Содержание к диссертации
Введение
1. Аналитический обзор и анализ состояния вопроса 8
1.1. Задачи технического контроля в гибком автоматизированном производстве 8
1.2. Анализ факторов, влияющих на точность обработки вГПМ 12
1.3. Анализ средств контроля деталей в ГПС 15
1.3.1, Классификация средств контроля в ГПМ и ГПС 15
1.3.2. Основные средства контроля в ГПМ и ГПС 16
1.4. Анализ существующих моделей погрешности механообработки 23
1.5. Выводы, цели и задачи исследования 29
2. Разработка формализованных описаний процесса контроля в ГПМ 32
2.1. Векторная модель процесса контроля в ГПМ 32
2.2. Анализ векторной модели процесса контроля результатов обработки в ГПМ 50
2.2.1. Формализованное описание контроля приспособления 50
2.2.1.1. Угловые погрешности 50
2.2.1.2. Комбинация угловых и линейных погрешностей 57
2.2.1-3. Исследование алгоритмической составляющей оценки погрешности базирования приспособления 63
2.2.2. Формализованное описание при контроле обработанной детали...72
2.2.2.1. Общие положения 72
2.2.2.2. Контроль плоских поверхностей детали 73
2.2.2.3. Оценка требований к выбору контрольных точек при контроле плоскости 82
2.2.2.4. Контроль цилиндрических поверхностей детали 87
2.2.2.5. Оценка требований к выбору контрольных точек при контроле цилиндрической поверхности 101
2.2.2.6. Контроль сферических поверхностей детали 103
2.2.3. Формализованное описание процесса контроля инструмента 108
2.2.3.1. Общие положения 108
2.2.3.2. Контроль базовых точек инструмента 110
2.3. Выводы 114
Вероятностная модель процесса контроля 116
3.1. Общая оценка состояния вопроса 116
3.2. Разделение случайной и систематической составляющих погрешностей 118
3.3. Оценка необходимой поднастройки по требуемой степени надежности 125
3.4. Прогнозирование настроенности технологического процесса 127
3.5. Выводы 134
Алгоритмы управления технологическими процессами механообработки 135
4.1. Обобщенный алгоритм управления точностью обработки в ГПМ...135
4.2. Алгоритм контроля положения приспособления 139
4.3. Алгоритм управления обработкой плоской поверхности 142
4.4. Алгоритм управления обработкой цилиндрической поверхности ... 145
4.5. Алгоритм управления обработкой сферической поверхности 149
4.6. Алгоритмы поддержания настроенности и налаженности технологического процесса, основанные на использовании статистической модели 152
4.6.1. Алгоритм оценки погрешности обработки с заданной доверительной вероятностью 152
4.6.2. Алгоритм поддержания требуемого уровня настроенности технологического процесса 155
4.6.3. Алгоритм оценки закона распределения погрешности обработки при определении доверительной вероятности 158
4.7. Алгоритм контроля инструмента при обработке на станках с ЧПУ... 162
4.8. Моделирование обработки с коррекцией управляющей програмы 165
4.9. Выводы 170
5. Практическая реализация результатов диссертационных исследований 172
5.1. Способы практического использования основных результатов работы 172
5.2. Разработка компьютерной программы автоматизированного рабочего места (АРМ) технолога 174
5.3. Реализация алгоритмов управления точностью механической обработки на предприятии ОАО «АФЗ» 181
5.4. Выводы 183
Заключение 184
Библиографический список 188
Приложения 199
- Анализ существующих моделей погрешности механообработки
- Исследование алгоритмической составляющей оценки погрешности базирования приспособления
- Разделение случайной и систематической составляющих погрешностей
- Алгоритм управления обработкой цилиндрической поверхности
Введение к работе
Внедрение принципов гибкой и безлюдной технологии в современном гибком автоматизированном производстве делает актуальной задачу автоматизации технического контроля в таком производстве. В настоящее время вопросы автоматизации технического контроля полностью разработаны применительно к массовому производству, базирующемуся на использовании «жестких» специальных и специализированных средств автоматизации.
Снижение серийности выпускаемой продукции выявляет новые аспекты в проблеме повышения качества и производительности технологического процесса. Поиски в области сокращения времени, затрачиваемого на производство, путем уменьшения продолжительности механической обработки, благодаря применению новых технологических решений в станкостроении и форсированию режимов резания достигли на сегодняшний день максимального развития и практически себя исчерпали.
