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三维模型定义(MBD) 实施经验——产品篇

2017/12/22    来源:互联网    作者:吴军      
关键字:三维模型  
本文强调三维模型定义(MBD) 实施当中产品方面的“四要和四不要”,并结合实例给出了具体说明。

    上期文章总结了三维模型定义(MBD)实施过程中,在产品方面的四点建议:选好一两种制造文档作为突破口;清晰的组织和呈现三维标注和视图;订制标准化模板;验证模型、标注和衍生文件质量。三维模型定义实施当中产品方面的“四要和四不要”如表1所示。本文将强调注意避免的常见错误。

    表1 三维模型定义实施在“产品”领域的“四要,四不要”

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一、不要省略关键标注

    省略关键标注是三维模型定义受到下游生产环节、尤其是供应链抵触的一个常见原因。甚至有的加工厂误解三维模型定义是“不负责任的偷懒”。因为他们的客户一意孤行只提供三维模型。没有二维工程图、也没有三维标注。理由是信息在模型当中,加工厂只需要测量模型就可以了。但现实当中,车间还是需要关键尺寸和公差标注来加工和检测,所以被迫根据缺失标注的三维PDF 或模型,自己生成二维工程图,添加标注,然后打印图样供车间使用。加工厂不但没有感受到任何改进,相反吃了亏:“可能我们的客户节省了点时间,因为他们不需要二维工程图,也不需要标注了。但是工作量被转嫁到我们头上。”更有甚者,一旦加工厂自行生成的二维图样违背了客户设计意图(工厂利益决定了其简化加工的倾向),或者零部件加工出现质量问题,互相指责很难避免:“你们没有测量模型!”“你们没有标明加工尺寸和公差!”由此对簿公堂也不罕见。

    如下六点总结了在三维设计模型中,明确标注关键特征可以带来的好处和避免的问题。

    (1)企业设计部门最了解产品用途、设计意图、重要特征和技术要求,因此最具权威在清晰的标注中传达关键信息。如果省略这些标注,而放手任人解读,很容易造成误会。而且下游制造环节本身会受利益驱使,倾向对制造过程最有利的解读,但并不一定对整个产品质量最有利。

    (2)设计环节的标注不光是单向传递制造信息,而且是一个督促设计人员反思、审核乃至改进设计和可制造性的机会。跳过这个步骤意味着失去了一个审核改进的过程。

    (3)制造信息量很大,如果下游部门每次都要重新测量得到关键尺寸,不仅费时费力,更重要的是容易遗漏设计要求甚至忽视加工错误,因为关键信息隐藏在模型中不可见。由此会危及质量、延长工期且提高成本,尤其是供应商的报价会升高。反之,明确的标注不仅方便每条信息的读取,而且还作为视觉提醒,呈现了一个完整的检查清单。

    (4)下游环节不一定能够准确熟练的使用Adobe 阅读器或CAD 软件当中的测量工具。以图1 中的Adobe 阅读器为例:测量螺丝的长度,但是得到上下两个尺寸5.076mm和5.0mm,该相信哪一个?这就体现了正确使用工具的重要性。表2 对比了错误和正确的使用。然而要得到正确的结果,还需要提前按下图2 的两个按钮:面捕捉和垂直尺寸。由此可见一些细节很容易导致误读以及制造失误。而且这还只是一个简单的螺丝,试想在复杂的装配体成千上万个零件当中,如此测量失误在所难免,所以还不如把关键尺寸都标注出来,尽量避免不必要的麻烦。

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    表2 Adobe 阅读器测量工具错误和正确的使用对比

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    (5)从转变流程的角度讲,如前面“流程篇”所述,在初始阶段信息交流宁多勿少。清晰的标注避免不必要的冲突,让读图人员体会到“三维模型定义不会比二维图样减少信息,而只会提供更多的清晰度和功能,我的工作会更容易。”这样实施会更容易接受和成功。

