Повышение эффективности механической обработки крупногабаритных корпусных деталей на станках с ЧПУ на основе результатов трехмерного сканирования тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.02.08, кандидат наук Караваев, Ярослав Сергеевич

• Караваев, Ярослав Сергеевич
• кандидат наук
• 2019

Оглавление диссертации кандидат наук Караваев, Ярослав Сергеевич

ВВЕДЕНИЕ......................................................................................................................5

ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ МЕХАНИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ КРУПНОГАБАРИТНЫХ ЛИТЫХ ЗАГОТОВОК............................12

1.1 Факторы, влияющие на точность при закреплении крупногабаритных литых заготовок на станок.......................................................................................12

1.1.1 Понятие точности в промышленности и их основные параметры........12

1.1.2 Факторы, влияющие на точность механической обработки деталей .... 13

1.1.3 Особенности обработки крупногабаритных корпусных заготовок.......16

1.1.4 Необходимость достаточного входного контроля крупногабаритных корпусных заготовок.............................................................................................17

1.2 Применение трёхмерного сканирования в процессе механической обработки крупногабаритных корпусных деталей................................................19

1.2.1 Принцип действия трехмерного сканера и его результат.......................21

1.3 Обзор и анализ существующих методов повышения точности механической обработки крупногабаритных корпусных деталей.......................25

1.3.1 Адаптивная механическая обработка корпусных деталей....................32

1.4 Обзор методик сравнения трёхмерных моделей друг с другом...................37

1.5 Выводы по главе 1.............................................................................................39

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА ПРОСТРАНСТВЕННОГО СОВМЕЩЕНИЯ ТРЁХМЕРНЫХ МОДЕЛЕЙ И РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ.........................................................................42

2.1 Разработка алгоритма пространственного совмещения отсканированных моделей крупногабаритных корпусных заготовок, с эталонной моделью детали для оценки распределения припуска на механическую обработку.....................43

2.1.1 Анализ полученных результатов трехмерного сканирования...............45

2.1.2 Предварительная привязка двух облаков точек......................................46

2.1.3 Выявление плоскостей...............................................................................49

2.1.4 Совместимость плоскостей полученных из двух облаков точек...........53

2.1.5 Точная привязка двух объектов................................................................56

2.1.6 Вычисление припуска на механическую обработку детали..................58

2.2 Разработка программного обеспечения для автоматизации предложенной производственной системы......................................................................................58

2.3 Построение производственной системы на основе разработанного алгоритма.......................................................................................65

2.4 Выводы по главе 2.............................................................................................66

ГЛАВА 3. МЕТОДИКА ЭКСПЕРИМЕНТОВ...........................................................68

3.1 Основные этапы применения производственной системы на основе результатов трехмерного сканирования.................................................................68

3.2 Расчетные данные методики исследований...................................................76

ГЛАВА 4. ПРИМЕРЫ РЕШЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ЗАДАЧ НА ОСНОВЕ РАЗРАБОТАННОГО АЛГОРИТМА И ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ.....79

4.1 Анализ и устранение проблем, сопутствующих механической обработке заготовок «Корпус 1»................................................................................................79

4.2 Применение производственной системы при механической обработке корпусных заготовок «Корпус 4»............................................................................92

4.3 Применение производственной системы при механической обработке заготовок «Корпус 2» ................................................................................................ 95

4.4 Применение производственной системы при механической обработке заготовок «Корпус 3» ................................................................................................ 98

4.5 Оценка результатов решения поставленной задачи....................................101

ЗАКЛЮЧЕНИЕ...........................................................................................................104

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ..............................107

СЛОВАРЬ ТЕРМИНОВ.............................................................................................108

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ...........................................................................................110

ПРИЛОЖЕНИЕ А Метрологические и технические характеристики трехмерного

сканера НапёуБсап 700............................................................................................... 118

ПРИЛОЖЕНИЕ Б Свидетельства о регистрации...................................................120

ПРИЛОЖЕНИЕ В Апробация результатов работы................................................122

ПРИЛОЖЕНИЕ Г Фрагменты программного кода системы для анализирования

информации полученной с трехмерного сканера....................................................128

ПРИЛОЖЕНИЕ Д Фрагменты программного кода системы для автоматизации

обработки.....................................................................................................................131

ПРИЛОЖЕНИЕ Ж Письмо о заинтересованности предприятия..........................133

ПРИЛОЖЕНИЕ З Акт внедрения............................................................................134

