Bài giảng môn học hệ thống sản xuất linh hoạt - Trần Đức Tăng (tiếp)

1HỌC VIỆN KỸ THUẬT QUÂN SỰ KHOA HÀNG KHÔNG VŨ TRỤ BÀI GiẢNG MÔN HỌC HỆ THỐNG SẢN XUẤT LINH HOẠT TS. Trần ðức Tăng Bộ môn CNTB & HKVT ðiện thoại: 0973 991486 Email: tranductang@yahoo.com TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT 3. Công nghệ nhóm Nội dung 4. Chuẩn bị CN có trợ giúp của MT 2. Tổng quan về chuẩn bị công nghệ Chương 5: Chuẩn bị công nghệ có trợ giúp của MT 1. Giới thiệu 2TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT 1. Giới thiệu
Chuẩn bị công nghệ (Process Planning -PP) là một bộ phận của hoạt ñộng sản xuất, nó xác ñịnh trình tự, nội dung, phương pháp, phương tiện, thông số của cả quá trình công nghệ và của các nguyên công công nghệ,nhằm biến nguyên vật liệu ban ñầu thành sản phẩm hoàn chỉnh.
Sản phẩm của PP là quy trình công nghệ (Process Plan)
Phần tiếp theo là bản kế hoạch về thời gian ñể thực hiện quá trình công nghệ, gọi là biểu tiến ñộ sản xuất (Manufacturing Scheduling). TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT
Dựa vào PP người ta tổ chức quá trình sản xuất, tính toán các ñịnh mức tiêu hao ñể lập kế hoạch ñảm bảo (thiết bị, năng lượng, vật liệu, dụng cụ, lao ñộng,), tính giá thành sản phẩm và lập ra biểu tiến ñộ sản xuất.
Biểu tiến ñộ sản xuất cho phép lập các kế hoạch thời gian khác nhau, như thời ñiểm nhập vật tư, thời gian giao hàng,
Khi ứng dụng CIM các khâu trên ñều ñược tự ñộng hóa và ñiều khiển bằng máy tính. Chuẩn bị công nghệ có trợ giúp của máy tính gọi là CAPP (Computer-Aided Process Planning) 3TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT 2. Tổng quan về chuẩn bị công nghệ 2.1 Khái niệm về chuẩn bị công nghệ
Cho ñến nay hầu hết các công việc chuẩn bị công nghệ ñều ñược làm bằng tay. Tự ñộng hóa chuẩn bị công nghệ ñã ñược ñề xuất từ hàng nửa thế kỷ nay nhưng mới chỉ thực hiện từng phần. Mặt khác tự ñộng hóa cũng phải dựa trên nền công nghệ truyền thống.
Chuẩn bị công nghệ là biến các dữ liệu thiết kế sản phẩm thành hướng dẫn công nghệ ñể làm ra sản phẩm thực, ñạt các chỉ tiêu chất lượng, số lượng và kinh tế mong muốn.
Trong công nghệ truyền thống chúng ta quen gọi ñó là thiết kế quy trình công nghệ, và sản phẩm của nó gọi là quy trình công nghệ. TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT
Thuật ngữ chuẩn bị công nghệ hàm nghĩa rộng hơn, bao gồm cả thiết kế quy trình công nghệ và thiết kế trang bị công nghệ, thậm chí cả tổ chức sản xuất.
