지능형 스탬핑이란 무엇입니까?

수동 작업에서 절반 기계화, 기계화 및 자동화로의 판금 스탬핑은 각 개발 단계, 판금 스탬핑 및 이제 지능형 단계로의 스탬핑 신호이므로 지능형 스탬핑 판금 스탬핑 기술은 산업의 불가피한 추세입니다. 개발. 판금 성형 지능형 연구는 1980년대 초 미국에서 시작되었으며, 일본이 플라스틱 가공 분야에 대한 시트 지능형 연구를 시작한 이후에 이어졌습니다. 지난 10년 동안의 기술 연구 초기에는 성형 제어의 굽힘 스프링백에 총력을 기울였으며, 1990년 이후에는 원통형 부품의 심가공 변형까지 기술 연구를 확장하여 스탬핑 프로그레시브 다이, 지능형 자동차 모양 등 소위 지능형 스탬핑, 사이버네틱스, 정보 이론, 수학적 논리, 최적화 이론, 컴퓨터 과학 및 판금 성형 이론이 유기적으로 결합된 포괄적인 기술입니다. 지능적인 판금 스탬핑 공정을 자동화하고 한 단계 더 높은 단계의 신기술을 적용한 유연한 제조 시스템입니다. 그 놀라운 방법은 물체의 특성에 따라 처리할 수 있고, 물리량을 쉽게 모니터링할 수 있으며, 재료 매개변수의 온라인 식별 성능과 최적의 공정 매개변수를 예측하고, 판금을 완성하기 위한 최적의 공정 매개변수를 사용할 수 있다는 것입니다. 스탬핑. 이는 실시간 모니터링, 온라인 식별, 온라인 예측 및 실시간 제어 처리의 네 가지 요소를 형성하는 판금 성형의 일반적인 지능형 제어입니다. 어떤 의미에서 지능형 스탬핑은 스탬핑의 본질에 대한 사람들의 이해의 혁명입니다. 스탬핑 원리에 대한 끊임없는 탐구가 과거에서 벗어나 스탬핑에서 실제로 발생한 일을 처리하기 위해 인간의 두뇌를 시뮬레이션했습니다. 프로세스 제어의 최적화를 실현하는 것은 기본 원리에서 시작하는 것이 아니라 실제로 데이터를 기반으로 합니다. 물론 지능형 제어는 최적의 프로세스 매개변수이므로 최적의 프로세스 매개변수는 지능형 제어의 핵심입니다. 소위 최적 공정 매개변수는 다양한 임계 조건을 충족한다는 전제하에 가장 합리적인 공정 매개변수를 채택할 수 있습니다. 최적의 프로세스 매개변수 온라인 예측을 달성하려면 다양한 임계 조건의 형성 프로세스에 대해 명확하게 이해하고 정확한 정량적 설명을 제공할 수 있어야 하며 이를 기반으로 지능형 제어를 결정해야 합니다. 그리고 정량적 설명의 정밀도가 시스템의 지능형 인식 정밀도와 예측 정밀도를 결정합니다. 이는 시스템 인식 정확도, 정밀도 및 제어 정확도가 향상된다는 것은 정량적 설명의 정확도에 달려 있으므로 지속적으로 수정하고 개선해야 함을 의미합니다. 식별 정확도와 정밀도, 정확성, 모니터링 시스템 자체도 지속적으로 향상되어 향상되고 있습니다. 이런 식으로 도달하기 위한 지능적인 스탬핑이 이루어져야 합니다. 관련 연구에 따르면 딥 드로잉 공정의 지능적 제어에서 예측할 최적의 공정 매개변수는 궁극적으로 블랭크 홀더 힘의 예측 연구를 기반으로 하는 블랭크 홀더 힘 변경 규칙과 블랭크 홀더 힘 제어의 결정으로 귀결됩니다. 블랭크 홀더 힘 예측 딥 드로잉에는 전통적인 실험 방법과 이론적 계산 방법이라는 두 가지 주요 유형이 있습니다. 최근에는 설립되었습니다. 퍼지 종합 인공 지능과 인공 신경망 이론은 최적 블랭크 홀더 힘 제어 곡선 예측 연구에 도입되었으며, 현재 가변 블랭크 홀더 힘 제어 기술은 학계와 산업계의 연구 초점이 되었습니다. 그리고 블랭크 홀더 힘 이론의 변경 규칙에 따라 주름이나 파손의 임계 상태를 결정하고, 눈에 보이는 압력-패드-힘 플랜지 주름과 임계 상태의 파열을 정확하게 결정해야 합니다. 추가 연구에 따르면 원추형 공작물 딥 드로잉의 경우 플랜지 주름 영역이 거의 벽 주름 ​​영역으로 둘러싸여 있으므로 측벽 주름을 극복하고 플랜지 주름을 극복하므로 원추형 공작물 딥 드로잉의 주요 모순에 초점을 맞추었습니다. 공작물이 파손되고 측벽이 주름집니다. 따라서 주름이 아닌 벽을 제어하는 ​​블랭크 홀더 힘의 크기 범위( 최소 한도) 및 벽 파열 최대 제한) 그 사이. 에세이: 하드웨어 스탬핑 테스트 방법 소개