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Повышение эффективности механической обработки крупногабаритных корпусных деталей на станках с ЧПУ на основе результатов трехмерного сканирования»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность работы. Успешное развитие машиностроения невозможно без научного подхода при изготовлении деталей. Одной из основных задач технологии машиностроения является достижение требуемой точности и высокой производительности обработки на металлорежущих станках. Наиболее трудоемкими и затратными в изготовлении являются крупногабаритные корпусные детали самолетов, ракет, ядерных реакторов и др. Все эти детали проходят сложный процесс изготовления от получения заготовки до механической обработки и сборки. Поэтому цена ошибки, особенно в мелкосерийном производстве при разработке технологического процесса, ведет к большим затратам и в ряде случаев срыву сроков выполнения заказа.

В настоящее время существует ряд трудно решаемых проблем при выборе варианта технологического процесса изготовления крупногабаритных корпусных деталей (габариты деталей ~ 0,5^2 м). Одна из таких проблем - это поступающие на механическую обработку заготовки, имеющие значительные геометрические погрешности. При этом базирование и обработка на первых операциях механической обработки осуществляется без учета геометрических отклонений полученных заготовок. В результате чего съем металла происходит неравномерно, что приводит к потере точности металлорежущих станков и быстрому износу инструмента. Детали получаются с нестабильной геометрией, а в худшем случае появляется брак. Исходя из этого, необходимо подходить к каждой поступающей из заготовительного производства заготовке индивидуально, чтобы добиться равномерности распределения припуска и избежать получения брака на выходе.

Применяемые сегодня в машиностроении методы распределения припуска с учетом специализации сложнопрофильных корпусных заготовок не автоматизированы (всё делается вручную), поэтому не исключают появления брака на окончательных операциях механической обработки. Чтобы избежать этого,

необходимо усовершенствовать процесс выбора варианта технологического процесса, а именно производить оптимальную ориентацию заготовки по отношению к исполнительным поверхностям станка, при котором будет обеспечено получение полной информации о заготовке, установленной на станке, со всеми её размерами и отклонениями. После чего производится размещение эталонной модели готовой детали, с целью расчета равномерного распределения припуска с выдачей данных (параметров) по корректировке управляющей программы. Такого рода оборудование, которое бы позволило получить полную информацию о размерах заготовки, на сегодняшний день есть - это трехмерные оптические сканеры, которые является одним из эффективных инструментов, используемых для процесса бесконтактного контроля объектов (деталей, заготовок).

Разработка алгоритмов совмещения трехмерных моделей заготовки и эталонной модели готовой детали на станках с помощью информации, полученной трехмерным сканером на основе ПК, позволит полностью автоматизировать процесс распределения припуска для конкретной заготовки и производить выдачу данных по корректировке УП. Это позволит обеспечить требуемую точность и повысить эффективность в несколько раз при механической обработке на станках с ЧПУ.

Сущность этих алгоритмов заключается в поиске оптимального размещения имеющейся трехмерной модели заготовки, установленной на станке, относительно трехмерной модели готовой (эталонной) детали с точечно заданными поверхностями.

Поставленные задачи решались на основе математического моделирования с использованием САМ-систем и триангуляционном методе измерения, на основе результатов трехмерного сканирования и баз данных.

Степень разработанности темы. Проблемами, связанными с особенностями механической обработки и контроля крупногабаритных корпусных заготовок рассмотрены в трудах Л.В. Худобина, Н. В. Белякова, В.Ю. Новикова, В.М. Бур-цуева, В.С. Корсакова, А.А. Гусева, И.М. Колесова, В.А. Тимирязев, В.П. Воро-ненко и др.

В настоящее время остаются востребованными исследования в области усовершенствования технологических циклов изготовления крупногабаритных корпусных деталей для единичного и мелкосерийного производства, которые позволят получать качественные детали и в совокупности конкурентоспособное изделие.

Цель работы состоит в повышении эффективности и обеспечении требуемой точности изготовления крупногабаритных корпусных деталей на станках с ЧПУ путем обеспечения равномерного припуска на обрабатываемых поверхностях на основе оптимальной ориентации заготовки по отношению к исполнительным поверхностям станка.