Các dữ liệu thiết kế thường nằm trong các tài liệu thiết kế, gồm các bản vẽ kỹ thuật, thuyết minh, danh mục chi tiết (Bill of Materials-BOM). 4TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT
Tùy theo yêu cầu mà quy trình công nghệ có thể ñơn giản hay phức tạp, nhưng chuẩn bị công nghệ phải dựa vào các kiến thức sau: - Kiến thức về sản phẩm, chứa trong các tài liệu thiết kế - Kiến thức về vật liệu ñể chế tạo ra sản phẩm - Kiến thức về các lĩnh vực công nghệ liên quan - Kiến thức về thiết bị công nghệ (trong sổ tay, catalog) - Kiến thức về dụng cụ (khả năng cắt, tuổi bền,) và ñồ gá - Kiến thức về nguồn lực của cơ sở sản xuất (thiết bị, lao ñộng) - Kiến thức về ñịnh mức thời gian và chi phí. TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT
Trình tự chuẩn bị công nghệ thường gồm các bước sau: - Phân tích tài liệu thiết kế (phân tích các bề mặt gia công, yêu cầu kỹ thuật, tính công nghệ của thiết kế, .) - Chọn phôi (vật liệu, dạng, kích thước, khối lượng) - Thiết kế tiến trình công nghệ (nội dung thứ tự các nguyên công và vị trí thực hiện các nguyên công) - Thiết kế các nguyên công công nghệ (chọn máy, gá dụng cụ cắt, dụng cụ ño) - Xác ñịnh chế ñộ công nghệ (lượng dư gia công, chế ñộ cắt, trơn nguội, kiểm nghiệm lực cắt, ñộ chính xác, chất lượng bề mặt, ) - Lập tài liệu công nghệ (phiếu quy trình công nghệ, các ñịnh mức tiêu hao, chi phí,) 5TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT
Phương pháp kế thừa - Phương pháp này dựa vào các quy trình chuẩn, ñược tạo ra từ trước cho từng nhóm chi tiết. Khi có chi tiết mới, người ta căn cứ vào ñặc ñiểm kết cấu mà gán nó vào một nhóm nhất ñịnh, sau ñó lấy quy trình chuẩn tương ứng, hiệu chỉnh các thông số cho phù hợp. - Vì phải dựa vào phân nhóm và mã hóa chi tiết, phương pháp kế thừa gắn liền với công nghệ nhóm (Group Technology) 2.2 Các phương pháp chuẩn bị công nghệ TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT - Các bước áp dụng phương pháp kế thừa: - Xây dựng hệ thống mã hóa chi tiết - Thiết lập nhóm chi tiết (Part Family) - Xây dựng quy trình công nghệ chuẩn cho nhóm - Truy cập và biến ñổi quy trình công nghệ chuẩn theo yêu cầu của chi tiết mới. 6TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT Trình tự thiết kế quy trình công nghệ theo phương pháp kế thừa TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT
Phương pháp sản sinh - Theo phương pháp này người ta tạo mới các quy trình công nghệ trên cơ sở các module (gồm các nguyên công hay tập hợp các nguyên công) chuẩn, ñược xây dựng cho từng loại bề mặt - Các bước thiết lập quy trình công nghệ theo phương pháp sản sinh: - Từ bản vẽ chi tiết chọn các bề mặt cần gia công - Với từng bề mặt gia công, chọn nguyên công thích hợp - Thực hiện các công việc theo thủ tục thông thường: chọn máy, gá ñặt, dụng cụ, chế ñộ công nghệ, - Xuất tài liệu công nghệ. 7TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT - ðể gia công một bề mặt thường tồn tại nhiều phương án công nghệ. Cái khó của phương pháp này là chọn phương án. Khi lập quy trình công nghệ bằng tay, nhà công nghệ thường dựa vào một vài hướng dẫn, theo kinh nghiệm hoặc thói quen. ðiều này ñơn giản nhưng không ñảm bảo tính khả thi và hiệu quả. - CAPP ñòi hỏi các công cụ toán học trợ giúp phân tích và ra quyết ñịnh. Quá trình này liên quan ñến cơ sở dữ liệu công nghệ (phương pháp gia công, máy cắt, dụng cụ,) và phương pháp suy lý ñể lựa chọn. Do ñó người ta tìm ñến trí tuệ nhân tạo TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT Thiết kế quy trình công nghệ theo phương pháp sản sinh 8TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT 3. Công nghệ nhóm 3.1 Khái niệm
