Метод генерации управляющих программ для швейных полуавтоматов с микропроцессорным управлением на основе принципа
Journal: Materials and Technologies (Vol.16, No. 2)Publication Date: 2026-03-09
Authors : А. Э. Буевич Т. В. Буевич;
Page : 32-40
Keywords : автоматизированная технология; швейный полуавтомат с МПУ; оснастка; референциальная независимость; метод Монте-Карло;
Abstract
Современные требования к качеству и себестоимости обуви обусловливают переход на швейные полуавтоматы с микропроцессорным управлением (МПУ), однако их внедрение ограничено низкой точностью соединительных строчек. Проблема заключается в кумулятивных погрешностях традиционной технологии, где контуры строчек, оснастка и управляющие программы проектируются по разным чертежам без учета реальных контуров вырубленных деталей. Целью исследования является разработка принципиально нового технологического подхода, обеспечивающего высокую воспроизводимость строчек. В работе применены методы математического моделирования, оптического сканирования с коррекцией теневых искажений и анализа статистических распределений погрешностей. Предложен принцип референциальной независимости, согласно которому векторный контур эталона (картонного шаблона, вырубленного тем же резаком, что и детали) становится единственным источником данных для проектирования оснастки и генерации управляющих программ [1]. Разработана математическая модель суммарной погрешности прокладывания соединительных строчек, основанная на методе Монте-Карло, и экспериментально подтверждена эффективность предложенного подхода [1, 2]. Достигнуто снижение поля рассеивания погрешности прокладывания строчки с ±1,68 мм до ±0,17 мм. Результаты применимы в обувной промышленности, а также в других отраслях, требующих точной сборки деталей по сложным контурам. Предложенный подход формирует новую парадигму автоматизированного производства, исключающую накопление погрешностей и обеспечивающую соответствие технологическим требованиям.
Other Latest Articles
Last modified: 2026-03-23 16:07:59
Share Your Research, Maximize Your Social Impacts