В связи с выросшими требованиями к точности обрабатываемых деталей повысилась и точность вновь выпускаемых металлообрабатывающих станков. Но при этом возникли противоречия между точностными характеристиками станков и реальной точностью технологического процесса обработки заготовок Исследования точностных характеристик, например, различных токарных станков, в том числе и с числовым программным управлением (ЧПУ), и анализ исследований точностных параметров деталей при обработке на этих же станках показали, что на универсальных станках, если на них работают специалисты высокой квалификации, их точностные возможности реализуются на 40...70 %. При работе же на токарных станках с ЧПУ использование их по точности еще ниже и не превышает 14...20 %. Поэтому во всем мире ведутся интенсивные поиски по преодолению этого противоречия. Один из путей - создание систем, позволяющих осуществлять текущий контроль за ходом процесса обработки детали и вносить необходимую коррекцию для обеспечения стабилизации размеров обрабатываемых деталей.
Стабильность уровня налаженности и настроенности металлообрабатывающего станка с ЧПУ определяет точность обработки на станке при производстве партий деталей. В условиях безлюдной технологии необходима автоматизированная система автоматического контроля (САК), обеспечивающая автоматическое отслеживание уровня настроенности и налаженности и коррекции возникающих отклонений.
Такая система при своей реализации нуждается в наличие соответствующих технических средств, а также математического и программного обеспечения, определяющих алгоритм функционирования системы. От эффективности алгоритма работы САК существенно зависят результаты работы системы, что, в конечном итоге, определяет качество и производительность технологического процесса. Поскольку при механической обработке на станках с ЧПУ, входящих в состав гибких производственных модулей (ГПМ) и гибких производственных систем (ГПС), реализуется координатный метод управления взаимными перемещениями обрабатывающего инструмента и обрабатываемой заготовки для получения формообразующих поверхностей деталей, то этот же метод лежит в основе построения САК.
Поэтому, одним из основных направлений преодоления возникающих проблем в машиностроении может быть создание универсальных контрольно-управляющих систем. При разработке таких систем важное значение имеют правильно выбранные схемы и средства контроля обрабатываемого изделия, режущего инструмента, элементов станка, а также способы обработки полученной информации и методы коррекции управляющих программ систем ЧПУ.
Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на XIII Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» (Санкт-Петербург, 2000); Региональной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Наука. Техника» Инновации» (Новосибирск, 2001); IV Международной научно-технической конференции «Динамика систем, механизмов и машин» (Омск, 2002) и на кафедре «Автоматизация
7 и робототехника» (Омск, 2003). По теме диссертации опубликовано восемь научных работ.
Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, библиографического списка, включающего 98 наименований и 32 приложений на 104 страницах. Основной текст изложен на 187 машинописных страницах, поясняется 89 рисунками и 1 таблицей,
В первой главе исследуется современное состояние методов, средств и моделей управления точностью механической обработки. Сформулирована цель работы и определены основные задачи для ее достижения.
Во второй главе разработана обобщенная математическая модель для геометрической интерпретации результатов контроля с использованием измерительной головки на станке с ЧПУ, на основе которой выполнены формализованные описания для контроля технологического приспособления (спутника), обрабатывающего инструмента и объекта обработки. Определены требования к выбору контрольных точек при проектировании технологического процесса обработки,
В третье главе на основе анализа влияния случайных факторов на точность обработки, разработан метод оценки величины случайной составляющей погрешности с использованием уровня доверительной вероятности. Разработано формализованное описание для оценки закона распределения случайной составляющей погрешности и прогнозирования смещения настройки технологического процесса во времени,
В четвертой главе разработаны алгоритмы управления точностью обработки в ГПМ, которые позволяет на основе предложенных математических моделей автоматизировать определение управляющих воздействий в виде коррекции управляющих программ ЧПУ, реализуемых системой ЧПУ станка.
В пятой главе на основе разработанных математических моделей и алгоритмов управления, предложены практические решения управления точностью технологических процессов механической обработки деталей, осуществляемых в условиях ГПМ,
Анализ существующих моделей погрешности механообработки
Создание эффективных контрольно-измерительных систем для ГІ1М и ГПС и построение автоматизированных систем управления качеством процессов (точностью обработки) в условиях ГПС в настоящее время упирается в необходимость совершенствования как технических средств контрольно-измерительных систем, так и эффективных алгоритмов их использования (последнее на сегодняшний день представляется первоочередной задачей).
