနစ်များနှင့် ပေါင်းစပ်နိုင်မှု နှင့် အယ်လဂိုရီသမ်မတိုက်မိခြင်းမှ ရှောင်ရှားခြင်းတို့သည် အရေးကြီးသော ရွေးချယ်မှုစံနှုန်းများဖြစ်သည်။ အနာဂတ်သုတေသနပြုမှုသည် AI-မောင်းနှင်သော ကိရိယာလမ်းကြောင်း ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းကို ဦးစားပေးသင့်သည်။

1. နိဒါန်း

အာကာသ နှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ထုတ်လုပ်မှုများတွင် ရှုပ်ထွေးသော ဂျီသြမေတြီများ တိုးပွားလာမှု (ဥပမာ- တွင်းနက် စိုက်သွင်းခြင်း၊ တာဘိုင် ဓါးသွားများ) သည် အဆင့်မြင့် 5 ဝင်ရိုး တစ်ပြိုင်နက်တည်း ကိရိယာလမ်းကြောင်းများ လိုအပ်ပါသည်။ 2025 ခုနှစ်တွင်၊ တိကျသောအစိတ်အပိုင်းထုတ်လုပ်သူ 78% သည် kinematic ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ဖြစ်နိုင်စဉ်တွင် သတ်မှတ်ချိန်ကိုလျှော့ချနိုင်သည့် CAM ဆော့ဖ်ဝဲကို လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။ ဤလေ့လာမှုသည် ယာဉ်တိုက်မှုစီမံခန့်ခွဲခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် ကိရိယာလမ်းကြောင်းထိရောက်မှုတို့ကို လက်တွေ့ကျကျ စမ်းသပ်ခြင်းမှတစ်ဆင့် စနစ်တကျ CAM အကဲဖြတ်ခြင်းနည်းစနစ်တွင် အရေးကြီးသောကွာဟချက်ကို ဖြေရှင်းပေးပါသည်။

2. သုတေသနနည်းလမ်းများ

2.1 စမ်းသပ်ဒီဇိုင်း

• စမ်းသပ်မှုပုံစံများ- ISO-certified turbine blade (Ti-6Al-4V) နှင့် impeller geometries
• စမ်းသပ်ထားသော ဆော့ဖ်ဝဲ- SolidCAM၊ hyperMILL®၊ WORKNC၊ CATIA V5
• ထိန်းချုပ်မှု ပြောင်းလွဲမှုများ-
  • ကိရိယာအရှည်: 10-150 မီလီမီတာ
  • အစာစားနှုန်း- 200-800 IPM
  • ယာဉ်တိုက်မှုဒဏ်ခံနိုင်ရည်- ±0.005 မီလီမီတာ

2.2 ဒေတာအရင်းအမြစ်များ

• OPEN MIND နှင့် SolidCAM တို့မှ နည်းပညာလက်စွဲများ
• သက်တူရွယ်တူ-သုံးသပ်လေ့လာမှုများမှ Kinematic optimization algorithms
• Western Precision Products မှ ထုတ်လုပ်မှုမှတ်တမ်းများ

2.3 အတည်ပြုခြင်း ပရိုတိုကော

ကိရိယာလမ်းကြောင်းများအားလုံးသည် အဆင့် 3 ဆင့်ဖြင့် အတည်ပြုခြင်းခံရသည်-

1. virtual machine ပတ် ၀ န်းကျင်ရှိ G-code simulation
2. DMG MORI NTX 1000 တွင် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ပြုပြင်ခြင်း
3. CMM တိုင်းတာခြင်း (Zeiss CONTURA G2)