Для достижения поставленной цели необходимо было решить следующие научные задачи:

- проанализировать существующие методы достижения точности изготовления крупногабаритных корпусных деталей на станках с ЧПУ;

- рассмотреть различные методы определения геометрических параметров поступающих в механообрабатывающий цех крупногабаритных заготовок;

- разработать метод трехмерного сканирования поверхностей крупногабаритных корпусных заготовок, установленных на станках с ЧПУ;

- разработать алгоритм и программное обеспечение пространственного совмещения отсканированных моделей крупногабаритных корпусных заготовок, установленных на станках с ЧПУ, с эталонной моделью детали для рационального распределения припуска при последующей механической обработки;

- разработать метод коррекции программы ЧПУ-станка с учетом результатов совмещения трехмерных моделей положения заготовки на станке и готовой детали в пространстве;

- произвести промышленную апробацию разработанных методов и произвести оценку их эффективности по результатам использования.

Объектом исследования являются крупногабаритные корпусные заготовки изготавливаемые методом литья в кокиль с песчаными стержнями из магниевого сплава МЛ5.

Предметом исследования являются технология механической обработки крупногабаритных корпусных деталей на станках с ЧПУ и процесс определения геометрических параметров заготовок перед обработкой.

Научная новизна заключается в:

- связях между поверхностями трехмерной модели исследуемой заготовки и готовой детали с использованием трех примитивов в форме плоскостей, что позволяет осуществить точное совмещение двух моделей и определить необходимый припуск на первых операциях механической обработки;

- методе трехмерного сканирования, основанного на определении исполнительных поверхностей корпусных заготовок и порядка переходов процесса сканирования;

- алгоритме пространственного совмещения отсканированных моделей крупногабаритных корпусных заготовок и эталонных моделей деталей;

- программном обеспечении для пространственной ориентации заготовки относительно CAD-модели детали, позволяющей в автоматическом режиме производить разбивку совмещенной модели на сечения (в продольном и поперечном направлении), с целью определения возможности механической обработки.

Теоретическая значимость работы заключается в разработке алгоритма оценки припуска на механическую обработку крупногабаритных корпусных заготовок, который основывается на определении локальных плоскостей. Все плоскости выявляются в измеренном облаке точек и в самом облаке оцифрованных из CAD-модели.

Практическая значимость заключается в:

- практических рекомендациях по корректировке управляющей программы для механической обработки крупногабаритных корпусных заготовок, с целью достижения требуемой точности и сокращения брака с 12,6 % до 0,51 %.

- разработанной компьютерной программе, которая позволяет сократить время обработки данных в 2,5 раза, а также исключить ошибки, связанные с человеческим фактором.

- введении полноценного входного контроля заготовок, который позволя-

ет давать оценку о возможности обработки поступающих крупногабаритных корпусных заготовок без брака. В случае несоответствия каких-либо геометрических параметров исследуемой заготовки, заготовка отправляется обратно заводу-изготовителю.

- создании производственной методики распределения припусков на первых операциях механической обработки крупногабаритных корпусных деталей с помощью трехмерного сканирования.

Методы и средства исследований. Экспериментальные исследования выполнены используя метод трехмерного сканирования с применением современного измерительного оборудования (трехмерный сканер HandyScan 700, производитель Creaform, Канада, номер в госреестре 65271-16 от 26.09.2016 г.) и программного обеспечения VXelements компании Creaform (представляет собой полностью интегрированную трехмерную программную платформу, которая обеспечивает весь парк BD-технологий сканирования и измерений). Работа с трехмерными объектами осуществлялась, с помощью программы SolidWorks (полный 3D программный инструмент, который позволяет создавать, моделировать, публиковать и управлять данными). В исследовании для корректировки управляющей программы использовался программный продукт NX (флагманская CAD/CAM/CAE-система производства компании Siemens PLM Software, Германия).

Основные положения, выносимые на защиту:

- алгоритм пространственного совмещения отсканированных моделей крупногабаритных корпусных заготовок с эталонной моделью, основанный на определении локальных плоскостей;

- методика трехмерного сканирования крупногабаритных корпусных заготовок на станке перед механической обработкой;

- компьютерная программа, позволяющая в автоматическом режиме производить точную привязку отсканированной модели к эталону и производить вычисление величины припуска на механическую обработку;

- рекомендации по корректировке управляющей программы, для обеспечения требуемой точности и исключения брака.

Степень достоверности и апробация результатов работы. Достоверность и обоснованность научных результатов, выводов и рекомендаций, приведенных в диссертационной работе, обусловлена применением общепринятых положений основ технологии машиностроения, автоматизации производства и основ трехмерного моделирования, а также использования современного оборудования для входного контроля заготовок - трехмерный сканер.

Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на международных, общероссийских, региональных и межвузовских научно-технических конференциях:

- на 17-ой научной конференции «Математическое моделирование и информатика» секция «Инженерно технические разработки и приложения», в ФГБОУ ВО «МГТУ «СТАНКИН», г. Москва 2015 г.;

- на Международном научном симпозиуме «Неделя горняка 2016», в «НИТУ «МИСиС», г. Москва 2016 г.;

- на ХШ-й Всероссийской научной конференции по проблемам новых технологий, в МСНТ, г. Миасс Челябинская область 2016 г.;

- на Национальной научно-технической конференции, в рамках форума «Инженеры будущего 2016», г. Ижевск 2016 г.;

- на Х-й научно-технической конференции «Люльевские чтения» в АО «ОКБ «Новатор», г. Екатеринбург 2016 г.;

- на семинаре «Перспективы развития аддитивных технологий» в АО «Концерн ВКО «Алмаз-Антей», г. Москва 2016 г.;

- на Международном научном симпозиуме «Неделя горняка 2017», в «НИТУ «МИСиС», г. Москва 2017 г.;

- на «Научно-техническом совете» в АО «ММЗ «АВАНГАРД», г. Москва Ьй, П-й квартал 2016 г., Ш-й квартал 2017 г.;

- на «УП-й Национальной научно-технической конференции», в МГТУ им. Баумана, 2017 г. (Приложение В);

- на семинаре «Перспективы развития аддитивных технологий» в АО «Концерн ВКО «Алмаз-Антей», г. Москва 2017 г.;

- на Национальной научно-технической конференции, в рамках форума «Инженеры будущего 2018», г. Ульяновск 2018 г.;

- на «УШ-й Национальной научно-технической конференции», в МГТУ им. Баумана, 2018 г. (Приложение В).

Соответствие диссертации паспорту научной специальности. По теме и содержанию материалов диссертационная работа соответствует паспорту специальности 05.02.08 «Технология машиностроения» в областях «Технологические процессы, операции, установы, позиции, технологические переходы и рабочие хода, обеспечивающие повышение качества изделий и снижение их себестоимости», «Математическое моделирование технологических процессов и методов изготовления деталей и сборки изделий машиностроения» и «Методы проектирования и оптимизации технологических процессов» в соответствии с пп. 2, 3, 5.

Публикации. Основные результаты по теме диссертации изложены в 7 печатных изданиях, 3 из которых изданы в журналах, рекомендованных ВАК, 4 — в тезисах докладов.

Структура и объем диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, четырёх глав, заключения и списка литературы, который включает 63 наименования и семь приложений. Полный объём диссертации составляет 134 страниц машинописного текста с 70 рисунками, 11 таблицами и 16 страниц приложений.

ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ МЕХАНИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ КРУПНОГАБАРИТНЫХ ЛИТЫХ

ЗАГОТОВОК

1.1 Факторы, влияющие на точность при закреплении крупногабаритных

литых заготовок на станок

1.1.1 Понятие точности в промышленности и их основные параметры

Под точностью в промышленности понимается насколько производимые изделия соответствуют параметрам, которые устанавливаются, задаются чертежом, техническими условиями, стандартами. Это определение в основном включает в себя точно изготовленные детали и сборочные единицы.

Понятие точности в промышленности является комплексным. В нем содержится характеристика геометрических параметров машин и их элементов, а также различные свойства изготавливаемых изделий в их единообразии (упругие, динамические, магнитные, электрические и др.) [1].

Параметры понятия точности деталей следующие:

- точные размеры;

- точная форма поверхности;

- точное относительное расположение поверхностей;

- степень шероховатости поверхности;

- уровень волнистости;

- физико-механические свойства поверхностного слоя.

Любой технологический процесс, в составе которого содержатся средства технологического оснащения и заготовка, реализуется в определённой технологической системе (станки, приспособления, инструменты, детали).

1.1.2 Факторы, влияющие на точность механической обработки деталей

С момента, когда заготовка подвергается механической обработке, технологическая система выступает в форме многофакторной замкнутой системы, структурная схема которой представлена на рисунке на рисунке 1.1.

Входкьг** факторы процесса Рисунок 1.1 — Структурная модель многофакторной системы

Для данной системы характерны входные факторы:

- основные свойства металлорежущего станка по типу, модели, мощности, диапазонам частот вращения и подач, точности, жёсткости, виброустойчивости;

- какими характеристиками обладает технологическая оснастка: приспособления, механизированные и автоматизированные устройства, промышленные роботы;

- основные свойства заготовки - качество материала, по химическому составу, по механическим свойствам, размерная неточность, форма, взаимное расположение, поверхностный слой по качеству;

- по какой технологической схеме обработана поверхность;

- характеристика эксплуатационных свойств режущего инструмента -прочности, стойкости, размерной амортизации;

- режимы резания - V, Б, Ь.