Алгоритмы функционирования контрольно-измерительных систем и упрашіение точностью процесса обработки в условиях ГПМ и ГПС требуют разработки расширенных формализованных описаний (математических моделей) процессов контроля и расчета необходимых коррекций.
На сегодняшний день получили распространение следующие подходы к решению этой задачи: - метод точечных диаграмм; - метод точностных диаграмм. Существуют и специфические подходы, разработанные непосредственно для автоматизированного производства [701- Так, Х.-Г. Росс (Германия) перебором различных вариантов управляющего контроля получает 192 схемы компенсации погрешности обработки на токарных станках, дает им количественные и качественные характеристики, устанавливает общие рекомендации по их применению [5]. Такой метод сложен для алгоритмизации, не может дать конкретного ответа, какую точность обеспечит та или иная схема при обработке конкретной партии деталей на данном станке, не сравнит близкие по возможностям системы. Все множество существующих моделей погрешности механической обработки можно разделить на следующие группы: 1. Первая группа моделей основана на анализе причин, вызывающих погрешности и связанных с размерным износом и температурными деформациями режущего инструмента, температурными и силовыми деформациями детали и станка, точностью позиционирования рабочих органов станка и т. д. Общий вид таких моделей: мкм, где /]э/г— первичные погрешности, являющиеся температурными и силовыми деформациями технологической системы, износом режущего инструмента и т. д.; дг],дг2».-входные парамечры и возмущающие воздействия, характеризующие состояние обрабатываемых заготовок, режущего инструмента и станка, режимы резания и т.д.; у- - отклонение размера от заданного значения при обработке 1-йдетали, в некоторых моделях значение отклонения размера заготовки в каждый / - и момент времени; є і -случайное отклонение размера / - и детали от уровня настройки. К этому виду моделей относятся аддитивные модели, созданные А.П. Соколовским [5], например модель изменения размеров в партии деталей при точении: где h - износ режущего инструмента в зависимости от длины пути, пройденного резцом в металле; „ -температурная деформация резца, зависящая от физико-механических свойств обрабатываемого материала ар, геометрических параметров резца F,/, режимов резания t,v,s, времени обработки одной детали г; ур - упругие деформации технологической системы, зависящие от режимов резания, физико-механических свойств обрабатываемого материала Ср и жесткости технологической системы у; An- погрешность позиционирования; j -случайные отклонения і-й детали от уровня настройки. Характерной особенностью такой модели развития погрешности является строгая зависимость влияния входных параметров обработки и возмущающих воздействий на первичные составляющие погрешности, которые, алгебраически суммируясь, дают возможность определить отклонение диаметра от настроенного размера. То есть, установлена цепь причинно - следственных связей развития погрешности, а значит, можно заранее судить о внесении той или иной доли погрешности отдельным параметром или возмущающим воздействием. К этой группе моделей можно отнести модели, предложенные Б.С- Балак-шиным [5], где устанавливаются причинно—следственные связи между упругими деформациями технологической системы и возмущающими, например изменяющимися глубиной резания, физико-механическими свойствами заготовок в партии, режущими свойствами инструмента. 2. Вторая группа моделей основана на анализе характера проявления по-ірешности обработки. Общий вид моделей; У; =J,- + є-пмкм9 где уі -отклонение диаметра от заднего значения при обработке / - й детали; si уровень размерной настройки станка на і-и цикле или математическое ожидание размера детали; є І -случайное отклонение размера детали от уровня настройки, характеризующее мгновенную точность процесса обработки. Модель не устанавливает причины возникновения погрешностей, а разделяет погрешность на систематическое смещение настройки и случайную величину. Чаще всего эта группа моделей используется для управления отлаженным процессом обработки с целью уменьшения возникающих в ходе его систематических погрешностей. Примером этой группы моделей может служить модель, предложенная С.С, Волосовым где д - равномерное смещение настройки, приходящееся на одну деталь; Xi -случайная величина, характеризующая случайное отклонение смещения настройки от равномерного. Для управления процессом со случайной составляющей Х-г заранее определяют вид коррелированной последовательности, которой она может описываться, и в дальнейшем ведут подпаладку с ее учетом, что обеспечивает ее частичную компенсацию.
Исследование алгоритмической составляющей оценки погрешности базирования приспособления
Численные методы решения системы нелинейных уравнений дают риск получения неверного результата из-за погрешности решения или наличия нескольких решений, из которых выбирается неверное. Поскольку полученная система уравнений при описании процесса контроля сложна, то такой риск вполне реален и в данном случае.