Trong thiÕt kÕ, chóng ta ®· quen víi nguyªn t¾c thèng nhÊt ho¸ vµ tiªu chuÈn ho¸ kÕt cÊu. B»ng c¸ch quy c¸c c¬ cÊu, chi tiÕt m¸y cã chøc n¨ng vµ kÕt cÊu t−¬ng tù nhau vÒ mét sè h÷u h¹n c¸c nhãm ®iÓn h×nh mµ ng−êi ta ®· h¹n chÕ ®−îc sù ®a d¹ng vÒ kÕt cÊu cña c¸c c¬ cÊu vµ chi tiÕt m¸y. - VÝ dô, thay v× lµm ra c¸c vÝt cã ®−êng kÝnh, chiÒu dµi, b−íc ren, d¹ng ren,... tuú ý, ng−êi ta ®· quy −íc víi nhau chØ chÕ t¹o c¸c vÝt víi kÝch th−íc vµ h×nh d¹ng nhÊt ®Þnh. §iÒu ®ã lµm t¨ng sè l−îng chi tiÕt cïng lo¹i, khiÕn cho chi phÝ s¶n xuÊt gi¶m, t¹o thuËn lîi cho ph©n phèi vµ sö dông. - Chóng ta cã thÓ t×m vÝ dô vÒ thèng nhÊt ho¸ vµ tiªu chuÈn ho¸ trong mäi lÜnh vùc cña ®êi sèng, nh− thèng nhÊt cì giµy, cì quÇn ¸o, sè nèt nh¹c, cÊu tróc v¨n b¶n, thèng nhÊt con sè vµ ch÷ viÕt, thèng nhÊt quy t¾c øng xö trong x· héi,... TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT
Tõ gi÷a thÕ kû tr−íc, ng−êi ta ®· ®−a ra kh¸i niÖm "thèng nhÊt ho¸", "®iÓn h×nh ho¸" qu¸ tr×nh c«ng nghÖ. §ã lµ xu h−íng gép c¸c chi tiÕt m¸y cã ®Æc ®iÓm kÕt cÊu vµ c«ng nghÖ t−¬ng tù nhau thµnh tõng nhãm ®Ó cã thÓ ¸p dông chung mét quy tr×nh c«ng nghÖ, gia c«ng trªn cïng mét d©y chuyÒn, sö dông chung thiÕt bÞ, dông cô, ®å g¸.
B»ng c¸ch ®ã, cã thÓ t¨ng tÝnh lo¹t cña s¶n phÈm, cho phÐp sö dông c¸c trang thiÕt bÞ chuyªn dïng, tù ®éng ho¸, ®ång thêi còng còng chuyªn m«n ho¸ c¶ c«ng nh©n,... KÕt qu¶ lµ mét mÆt, gi¶m ®¸ng kÓ thêi gian vµ chi phÝ chuÈn bÞ c«ng nghÖ, mÆt kh¸c lµ n©ng cao n¨ng suÊt, n©ng cao chÊt l−îng vµ gi¶m chi phÝ s¶n xuÊt. 9TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT
Tr−íc khi cã CNN, nguyªn t¾c thèng nhÊt ho¸ qu¸ tr×nh c«ng nghÖ, do ®ßi hái sù thèng nhÊt vÒ quy tr×nh c«ng nghÖ, nªn chØ ¸p dông ®−îc cho d¹ng s¶n xuÊt lo¹t lín vµ hµng khèi, trong ®ã sè lo¹i s¶n phÈm rÊt Ýt, cßn sè l−îng s¶n phÈm cïng lo¹i rÊt lín, t¹o tiÒn ®Ò vÒ kinh tÕ cho viÖc t¹o ra c¸c d©y chuyÒn s¶n xuÊt chuyªn dïng, chØ ®Ó s¶n xuÊt mét vµi lo¹i s¶n phÈm cè ®Þnh (d©y chuyÒn s¶n xuÊt cøng).
NÕu sè lo¹i s¶n phÈm lín, sè s¶n phÈm cïng lo¹i nhá th× ph¶i dïng c¸c c«ng ®o¹n, ph©n x−ëng víi c¸c m¸y v¹n n¨ng, tr×nh ®é c¬ khÝ ho¸ vµ tù ®éng ho¸ thÊp, dÔ thÝch øng víi sù thay ®æi th−êng xuyªn vÒ chñng lo¹i s¶n phÈm, nh−ng n¨ng suÊt thÊp, chÊt l−îng kh«ng æn ®Þnh. TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT
Nh− vËy, muèn sö dông c¸c thiÕt bÞ chuyªn dïng, ®−îc tù ®éng ho¸ th× ph¶i n©ng cao tÝnh lo¹t cña s¶n phÈm. CNN xuÊt ph¸t tõ thùc tÕ lµ cã nhiÒu chi tiÕt kh«ng thÓ dïng chung mét quy tr×nh c«ng nghÖ, nh−ng l¹i qua nh÷ng nguyªn c«ng gièng nhau vµ cã thÓ dïng chung mét hay mét sè trang, thiÕt bÞ c«ng nghÖ nµo ®ã. 10 TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT Các ví dụ: (b) Họ chi tiết dạng hộp yêu cầu các nguyên công phay tương tự nhau TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT 11 TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT
CNN lµ biÖn ph¸p n©ng cao tÝnh lo¹t trong s¶n xuÊt ®¬n chiÕc, lo¹t nhá b»ng c¸ch gép c¸c chi tiÕt t−¬ng tù nhau vÒ kÕt cÊu vµ c«ng nghÖ, sao cho trong quy tr×nh c«ng nghÖ gia c«ng cã c¸c nguyªn c«ng gièng nhau.
