极端智能成当下数控机床两大发展趋势0喷码机
2022-06-25 20:16:40 德润机械网
极端智能成当下数控机床两大发展趋势
新界限 北京机床研究所所长刘炳业说，加工精度始终是衡量现代数控机床技术发展水平的重要指标，但体现加工精度的效果如今已经不局限于尺寸精度、形状精度以及表面粗糙度等方面，更体现在微结构的加工技术方面。 而加工技术的发展趋势，现在可以明显感知到的是，一方面局部加工的形状尺度特征向精微方向发展，另一方面加工的整体形状向大尺寸方向发展。 实际上，在科技创新的驱动下，微结构零件的应用非常广泛，比如太阳能发电元件、手机导光板、液晶显示器增亮膜、高速公路显示板、复眼透镜、衍射光栅、传感器元件、二元光学元件、微型透镜等。 “很多源于身边事物的启发。”刘炳业举例说，比如有人发现水滴在荷叶上，总是会自觉呈现特定的形状，这与荷叶的微型构造有关，那么就有发明家尝试研制类似的平台，来进行相应的运用，这就需要加工技术的跟进。 因此，大量带有微结构的零件加工成为当前精密机床发展面临的重要任务，而微结构的出现也使得机床的加工进入新的领域。 微结构的出现对机床加工提出了新挑战，因为微结构尺寸的变化从几百微米到几微米不同，带有微结构的整体零件的尺寸从毫米级到数米不同。但微结构的加工表面的质量都在纳米级。这对机床的运动精度、运动的平滑性、阻尼特性都有新的要求，此外加工工艺、机床刀具、机床附件也都要发生新的变化。 而新的光学加工技术，如快刀伺服（FTS）、刨削加工、凿削加工、确定性磨削等也在微加工技术发展中产生。现今用于加工大型圆柱面、圆端面、平面的微结构机床成为市场竞争的产品，此外纳米压印复制工艺技术相应也得到发展应用。 据刘炳业介绍，在微结构的制造设备领域，日本、德国、美国发展迅速，出现了很多新机床产品。典型的公司包括：东芝机械、发那科、不二越、库格勒等。 他提到，近期微孔精密切削加工在此期间也得到了快速的发展，德国科恩公司的金字塔超精密机床，可以用同一把刀具在半导体陶瓷材料上加工上万个直径不超过0.1mm的微孔。 智能化要求高可靠性 与极限制造一样，智能制造已经成为国际制造领域一种新的趋势。自2011年德国在汉诺威博览会提出“第四次工业革命”（工业4.0）以来，如今已经进入实施阶段。 刘炳业说，“第四次工业革命”的目标是工厂智能化。2013年美国以制造业回流为主题，开启智能时代的再工业化。日本在柔性制造的基础上，形成了当今比较成熟的智能化制造技术。中国目前制造业劳动力成本的不断上升，一些地区出现的“用工荒”也迫使制造企业向智能化方面转型。 智能化制造技术的大趋势，要求机床必须适应其使用要求，最典型的应用特征是要求各种配置的高可靠性，作为智能制造最基本的组成部分，机床设备的可靠性成为最主要的考核指标。 他表示，现今的智能制造技术可以看作是在前两代柔性制造技术基础上发展起来的技术。第一代柔性制造系统产生于上世纪80年代，它的可靠性衡量特征是可连续24小时运行，第二代产生于上世纪90年代，可连续72小时运行。当今的智能制造系统，它要求可以连续720小时运行。因此，能够长时间不间断高可靠性运行的机床设备成为另外一个发展趋势。 智能制造三代发展中，人力成本不断下降，智能化制造中人的参与很少，但机器人的复杂程度明显提升。比如第二代发展中，机器人只能从事固定路径的搬运，但第三代机器人不仅可以通过视觉传感器感知无序摆放的工件，通过判断做出不同路径的抓取动作，还可以感知装配过程的零件对中状态，并配合智能夹具代替过去只能由人才能完成的工作。 此外，智能制造同样对机床适应性的其他方面提出了要求，比如：能够配合带传感器及感知对位装配的机器人协同工作、能够远程通讯等。 刘炳业说，虽然机床的发展趋势还有很多，比如多功能复合化趋势、可重构趋势、低能耗环保趋势等。但极限制造和智能化制造这两大趋势呈现了不同技术特色，第一大趋势主要的突出特色是技术的前沿性和创新性，重点体现技术的高精尖；第二大趋势主要特色是技术的成熟性、体现一个国家制造业的基础。 “这两大特色都能比较充分反映国家制造业的强大程度。如果缺乏第一大趋势所涉及的技术，一个国家就会面临垄断的威胁；第二大趋势考验和衡量的是一个国家制造基础强弱和好坏的问题，涉及的技术层面范围更广。” 刘炳业认为，面对第一大趋势的挑战，行业同仁必须发展以精度与尺度为特征的技术，研究开发尖端设备与工艺。 欧盟委员会宣布的“地平线2020”科研和创新计划中，其中三个主要目标之一“做产业界领袖”，其中重点发展领域是“纳米技术”，也正体现了这一发展的要求。在精密制造机床设备领域中，持之以恒地重视工作母机、超精密机床的发展，才能在国家的高技术领域占有一席之地。 而面对第二大趋势，要求中国机床工具行业必须配套地解决制造领域的高可靠性等涉及产品质量性能的问题。 因为智能化制造最大的特色是讲求集成，如果智能化制造的生产线元器件、部件的质量有问题，集成度越高，问题就越大。
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