Поскольку численное решение зависит от исходных данных, а в нашем случае исходными данными являются координаты контрольных точек, то выбор контрольных точек может оказать решающее влияние на результаты оценки погрешности базирования. Исследуем влияние взаимного расположения контрольных точек на точность расчета погрешностей базирования.
Для оценки влияния метода численного решения системы нелинейных уравнений вида (2Л 6), описанного выше, эта система решалась последовательно с применением разных методов, встроенных в систему MathCAD, для чего использовались описанные выше MathCAD — документы при разных настройках системы MathCAD.
Применение для решения системы уравнений вида (2Л 6) разных численных методов (метод Левенберга - Маркарда, метод сопряженных градиентов и модернизированный метод Ньютона) не привело к отличию результатов и, следовательно, возможно решение системы уравнения любым из этих методов.
При решении задачи контроля в процессе обработки на станке с ЧПУ необходимо задать контрольные точки. Поскольку выбор их определяется технологом, то возможны различные варианты и необходимо определить общие условия, при которых обеспечивается получение правильного результата. На рисунке 2Л0 показана расчетная схема контроля погрешности базирования спутника. Погрешность базирования учтена смещением системы координат спутника 0XY2 на величины Ах, Ду, Az и её поворотом относительно исходного положения на углы р,у/,в вокруг осей X.Y Z, соответственно.
Для оценки положения спутника, который на рисунке 2,10 представлен параллелипипедом, на трёх взаимно перпендикулярных поверхностях спутника задаются шесть контрольных точек (по две точки на каждой поверхности). Исследуем влияние на результат расчеты выбора взаимного положения двух точек, лежащих в одной плоскости. В качестве варьируемой примем точку Вп].
В первом случае результаты расчета совпадают с фактическими значениями погрешностей. Наибольшая ошибка расчета для углов поворота не превышает 0,3%. Для проверки найденные решения подставлялись в систему уравнений, и вычислялась разница между левой и правой частью уравнений, которая обозначена в MathCAD - документе вектором q. При точном решении эта разность должна быть равна нулю. Фактические значения координат вектора невязки q лежат в пределах от 0 до -1,155 10" , что можно считать приемлемым.
Во втором случае положения контрольной точки В для углов поворота выявляется совершенно другой результат, существенно отличающийся от фактических значений угловых погрешностей. Наибольшая ошибка превышает 110 % (расчетные значения углов в два раза отличаются от фактических). Проверка решения показала, что в данном случае система уравнений имеет два решения, из которых MathCAD автоматически выбирает неверное, поскольку оно дает меньшее значение вектора невязки q. Фактические значения углов поворота также удовлетворяют системе уравнений, но при этом дают несколько большие значения координат вектора невязки q (погрешности расчета). Необходимо заметить, что названная проблема возникает только при вычислении углов поворота. Линейные смещения вычисляются корректно. При определении погрешностей базирования спутника по результатам измерения координат контрольных точек приходится решать систему нелинейных трансцендентных уравнений. Из-за наличия в уравнениях тригонометрических функций эта система может иметь многие решения. Для детального исследования этого вопроса рассмотрим трансцендентное уравнение вида где р,ц/у8-угловые погрешности базирования; xer,Q,yenQ,zmo - координаты контрольной точки BXQ ; Az - линейная погрешность базирования. Точное решение уравнения соответствует выполнению условия Рассмотрим влияние на значение функции F( p,i//) погрешностей базирования р и у/ при условии, что остальные величины, входящие в уравнение, остаются постоянными. Анализ вопроса выполнен в MathCAD - документе («Решение системы уравнений для погрешности базирования спутника» см. приложение 11). В этом документе задаются постоянные величины в рассмотренном выше уравнении (2,42) и строится зависимость функции F( p7y/)от значений угловых погрешностей базирования р и ц/, Результат вычислений в виде графика приведен на рисунке , функция F(q 4y/} описывает сложную поверхность, имеющую несколько экстремумов. Следовательно, при пла 68 Обработка полученных результатов проведена с помощью MathCAD — документа («Оценка влияния координат контрольной точки Вп\ на точность расчета угловых погрешностей базирования спутника» см. приложение 12). В данном документе приняты следующие обозначения: хт\,ут\ -координаты контрольной точки Вп1 (координата zettl -500, принята постоянной); tp,t// -значения углов поворота вокруг осей X,Yсоответственно; б\ -погрешность угла tp. На рисунке 2.12 показана зависимость значений вычисленных углов р и \j/ от значений координат контрольной точки. В диапазоне значений координат от 143 до 393 при решении система выдает неверные значения корней. За пределами этих значений координат получается верное решение.