Nguyªn c«ng gièng nhau ®ång nghÜa víi dïng chung trang, thiÕt bÞ c«ng nghÖ. ¦u ®iÓm cña CNN lµ ë chç, nã kh«ng ®ßi hái tÊt c¶ hoÆc ®a sè nguyªn c«ng trïng nhau. Tuú theo sè nguyªn c«ng trïng nhau trong quy tr×nh c«ng nghÖ cña c¸c thµnh viªn trong nhãm mµ ng−êi ta tæ chøc ra nguyªn c«ng nhãm, d©y chuyÒn nhãm. Nguyªn c«ng nhãm lµ tiÒn ®Ò vÒ c«ng nghÖ ®Ó thiÕt lËp ra tÕ bµo s¶n xuÊt. TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT
Do t¨ng ®−îc sè chi tiÕt cïng ®−îc gia c«ng trªn mét lo¹i thiÕt bÞ mµ tÇn suÊt sö dông thiÕt bÞ t¨ng, cã ®iÒu kiÖn ®Ó sö dông thiÕt bÞ tù ®éng ho¸ cã n¨ng suÊt cao. Nãi c¸ch kh¸c, CNN cho phÐp ¸p dông c«ng nghÖ tiªn tiÕn, T§H ngay c¶ trong ®iÒu kiÖn s¶n xuÊt ®¬n chiÕc, lo¹t nhá.
Tuy nhiªn, dï c¸c chi tiÕt ë trong cïng mét nhãm th× chóng còng kh«ng thÓ hoµn toµn gièng nhau vÒ kÕt cÊu (h×nh d¸ng, kÝch th−íc, vËt liÖu, yªu cÇu kü thuËt,...).
V× vËy, mÆc dï cïng ®−îc gia c«ng trªn mét m¸y, dïng chung ®å g¸,... th× c¸ch g¸ kÑp, sö dông dông cô, chÕ ®é gia c«ng,... còng ph¶i kh¸c nhau. 12 TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT
§Ó ®¸p øng yªu cÇu gia c«ng tÊt c¶ c¸c chi tiÕt trong nhãm, trang thiÕt bÞ c«ng nghÖ l¹i ph¶i cã kÕt cÊu ®Æc biÖt, phøc t¹p h¬n, g©y nªn nh÷ng khã kh¨n míi trong thiÕt kÕ, chÕ t¹o trang thiÕt bÞ c«ng nghÖ vµ thiÕt kÕ quy tr×nh c«ng nghÖ.
Tõ ®ã sinh ra c¸c kh¸i niÖm "®å g¸ nhãm", "quy tr×nh CNN", "d©y chuyÒn CNN". Chóng cã ®Æc ®iÓm chung lµ phøc t¹p, ®¾t tiÒn, khã sö dông, khã tæ chøc. §ã chÝnh lµ rµo c¶n, ®· tõng h¹n chÕ øng dông CNN trong c«ng nghiÖp. TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT
CNN më ®−êng ¸p dông c«ng nghÖ T§H vµo s¶n xuÊt ®¬n chiÕc, lo¹t nhá. VÒ phÇn m×nh, T§H l¹i gióp th¸o gì nh÷ng vËt c¶n trªn con ®−êng ph¸t triÓn vµ øng dông CNN. C«ng nghÖ tham sè vµ c«ng nghÖ thÝch nghi trong c¸c phÇn mÒm CAD hiÖn ®¹i lµ c«ng cô trî gióp tuyÖt vêi cho CNN.