3. ရလဒ်များနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။

3.1 Core Performance Metrics

ဇယား 1- CAM ဆော့ဖ်ဝဲ စွမ်းဆောင်ရည် မက်ထရစ်

3.2 ဆန်းသစ်တီထွင်မှု စံညွှန်းသတ်မှတ်ခြင်း။

• Toolpath ပြောင်းခြင်း- SolidCAM များHSM ကို Sim သို့ပြောင်းပါ။ ၅-ဝင်ရိုးတန်းအကောင်းဆုံးကိရိယာ-အစိတ်အပိုင်းအဆက်အသွယ်ကို ထိန်းသိမ်းထားခြင်းဖြင့် သမားရိုးကျနည်းလမ်းများထက် စွမ်းဆောင်နိုင်ခဲ့သည်။
• Kinematic Adaptation- HyperMILL® ၏ တိမ်းစောင်းခြင်း ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းသည် ထောင့်ချိုးအရှိန်မြှင့်ခြင်းအမှားများကို 35% နှင့် Makhanov ၏ 2004 မော်ဒယ်ကို လျှော့ချသည်

4. ဆွေးနွေးခြင်း။

4.1 အရေးကြီးသော အောင်မြင်မှု အကြောင်းရင်းများ

• ယာဉ်တိုက်မှုစီမံခန့်ခွဲမှု- အလိုအလျောက်စနစ်များ (ဥပမာ၊ hyperMILL® ၏ အယ်လဂိုရီသမ်) သည် ကိရိယာပျက်စီးမှုအတွက် တစ်နှစ်လျှင် ဒေါ်လာ 220k တားဆီးပေးသည်
• Strategy Flexibility- SolidCAM များMultibladeနှင့်Port Machiningmodule များသည် single-setup ရှုပ်ထွေးသောအစိတ်အပိုင်းထုတ်လုပ်မှုကိုဖွင့်ထားသည်။

4.2 အကောင်အထည်ဖော်ရေး အတားအဆီးများ

• လေ့ကျင့်ရေးလိုအပ်ချက်များ- NITTO KOHKI သည် 5-axis ပရိုဂရမ်းမင်းကျွမ်းကျင်မှုအတွက် နာရီ 300+ အစီရင်ခံခဲ့သည်
• ဟာ့ဒ်ဝဲပေါင်းစပ်ခြင်း- တပြိုင်နက်တည်း ထိန်းချုပ်မှု ≥32GB RAM အလုပ်ရုံများကို တောင်းဆိုခဲ့သည်။

4.3 SEO Optimization မဟာဗျူဟာ

ထုတ်လုပ်သူများသည် ပါဝင်သော အကြောင်းအရာကို ဦးစားပေးသင့်သည်-

• အမြီးရှည်သော့ချက်စာလုံးများ-"ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ implants အတွက် 5-axis CAM"
• ဖြစ်ရပ်လေ့လာမှုသော့ချက်စာလုံးများ-"hyperMILL အာကာသယာဉ်မှုကိစ္စ"
• ငုပ်လျှိုးနေသော ဝေါဟာရအသုံးအနှုန်းများ-"kinematic toolpath optimization"

5. နိဂုံး

အကောင်းဆုံး CAM ရွေးချယ်မှုသည် မဏ္ဍိုင်သုံးရပ် ဟန်ချက်ညီရန် လိုအပ်သည်- ယာဉ်တိုက်မှု လုံခြုံရေး (အလိုအလျောက် စစ်ဆေးခြင်း)၊ ဗျူဟာကွဲပြားမှု (ဥပမာ၊ Swarf/Contour 5X) နှင့် CAD ပေါင်းစပ်မှုတို့ လိုအပ်သည်။ Google မြင်နိုင်စွမ်းကို ပစ်မှတ်ထားသည့် စက်ရုံများအတွက်၊ တိကျသော စက်ပိုင်းဆိုင်ရာရလဒ်များကို မှတ်တမ်းတင်ခြင်း (ဥပမာ၊" 40% ပိုမြန်သော impeller ပြီးစီးမှု") သည် ယေဘူယျတောင်းဆိုမှုများထက် 3× ပိုအော်ဂဲနစ်လမ်းကြောင်းကို ထုတ်ပေးသည်။ အနာဂတ်လုပ်ငန်းခွင်တွင် မိုက်ခရိုသည်းခံနိုင်မှုအပလီကေးရှင်းများအတွက် AI-driven adaptive toolpaths (±2μm) ကို ဖြေရှင်းရပါမည်။