Разделение случайной и систематической составляющих погрешностей
Предполагаем известным закон Р(&сл) распределения случайной составляющей погрешности обработки и приписываем ему полученные оценки статических параметров, что позволяет рассчитать гамма-процентное значение (A JnorpeniHOCTH обработки, с вероятностью у, решая уравнение (3.6).
Определенная в результате измерения погрешность содержит систематическую составляющую с вероятностью Р(Аси) = \. Вероятность содержания в результате измерения того или иного значения случайной погрешности составляет у. Следовательно, результат измерения можно охарактеризовать надежностью для разделения случайной и систематической составляющих погрешности будем рассматривать абсолютное значение погрешности без учета направленности отклонения
При этом случайная составляющая погрешности будет иметь минимальным нулевое значение абсолютной величины, и изменяться до некоторого максимального значения. Тогда для описания распределения абсолютного значения случайной составляющей погрешности можно использовать законы гамма -распределения или распределения Вейбулла, применяемые для случайных положительных чисел. Исследуем возможность такого подхода, используя имитационное моделирование. Многочисленные работы в области метрологии и технологии процессов механической обработки показывают, что типичным является распределение случайной составляющей погрешности, как обработки, так и измерений в соответствие с нормальным законом распределения. Для моделирования использован программный пакет Statistica математической системы имитационного моделирования MatLab. Результаты моделирования приведены в MathLab - документе ("Оценка закона распределения случайной погрешности" см. приложение 25), В процессе моделирования создан вектор г случайных значений погрешности обработки, подчиняющийся нормальному закону распределения с параметрами // = 0 и а = 1. Этот вектор г из 100 значений содержит как положи-тельные, так и отрицательные значения погрешностей. Из вектора г сформирован новый вектор V который содержит только абсолютные значения случайных погрешностей. Среднее арифметическое значениє случайной величины для вектора V составило V = 0,766 5 а стандартное отклонение Sy = 0,6050. На рисунке 3.3 показано сравнение гистограммы распределения случайной величины вектора г и плотности нормального распределения случайной величины со статическими параметрами вектора г. Можно видеть удовлетворительное совпадение этих характеристик. Гистограмма распределения случайной величины вектора г и плотность нормального распределения случайной величины со статическими параметрами вектора г На рисунке 3.4 показано сравнение гистограммы распределения случайной величины вектора V и ее сравнение с плотностью нормального распределения. В этом случае совпадения нет. В тоже время для случайной величины V можно подобрать закон Вейбулла или закон гамма - распределения с определенными параметрами, которые достаточно точно отражают распределение случайной величины V, Гистограмма распределения случайной величины вектора V и плотность нормального распределения В частности для моделируемого случая хорошее совпадение дает использование функции распределение Вейбулла со следующими параметрами Плотность вероятности для этого случая показана на рисунке 3.5. Многократное повторение моделирования дало схожие результаты. Все это позволяет с достаточным основанием считать возможным для описания распределения абсолютных значений. Изложенное выше позволяет осуществить следующий подход к оценке систематической и случайной составляющих погрешности обработки. Исходные данные представляют собой выборку из п результатов измерения погрешности обработки Д . Для этой выборки оцениваем математическое ожидание через среднее арифметическое значение Результат построения гистограммы позволяет наглядно оценить соотношение систематической и случайной составляющих погрешности обработки, что может служить основанием для принятия решения о поднастройке или под-наладке процесса в случае вмешательства оператора. Следует подчеркнуть, что изложенный подход позволяет обеспечить наглядное представление результатов контроля хода технологического процесса и может использоваться при создании графического интерфейса оператора АСУ Ш. Этот метод не предназначен для полностью автоматического процесса коррекции настроенности технологических операций механической обработки.
Алгоритм управления обработкой цилиндрической поверхности
Предлагаемые математические модели и алгоритмы предназначены для использования в автоматизированных системах управления гибкими механооб-рабатывающими производственными системами (АСУ ГПС) для решения задачи автоматизированного поддержания точности технологических процессов механической обработки деталей, осуществляемых в механообрабатывающих ГПМ. Решение этой задачи позволяет поддерживать качество технологического процесса и точность обработки деталей в течение заданного времени безлюдной работы ГПС,
Математические модели и алгоритмы реализуются в виде программного обеспечения компьютерных средств управления АСУ ГПС- Схема, определяющая возможность реализации показана на рисунке 5.1. Предлагаем следующие варианты реализации алгоритмов управления.