Nhê tÝnh linh ho¹t cao cña bé ®iÒu khiÓn contour mµ trªn c¸c m¸y vµ trung t©m gia c«ng CNC cã thÓ t¹o h×nh c¸c bÒ mÆt rÊt phøc t¹p, ®¹t ®é chÝnh x¸c vÞ trÝ vµ h×nh d¸ng cao mµ kh«ng cÇn c¸c ®å g¸, c¸c xÝch truyÒn ®éng phô, c¸c dao ®Þnh h×nh,... nh− tr−íc ®©y. Nãi c¸ch kh¸c, nhiÒu chøc n¨ng ®Þnh vÞ, t¹o h×nh cña c¸c ®å g¸, dông cô tr−íc ®©y ®· ®−îc chuyÓn cho ch−¬ng tr×nh NC, mµ ch−¬ng tr×nh NC th× dÔ t¹o, dÔ qu¶n lý, dÔ söa ®æi h¬n (nghÜa lµ linh ho¹t h¬n) rÊt nhiÒu so víi c¸c tiÒn nhiÖm cña nã. 13 TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT
VÝ dô: C¶ 3 chi tiÕt ®Òu cã d¹ng trßn xoay, nh−ng cã biªn d¹ng rÊt phøc t¹p (gåm c¸c mÆt trô, c«n, cã l−în trßn hoÆc mÆt cÇu víi c¸c ®−êng kÝnh kh¸c nhau), tr−íc ®©y ph¶i ®−îc gia c«ng trªn m¸y tiÖn chÐp h×nh vµ mçi chi tiÕt ph¶i cã d−ìng riªng. H¬n n÷a, chi tiÕt (a) l¹i cã c¸c r·nh h−íng kÝnh, ph¶i gia c«ng trªn m¸y phay. V× vËy kh«ng thÓ gép chóng vµo mét nhãm ®−îc. Song nÕu dïng m¸y CNC th× vÊn ®Ò l¹i kh¸c: c¶ 3 chi tiÕt ®Òu cã thÓ gia c«ng trän vÑn trong 1 lÇn g¸ trªn m¸y tiÖn 3 trôc (X, Z, C) víi dao cã dÉn ®éng (Driven Tool). (a) (c) (b) TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT C¸c chi tiÕt ®−îc gia c«ng trªn trung t©m phay CNC 5 trôc. NÕu theo c«ng nghÖ truyÒn thèng th× mçi chi tiÕt ph¶i tr¶i qua nhiÒu nguyªn c«ng, dïng nhiÒu lo¹i ®å g¸ vµ dông cô c¾t kh¸c nhau. 14 TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT
Ta thÊy, khi sö dông m¸y CNC th× nhãm chi tiÕt gia c«ng ®−îc më réng rÊt nhiÒu, sè chñng lo¹i ®−îc gia c«ng t¨ng vµ mçi lo¹i kh«ng cÇn cã sè l−îng lín.
CNN t¹o tiÒn ®Ò vÒ kinh tÕ ®Ó sö dông c¸c m¸y CNC hiÖn ®¹i, ®¾t tiÒn trong s¶n xuÊt ®¬n chiÕc, lo¹t nhá. Ng−îc l¹i, m¸y CNC t¹o thuËn lîi cho viÖc ¸p dông CNN. TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT 3.2 Chi tiết tổng hợp trong CNN
C«ng viÖc quan träng bËc nhÊt khi øng dông CNN lµ ph©n nhãm chi tiÕt gia c«ng. §ã lµ gép c¸c chi tiÕt t−¬ng tù nhau vÒ kÕt cÊu vµ c«ng nghÖ vµo mét nhãm. Mçi nhãm ®−îc ®¹i diÖn b»ng mét chi tiÕt tæng hîp. §ã lµ chi tiÕt thùc hoÆc gi¶ ®Þnh.