    (6)另外注意区分对待公差和尺寸。模型几何体本身可以提供尺寸信息,但是不一定具备公差。公差的缺失显然容易导致歧义:幸运的话,车间可能按照约定俗成的常规公差加工和检测。即使这样,真正设计的公差要求也无从知晓。也许某些零件常规公差即可;但也可能更严格的公差要求因为没有标注而被忽视,导致废品。不幸的话,有些模型连常规公差都没有要求,让生产人员无所适从。当然还有一种可能性是设计人员专门在草图或特征当中定义了尺寸和公差。如果这样,还是不如把这些定义明确显示成标注,既避免了重新创建,又避免了多次手动查找。

    注意关键标注并非要求完全定义整个模型,因为并非所有特征都是关键,反而可能重要细节只在少数。所以在适当的场合完全可以简化标注。关于简化程度,表3 是美国军标31000A 的划分和应用场合:完全定义、部分定义和最简定义。

    表3 美国军标31000A 三维标注细化程度

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    ( 数据来源: Military Standard 31000 Revision A,Department of Defense,2013 年)

    当然,明晰的关键标注在未来完全集成的自动化生产流程中可能不再如此重要,因为机器和软件可以直接利用模型隐含数据进行公差分析、工艺规划、加工、报价、检测和采购等步骤(详见下节),但是当今绝大多数企业还没有达到完全无缝数字化集成。只要有一个环节需要人工读取制造信息,那么明晰的标注就比隐藏的更安全和有效。

二、不要停留在图像层次的三维标注

    上节主要从人员读图的角度解释了三维标注的重要性,下面介绍比视觉图像更深的一个层次,即具备智能含义和关联性的标注。二者的区别可以由图3 的示例说明:上图为图像层次的标注,供视觉读取。但实际上标注本身并不知晓16孔阵列:16 可能是手工写入的,甚至可能标注中所有数字、字母或几何公差只是由形似的图像曲线构成,而非真正的数字、字母或几何公差。内含的缺失导致无法被其他软件程序读取,所以称为“人工可读标注”;下图是具备智能含义的关联标注。不仅可以视觉读取,而且真正解析了孔阵列特征,所以能够自动高亮16 个孔,而且可以被其他软件如计算机辅助制造和坐标测量机直接利用,所以又称为“机器可读标注”。

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    图3 图像层次标注(上)与具备智能含义的关联标注(下)

    ( 数据来源:Technical Data Package for the DigitalEnterprise,Kong Ma,Rolls-Royce Corp,2014 年)

    尽管图像层次标注可供视觉读取,但是具备很多局限性,比如缺乏与特征的关联、无法随特征更新、更重要的是无法被下游智能制造软件直接利用,这其实是一个值得警觉的信息流断档。因为三维模型定义的功效远不止于设计环节。实际上设计只是一个前奏,更加宏伟的乐章奏响于计算机辅助制造、检测、增材制造(3D 打印)、工艺乃至大数据分析等一系列应用。

    ◎ 数控机床程序可以读取三维表面处理标注及其关联特征,自动选择刀具,编排轨迹和步进速度。

    ◎ 三维坐标测量机可以根据模型和标注自动定义采样轨迹,而且比对实物采样点的坐标和模型理想坐标,自动判断产品是否满足标注公差要求,即合格与否。据有些厂商反映,仅采样轨迹编排一个步骤,智能关联标注可以极大的提高自动化程度,可以把原本4 ~ 8 小时的手动编排任务降低到5 ~ 15 分钟。

    ◎ 三维数字扫描检测的原理类似,只不过采样点扩大为整个实物扫描影像,与模型比对,根据公差自动判断是否合格,如图4所示。

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    图4 三维模型定义扫描检测

    ◎ 有了三维模型检测,增材制造(三维打印)的流程也更加水到渠成:直接从模型打印和检测,而无需二维工程图。例如通用电气测量和控制部门计划扩展三维打印,因而需要三维定义和检测来理顺流程。

    ◎ 再如计算机工艺计划可以根据三维标注要求自动安排工序,如车、铣、刨、磨和冷热处理等步骤。

    ◎ 最后,上述三维信息和应用,使大数据分析有了用武之地。例如Rolls-Royce 分析大批量的三维检测数据,反馈给设计和制造部门,从而优化设计,提高成品率。一个常见的大数据案例就是挖掘合格率与公差要求、人员、机床、温度、时间等因素的相关性。

责任编辑:张纯子
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