Algoritmo per l'identificazione della tolleranza di simulazione ottimale in Vericut®

Nowadays computer simulation software for part programs plays an essential role in the competitiveness of the companies belonging to the NC machining devices market, since by means of them is possible to evaluate the level of accuracy, thus quality, of the NC Programs generated by the CAM software. A particular aspect to be considered during NC program simuling is the choice of the quality level, regulated setting a particular parameter called tolerance. Despite of the importance of its correct set, which should reflect the user needs, most of the commercial software currently present on the market doesn't provide any specific indication. Therefore most of this software users is forced to semirandomly run several simulations, in order to empirically achieve an acceptable value of tolerance. Moreover, the tolerance value obtained in this way, doesn't guarantee the full respect of the quality constraints imposed. In order to solve this specific issue, this work presents an algorithm developed to reach the best tolerance value, based on the preset goals. To study and analyze this topic, we've approached Vericut® from CgTech, that is a leader in the NC program simuling branch. Specifically, the algorithm developed is experimental type. In particular it starts with a set of simulations meant to find a preliminary numeric value of tolerance, which will be better defined in the following phase of optimization, characterized by a sequence of additional iterative simulation runs. Eventually the algorithm has been tested with a real case provided by the research center MUSP located at Piacenza, which collaborates with Politecnico of Milano academy.

I programmi per la simulazione dei part program sono software di estrema importanza per la competitività aziendale nel mercato delle lavorazioni a controllo numerico in quanto permettono di valutare la qualità dei programmi NC elaborati dai software CAM. Un particolare aspetto dei NC program simuling riguarda la scelta del livello di qualità del risultato della simulazione che può essere definito attraverso l’impostazione di un parametro chiamato tolleranza. I software in commercio non hanno funzioni al loro interno tali da fornire indicazione di quale valore di tolleranza inserire in base al risultato che si vuole ottenere. La maggior parte degli utilizzatori non ha quindi sufficienti conoscenze per decidere il valore da impostare per cui sono costretti ad eseguire diverse simulazioni con lo scopo di trovare il valore di tolleranza che permetta di ottenere una soluzione che possa avvicinarsi il più possibile alle proprie aspettative. Poiché la maggior parte dei risultati di simulazione ottenuti non garantisce il completo rispetto degli obiettivi di qualità fissati, in questo lavoro di tesi è stato implementato un algoritmo di supporto all’utilizzatore che permette di individuare il valore di tolleranza da usare per ottenere con certezza gli obiettivi preposti. L’algoritmo sviluppato è stato appositamente creato per il software Vericut® di CgTech, leader mondiale nei programmi per la simulazione di programmi NC. Esso si basa su un approccio di tipo sperimentale e prevede una prima fase in cui vengono eseguite delle simulazioni finalizzate a trovare una prima soluzione di tolleranza che ottimizzi i vincoli di errore sperimentale fissati dall’utilizzatore. Il primo risultato calcolato può essere ulteriormente migliorato e affinato con un processo di ottimizzazione che prevede l’esecuzione iterata di simulazioni aggiuntive. L’algoritmo ideato in questo lavoro è testato ricorrendo ad un caso aziendale fornito dal centro di ricerca MUSP di Piacenza che collabora con il Politecnico di Milano.