Trong thiÕt kÕ, chi tiÕt tæng hîp ph¶i cã tÊt c¶ c¸c bÒ mÆt mµ c¸c chi tiÕt trong nhãm cã. B¶n thiÕt kÕ cña chi tiÕt tæng hîp ®−îc coi lµ thiÕt kÕ chuÈn. Khi thiÕt kÕ mét chi tiÕt cô thÓ trong nhãm, chØ cÇn lÊy vµ söa ®æi b¶n thiÕt kÕ chuÈn nµy. 15 TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT
Theo quan ®iÓm c«ng nghÖ th× chi tiÕt tæng hîp ph¶i tr¶i qua tÊt c¶ c¸c kh©u c«ng nghÖ mµ c¸c chi tiÕt trong nhãm tr¶i qua.
Trong chuÈn bÞ c«ng nghÖ, quy tr×nh gia c«ng chi tiÕt tæng hîp ®−îc coi lµ quy tr×nh chuÈn. Quy tr×nh cña mét chi tiÕt trong nhãm nhËn ®−îc b»ng c¸ch bá bít c¸c kh©u kh«ng cã vµ chØnh söa c¸c th«ng sè, nÕu cÇn.
Nh− vËy, thay v× ph¶i thùc hiÖn tØ mØ mäi c«ng viÖc thiÕt kÕ, chuÈn bÞ c«ng nghÖ, qu¶n lý s¶n xuÊt,... cho tÊt c¶ c¸c chi tiÕt, th× CNN chØ ®ßi hái thùc hiÖn c¸c c«ng viÖc trªn cho chi tiÕt tæng hîp. TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT Sù h×nh thµnh chi tiÕt tæng hîp khi thiÕt kÕ 16 TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT Sù h×nh thµnh chi tiÕt tæng hîp khi CBCN TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT 3.3 M ho¸ chi tiÕt
ViÖc ph©n nhãm c¸c chi tiÕt vµ truy cËp th«ng tin vÒ kÕt cÊu, c«ng nghÖ tiªu chuÈn cña mçi nhãm ®Òu ph¶i th«ng qua m· chi tiÕt (Part Code).
Qu¸ tr×nh t¹o ra m· ®−îc gäi lµ m· ho¸.
M· ph¶i ®¸p øng nh÷ng yªu cÇu nhÊt ®Þnh, nh− ph¶i râ rµng, kh«ng g©y sù nhËp nh»ng, dÔ sö dông, dÔ qu¶n lý b»ng m¸y tÝnh,... Do ®ã viÖc m· ho¸ ph¶i tu©n theo nh÷ng quy t¾c.
HÖ thèng nh÷ng quy t¾c, dùa vµo ®ã ®Ó m· ho¸ chi tiÕt ®−îc gäi lµ hÖ m· (Coding System).
Cã nhiÒu hÖ m· kh¸c nhau ®· ®−îc sö dông, nh−ng chóng ®Òu cã chung nh÷ng ®Æc ®iÓm vÒ cÊu tróc. 17 TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT
M· chi tiÕt lµ mét chuçi c¸c ký tù (ch÷ c¸i hoÆc ch÷ sè), ®−îc s¾p xÕp theo quy t¾c nhÊt ®Þnh ®Ó thÓ hiÖn nh÷ng ®Æc ®iÓm kÕt cÊu vµ c«ng nghÖ cña chi tiÕt. CÊu tróc cña m· quy ®Þnh sè l−îng vµ thø tù cña c¸c ký tù trong ®ã.
