Algorithmus zur Verbesserung der Aktiensimulation

Im sich rasch entwickelnden Bereich der Materialsimulation hat unsere bahnbrechende GPU-beschleunigte Simulations-Engine neue Maßstäbe hinsichtlich Geschwindigkeit und Effizienz gesetzt und CIMCO zu einem führenden Unternehmen auf diesem Gebiet gemacht.

Wir arbeiten kontinuierlich an der Feinabstimmung und Optimierung unserer Simulationsfunktionen in CIMCO Edit und der Maschinensimulation. Mit der bloßen Geschwindigkeit geben wir uns jedoch nicht zufrieden – wir sind ebenso bestrebt, die Grenzen der Qualität und Genauigkeit der Materialsimulation zu erweitern.

Unser Simulationsforschungs- und -entwicklungsteam hat kürzlich eine Vorschau seiner Arbeit der letzten Monate vorgestellt: einen fortschrittlichen GPU-beschleunigten Verbesserungsalgorithmus.

Dieser Algorithmus soll unsere aktuellen Prozesse durch mehr Intelligenz und ein tieferes Verständnis von Werkzeugprofilen und Werkzeugpfaden verbessern. Während unsere aktuelle Nachbearbeitungstechnik „Kanten verfeinern“ die meisten Szenarien angemessen bewältigt, arbeitet sie ausschließlich auf dem 3D-Netz, was ihr Potenzial einschränkt.

Der neue Verbesserungsalgorithmus: Hauptfunktionen

Unsere vorläufigen Ergebnisse für den neuen Verbesserungsalgorithmus sind vielversprechend. Hier ist, was er zu bieten hat:

1. Echte Bögen in Werkzeugprofilen

• Im Gegensatz zum aktuellen Algorithmus, der Werkzeugformen linearisiert (außer beim Kugelfräser), simuliert unser neuer Ansatz die präzisen Konturen des Werkzeugs. Das bedeutet, dass echte Bögen – egal ob komplex oder einfach – originalgetreu dargestellt werden.
• Durch die Erfassung der exakten Werkzeugform verbessern wir die Genauigkeit der Materialabtragssimulationen.

2. Variieren der Werkzeugrichtung innerhalb linearisierter Werkzeugwegsegmente

• Unser bestehender Algorithmus linearisiert 5-Achsen-Werkzeugwege in kleine Segmente mit konstanter Werkzeugrichtung. Bei der realen Bearbeitung kommt es jedoch häufig zu dynamischen Änderungen der Werkzeugausrichtung.
• Der verbesserte Algorithmus passt sich nahtlos an unterschiedliche Werkzeugrichtungen an, was zu genaueren Simulationen führt.

Der Verbesserungsalgorithmus kann bereits jetzt die Fehler der Scheitelpunkte der aktuellen Materialentfernungs-Engine messen und sie unter Berücksichtigung der oben genannten Punkte auf die genauere Oberfläche projizieren.

Leistungsmäßig erledigt es all dies in ~10% der aktuellen Simulationszeit, sodass der mit der Verbesserung verbundene Aufwand gering ist.

Nächste Schritte

Die Entwicklung des neuen Verbesserungsalgorithmus schreitet gut voran, aber es bleibt noch viel zu tun. In den kommenden Wochen und Monaten wird der Algorithmus in der Lage sein:

• Messen Sie echte Oberflächennormalen und verfeinern Sie Kanten besser und schneller als mit unserem aktuellen Algorithmus. Der aktuelle Algorithmus „Kanten verfeinern“ schätzt diese Normalen.
• Messen Sie Fehler an Dreiecken/Facetten, teilen Sie sie auf und projizieren Sie sie, wenn sie über einer vordefinierten Toleranz liegen. Dadurch können lokale feine Merkmale besser dargestellt werden.

Ein unmittelbarer Vorteil der Implementierung dieser Schritte besteht darin, dass Benutzer die Qualität der Bestandssimulation anhand einer maximalen Toleranz festlegen können, statt wie derzeit üblich anhand einer willkürlichen Niedrig-Hoch-Einstellung.

Diese Schritte sind zwar unerlässlich, stellen jedoch nur die erste Phase einer umfassenderen Reise hin zu unserem neuen Algorithmus zur Verbesserung der Aktiensimulation dar, der die Qualität unserer Simulationen auf ein neues Niveau heben wird. Während wir seine Leistung weiter verfeinern und validieren, sind wir zuversichtlich, dass er unsere Simulationen auf ein beispielloses Maß an Genauigkeit und Realismus bringen wird.

Beispiele

Das folgende Beispiel zeigt, wie der Verbesserungsalgorithmus Ungenauigkeiten bei der Linearisierung des Werkzeugprofils korrigiert. Das Beispiel ist etwas übertrieben, um die Möglichkeiten zu demonstrieren. Die Linearisierung im ersten Bild ist normalerweise nicht so sichtbar.

Das erste Bild unten zeigt den aktuellen Algorithmus, der ein linearisiertes Profil zur Darstellung einer Bull-Nose verwendet. Das zweite Bild zeigt den neuen Verbesserungsalgorithmus, der ein True-Arc-Profil zur Darstellung derselben Bull-Nose verwendet.

Das folgende Beispiel zeigt, wie der Algorithmus ungenaue Muster verbessert, die bei gleichzeitigen 5-Achsen-Bewegungen entstehen können.

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