В состав измерительной системы (ИС) с измерительной головкой (ИГ) вводится процессор, оснащенный программным обеспечением, реализующим предлагаемые алгоритмы.
Измерительная система ИС взаимодействует с системой ЧТТУ с использованием последовательного канала передачи информации (ИРПС, С2 или RS-232), От СЧПУ в ИС поступает справочная информация кадров управляющей программы УП о заданном положении контролируемых геометрических элементов и результаты отсчета координат контрольных точек. Процессор ИС рассчитывает необходимые коррекции УП и передает их в корректоры СЧПУ, которая реализует управляющие воздействия. Этот вариант требует разработки процессорной измерительной системы, серийный выпуск которых в настоящее время не осуществляется.
В ГПМ используется обычная серийная система измерения с измерительной головкой касания, которая взаимодействует с СЧПУ, передавая ей сигнал «касание» в момент измерения координат контрольной точки. Вся обработка информации осуществляется процессором СЧПУ (предполагается использование СЧПУ класса CNC).
Программное обеспечение, реализующее разработанные алгоритмы, в этом случае создается для процессора СЧПУ. Процессор СЧПУ сам осуществляет обработку измерительной информации, определяет необходимые коррекции управляющих программ и заносит их в регистры коррекции.
Данный вариант реализации связан с существенной дополнительной загрузкой процессора и возможен при наличии резерва вычислительных возможностей. В используемых на практике отечественных СЧПУ необходимые резервы отсутствуют, что требует при реализации метода модернизации СЧПУ с целью увеличения вычислительных ресурсов процессора.В ГПМ используется серийная измерительная система ИС с измерительной головкой ИГ касания, которая взаимодействует с СЧПУ по общепринятой схеме.
Получаемая в процессе контроля координатная информация Передается системой ЧПУ на верхний уровень управления ГПС в АСУ ГПС. В составе АСУ ГПС реализовано автоматизированное рабочее место (АРМ) оператора-технолога, на базе которого решается задача управления точностью обработки в ГПМ Поступающая в АРМ измерительная информация обрабатывается в соответствии с описанными алгоритмами, и рассчитанные величины коррекций передаются в систему ЧПУ для реализации. Процесс определения коррекций может контролироваться оператором и при необходимости корректироваться. Поскольку ЭВМ верхнего уровня управления в ГПС имеет существенные вычислительные ресурсы, то дополнительные функции по решению задач управления точностью обработки на этом уровне вполне осуществимы. Следует учесть и наличие связи между СЧПУ и ЭВМ верхнего уровня, предусматриваемой при встраивании ГПМ в ГПС. Для реализации АРМ оператора-технолога на уровне АСУ ГПС необходимо программной обеспечение, реализующее математические модели и алгоритмы, предлагаемые в данной работе, В качестве практического применения результатов исследований рассмотрим общую концепцию построения АРМ технолога и его программное обеспечение. В результате исследований на основании полученных математических моделей и алгоритмов управления разработана компьютерная программа автоматизированного рабочего места (АРМ) технолога. Данная программа предназначена для решения следующих задач: - ввод базовой точки, принадлежащей образцовой плоскости, для которой рассчитываются погрешности обработки (Базовая точгга, лежаїцаяг в образцовой плоскости) - расчет отклонения, ври этом производится расчет углов между осями системы координат станка и направлением линии пересечения образцовой и фактической плоскостей (Расчет отклонения); - расчет линейного смещения в базовой точке и угла поворота между фактической if образцово! плоскостями (Расчет смещения). После проведения расчета смещения производится коррекция управляю щей программы {УП). При этом окно проекта содержит следующую информа цию (рисунок 5.5): . ... .. - выбор автоматического или ручного ввода коррекции УП; V- - определения смещения по осям в зависимости от возможности станка: выбор осей ХД или. (исходя из того, что коррекция должна производиться размерной подачи режущего .. инструмента), после чего в горректор выбранной ОСЕ вводится значение линейного смещения в базовой - точке плоскости со знаком «минус»; Рисунок 5,5, Коррекция УП - определения углового смещения по осям в зависимости от возможностей стажа; выбор осей X3Y мли Z, посла чего в корректор выбранной оси вводится значение соответствующего угла направления оси пересечении плоскостей таким образом, чтобы он составил 90, после чего в поле (Угол поворота) записывается значение угла поворота со знаком «минус»,