Cã 3 kiÓu cÊu tróc c¬ b¶n cña m·: - CÊu tróc kiÓu chuçi (Chain-type Structure) - CÊu tróc m· kiÓu thø bËc (Hierarchical Structure) - CÊu tróc lai (Hybrid Structure) 3.3.1 CÊu tróc cña m· TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT - CÊu tróc kiÓu chuçi (Chain-type Structure), trong ®ã ý nghÜa cña mçi ký tù trong chuçi lµ cè ®Þnh, kh«ng phô thuéc vµo ký tù ®øng tr−íc nã. KiÓu cÊu tróc nµy cßn cã tªn lµ Polycode (m· phøc). M· kiÓu nµy dÔ hiÓu ®èi víi ng−êi nh−ng dµi vµ l·ng phÝ bé nhí cña m¸y tÝnh. CÊu tróc m· kiÓu chuçi 18 TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT - CÊu tróc m· kiÓu thø bËc (Hierarchical Structure), ý nghÜa cña mçi ký tù phô thuéc vµo ý nghÜa ký tù tr−íc nã. KiÓu cÊu tróc nµy cßn cã tªn lµ Monocode (m· ®¬n) hay Tree Structure (nh¸nh c©y). M· kiÓu nµy gän, dÔ xö lý b»ng m¸y tÝnh, nh−ng khã hiÓu ®èi víi ng−êi khi xö lý thñ c«ng. TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT - CÊu tróc lai (Hybrid Structure) sö dông c¶ 2 lo¹i trªn. HÇu hÕt c¸c hÖ m· sö dông trong c«ng nghiÖp ®Òu dïng cÊu tróc lai. CÊu tróc m· kiÓu hçn hîp (lai) 19 TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT 3.3.2 Mét sè hÖ m th«ng dông
Cã nhiÒu hÖ m· th−¬ng m¹i, trong ®ã th−êng ®−îc nãi ®Õn lµ c¸c hÖ Opitz, KK-3, MICLASS, DCLASS, COFORM. Cã hÖ thuéc lo¹i ®Þnh h−íng thiÕt kÕ, cã lo¹i ®Þnh h−íng s¶n xuÊt.  HÖ m· Opitz cã thÓ ®−îc biÕt ®Õn nhiÒu nhÊt, ®−îc H. Opitz ë tr−êng Tæng hîp Aachen - §øc thiÕt lËp. CÊu tróc cña hÖ cã 5 ký tù chÝnh vµ 4 ký tù bæ trî (h×nh bªn). - C¸c ký tù ®Çu chøa th«ng tin h×nh häc ¶nh h−ëng ®Õn chän ph−¬ng ph¸p, thiÕt bÞ vµ dông cô c¾t: trßn xoay hay kh«ng trßn xoay, biªn d¹ng chÝnh, gia c«ng trßn xoay, gia c«ng ph¼ng, c¸c bÒ mÆt phô (lç, r¨ng,...). TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT - C¸c ký tù bæ trî chøa th«ng tin vÒ kÝch th−íc, vËt liÖu, d¹ng ph«i, cÊp chÝnh x¸c. C¸c th«ng tin nµy ¶nh h−ëng ®Õn viÖc chän chÕ ®é c«ng nghÖ. Ngoµi ra, hÖ nµy cßn cho phÐp më réng thªm 4 ký tù n÷a ®Ó tÝch øng víi ®Æc ®iÓm riªng cña mçi doanh nghiÖp. 20 TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT CÊu tróc cña hÖ m Opitz TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT  HÖ m· KK-3 do Héi xóc tiÕn c«ng nghiÖp m¸y mãc (NhËt) x©y dùng. HÖ nµy cã tíi 21 ký tù (H×nh bªn). - §Æc ®iÓm chung cña chi tiÕt ®−îc m« t¶ bëi 2 ký tù ®Çu: ký tù thø nhÊt m« t¶ chøc n¨ng (r¨ng, trôc, dÉn ®éng, kÑp,...), ký tù thø hai m« t¶ c¸c ®Æc ®iÓm bæ sung. - Nhãm 2 ký tù tiÕp theo chøa th«ng tin vÒ vËt liÖu: lo¹i vËt liÖu vµ d¹ng ph«i. 21 TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT  HÖ MICLASS (Metal Institute Classification System) ®−îc thiÕt lËp t¹i Hµ Lan, ®−îc dïng nhiÒu ë Mü vµ Ch©u ¢u. - HÖ nµy ®−îc sö dông