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COMPUTER-AIDED PROCESS PLANNING Prof. Gino Dini – Università di Pisa Ultimo aggiornamento: 10/12/11.

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Presentazione sul tema: "COMPUTER-AIDED PROCESS PLANNING Prof. Gino Dini – Università di Pisa Ultimo aggiornamento: 10/12/11."— Transcript della presentazione:

1 COMPUTER-AIDED PROCESS PLANNING Prof. Gino Dini – Università di Pisa Ultimo aggiornamento: 10/12/11

2 Vantaggi nelluso dei sistemi CAPP Riduzione del tempo necessario alla pianificazione del processo Riduzione dei costi Ottimizzazione dei cicli Omogeneità dei cicli Integrazione informatica

3 Schema di un sistema CAPP CAD Selezione di: macchine utensili, attrezzature, ecc. Ciclo di fabbricazione Data base (conoscenza tecnologica)

4 Integrazione con la fase CAD Data base modelli 3D Data base disegni 2D Ricerca dati geometrici Ricerca dati tecnologici Associazione informazioni geometriche e tecnologiche CAPP

5 Tipologie esistenti di sistemi CAPP Sistemi CAPP varianti Sistemi CAPP generativi

6 CAPP variante: fase preparatoria Data base cicli di lavorazione Analisi dei pezzi e creazione famiglie Ciclo famiglia A Ciclo famiglia B Ciclo famiglia C Prodotti Preparazione cicli

7 CAPP variante: fase operativa Data base cicli di lavorazione Disegno del pezzo Identificazione famiglia e ricerca ciclo Eventuale variazione del ciclo

8 Tipologie esistenti di sistemi CAPP Sistemi CAPP varianti Sistemi CAPP generativi

9 Sistema CAPP generativo

10 Base della conoscenza: albero decisionale Superficie Foro Slot D < 5 mm 5 D < 10 mm Toll. < 0,05 Toll. 0,05 1. Centratura 2. Foratura 3. Alesatura

11 Impiego dei sistemi CAPP No. di famiglie No. pezzi per famiglia GENERATIVI VARIANTI PLANNING MANUALE

12 Altre aree di impiego dei sistemi CAPP Montaggio Misura Smontaggio Deformazione plastica

13 CAPP per il montaggio

14

15

16 CAPP nel montaggio 123 +x +y 12 +x +y 1 +x +y Minimization of gripper changes Minimization of products re-orientations O p t i m i z a t i o n Assembly sequence

17 Tecnica Ant Colony Optimization nest obstacle food pheromone trail

18 Tecnica Ant Colony Optimization nest obstacle food

19 Tecnica Ant Colony Optimization

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21 12 1(g1,-x) 3(g3,+x) 3(g3,-x) 2(g3,+y) 2(g3,-y) 2(g2,+y) 2(g2,-y) 1(g1,+y) 1(g1,+x) 1(g1,-y) +x +y Available grippers ElementGripper 1g1 2g2, g3 3g3 3

22 Basic expressions of ACO P robability p that an ant moves along a given link node i th link i,2 link i,3 link i,1

23 Basic expressions of ACO Quantity of pheromone on trails node i th link i,2 link i,3 link i,1 (preferred)

24 Implementation of ACO Input data Product representative model Gripper table ACO parameters SEQUENCE DETECTION Ant i-th leaves the start node Output Trail having the greatest amount of pheromone = BEST ASSEMBLY SEQUENCE Ant i-th reaches the end node The pheromone quantity is updated Algorithm termination ?

25 Example of result PartGripperPartGripper 1G1 G211G3 2G3 12G3 3G513G3 G4 4G1 G2 G414G7 5G3 G115G7 6G1 G416G2 7G1 G2 G317G1 G2 G5 8G318G8 9G619G3 10G1 G2 G4

26 Example of result Best assembly sequence: Gripper sequence (9 changes): G1 G3 G3 G3 G3 G7 G3 G3 G3 G3 G6 G1 G1 G1 G8 G7 G2 G2 G5 Direction sequence (1 change): -Z -Z -Z -Z -Z -Z -Z -Z -Z -Z -Z -Z -Z -Z -Z -Z -Z +Z +Z


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