trong thiÕt kÕ, s¶n xuÊt vµ qu¶n lý s¶n xuÊt. Nã chøa th«ng tin vÒ h×nh d¹ng, vÞ trÝ cña c¸c bÒ mÆt, kÝch th−íc chñ yÕu, tû lÖ gi÷a c¸c kÝch th−íc bæ trî, tÝnh gia c«ng cña vËt liÖu (H×nh bªn). - HÖ ®−îc biÓu diÔn b»ng 12 ký tù chÝnh vµ cã thÓ më réng ®Õn 18 ký tù ®Ó m« t¶ chøc n¨ng cña chi tiÕt, tÝnh lo¹t s¶n xuÊt, nguyªn c«ng c«ng nghÖ chñ yÕu. TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT 3.4 ThiÕt kÕ vµ chuÈn bÞ c«ng nghÖ theo CNN
Víi CNN, qu¸ tr×nh thiÕt kÕ chi tiÕt ®−îc tiÕn hµnh theo c¸c b−íc sau: 1. H×nh dung hoÆc ph¸c häa s¬ bé chi tiÕt cÇn thiÕt kÕ. 2. C¨n cø m« t¶ vÒ chi tiÕt ®Ó m· ho¸, ph©n nhãm chi tiÕt. 3. Truy cËp ®Õn chi tiÕt ®iÓn h×nh cña nhãm trong th− viÖn chi tiÕt ®iÓn h×nh. 4. Söa ®æi kÕt cÊu chi tiÕt b»ng c¸ch thªm, bít (th−êng lµ bít) c¸c bÒ mÆt vµ thay ®æi kÝch th−íc cña chóng ®Ó cã chi tiÕt theo yªu cÇu. Trong qu¸ tr×nh thiÕt kÕ, hai b−íc ®Çu cã thÓ thùc hiÖn theo c¸c ph−¬ng thøc kh¸c nhau, cã thÓ dïng CAD hoÆc kh«ng. Hai b−íc sau ®−îc thùc hiÖn trong CAD. 22 TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT Qu¸ tr×nh thiÕt kÕ theo CNN M· ho¸, ph©n nhãm Nhãm T×m chi tiÕt tæng hîp Nhãm T×m thÊy? ThiÕt kÕ míi Nhãm Truy cËp vµ söa ®æi Nhãm Tµi liÖu thiÕt kÕ Bæ sung Th− viÖn chi tiÕt tæng hîp Kh«ng ThÊy KÕt thóc Cã Kh«ng B¾t ®Çu Ph¸c th¶o Nhãm TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT
Trong CAD truyÒn thèng, chóng ta cã thÓ l−u tr÷, truy cËp c¸c b¶n vÏ kü thuËt in Ên vµ söa ch÷a chóng. NÕu lËp thªm c¸c ch−¬ng tr×nh hç trî th× c«ng viÖc sÏ nhÑ nhµng h¬n nhiÒu so víi sö dông tµi liÖu giÊy.
ThiÕt kÕ theo tham sè vµ thiÕt kÕ h−íng ®èi t−îng lµ c«ng cô thËt sù thÝch hîp víi CNN. Nhê Feature-based CAD chóng ta dÔ dµng cho Èn (Suppression) c¸c bÒ mÆt (Feature) cña chi tiÕt tæng hîp, ®Ó l¹i c¸c Feature cÇn thiÕt cho chi tiÕt cÇn thiÕt kÕ. Nhê kh¶ n¨ng tham sè ho¸ c¸c th«ng sè kÕt cÊu cña c¸c Feature, chóng ta cã thÓ thay ®æi kÝch th−íc cña chi tiÕt. 23 TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT
Chi tiÕt tæng hîp cña nhãm chu«i c«n vµ mét chi tiÕt trong nhãm, nhËn ®−îc b»ng c¸ch lµm Èn c¸c r·nh ®Þnh h×nh trªn mÆt trô ngoµi vµ thay ®æi mét sè kÝch th−íc. Chi tiÕt tæng hîp vµ chi tiÕt cÇn thiÕt kÕ TS. Trần ðức Tăng – Khoa HKVT
Sù trïng hîp vÒ ý t−ëng gi÷a CNN víi thiÕt kÕ theo tham sè vµ thiÕt kÕ h−íng ®èi t−îng khiÕn chóng ta cã thÓ vËn dông c¸c chøc n¨ng trªn cña CAD lµm c¸c c«ng cô ®¾c lùc cho CNN. Nhê cã chóng mµ c«ng viÖc x©y dùng chi tiÕt tæng hîp vµ ng−îc l¹i, söa ®æi chi tiÕt tæng hîp ®Ó t¹o ra chi tiÕt cÇn thiÕt, kh«ng cßn lµ g¸nh nÆng cho ng−êi sö dông CNN.
Do CAD lµ c«ng cô ®a n¨ng nªn khi ¸p dông vµo mét môc tiªu cô thÓ (ë ®©y lµ CNN) th× kh«ng thÓ tr¸nh khái c¸c h¹n chÕ, nh−: - Mäi c«ng viÖc thùc hiÖn vÉn