К возмущающим факторам процесса, которые нарушают условия обработки на начальном этапе, имеют отношение:

- упругость деформирования элементов технологической системы:

- размерная амортизация режущего инструмента;

- деформирование элементов технологической системы под воздействием тепла;

- неточность установки заготовок;

- неточность измерений;

- неточность рекомбинации внутри остаточных напряжений;

- колебания составных частей технологической системы. Выходные параметры:

- насколько качественно произведена механическая обработка - точные

размеры, форма, взаимное расположение и качественно обработанная

поверхность;

- экономические измерения последовательности обработки.

Схема показывает возможности управленческих путей технологических процессов:

- управление с учетом входных параметров (обратная связь 1);

- управление с учетом внешних возмущающих факторов.

В процессе достижения точности при обработке объекта содержатся три основных этапа: 1) установка, координирование и закрепление объекта производства, который подвергнут обработке, с учетом требуемой точности; 2) подведение и установка в необходимом положении и фиксирование этого положения без применения рабочей нагрузки; 3) непосредственная обработка.

Погрешности, возникающие при установке заготовок на станках. Анализ литературы [1—3] показал, что часто при обработке деталей имеют место существенные погрешности, появляющиеся на этапе установки заготовок. Деталь (заготовка) должна быть правильно установлена на станке, в приспособлении или на рабочем месте; её положение должно быть зафиксировано и сохранено в течение всего времени выполнения операции. Для этого деталь или заготовку закреп-

ляется любым способом.

В результате установки и фиксации деталь (заготовка) будет координирована относительно баз станка с той или иной величиной погрешности, которую будем называть погрешностью установки. Погрешность установки складывается из процессов базирования и закрепления:

Еу Е^ + Е2,

где Еь - погрешность базирования; Е2 - погрешность закрепления.

Кроме того, выделяют погрешности схемы установки, возникающей при несовпадении опорной и базовой системы координат. Она представляет собой разброс значений назначенного размера и (или) угла, на что оказало влияние максимальное смещение положения элементов комплекса технологических баз, причиной которой стала погрешность обработки заготовки на предшествующих операциях^].

Погрешность базирования. Неточности в базировании возникают, если имеет место погрешность формы и расположенности базовых поверхностей, а также, если установочные и измерительные базы не совпадают. Определение этой погрешности состоит в разности между предельными расстояниями измерительной базы и режущей кромкой, инструмента, который был установлен на размер. Чтобы вычислить погрешность базирования необходимо суммировать погрешности размеров, которые соединяют конструкторскую и технологическую базы.

Погрешность закрепления. Погрешность закрепления возникает из-за смещений заготовки, на которую действуют силы зажима, что прилагаются для фиксирования положения заготовки. Разность предельного смещения измерительной базы в направлении необходимого размера под влиянием силы зажима заготовки позволяет получить значение неточности закрепления.

Погрешность положения заготовки, вызываемая неточностью приспособления. Возникновение погрешности происходит, если неточно изготовлены и собраны детали приспособления, если отмечен износ и ошибки, допущенные при установке приспособления на станке. Погрешность вычисляется разностью предельного состояния измерительной базы, которая возникает в результате назван-

ных причин, и установленного на размер инструмента. Таким образом, погрешность положения заготовки вызвана неточностью приспособления.

1.1.3 Особенности обработки крупногабаритных корпусных заготовок

Особенностью литых крупногабаритных заготовок являются низкие значения возможных классов точности для литых заготовок. Когда литые поверхности используются в качестве базовых, значительное время требуется для правильной установки литой заготовки, особенно на первой операции, ошибки при установке детали на станок могут приводить к порче и отбраковке готового изделия. От отливки к отливке разница в геометрических размерах может быть весьма велика. На геометрию литой детали оказывает влияние большое количество факторов: условия охлаждения, непостоянное качество установки песчаных стержней, деформация стержней при заливке, даже незначительное изменение температуры заливки может приводить к изменению габаритных размеров.

Крупногабаритные заготовки требуют длительного процесса выравнивания при установке на механообрабатывающий станок, даже если сама заготовка имеет идеальную геометрию, поэтому зачастую для обработки дорогостоящих деталей на производствах используют контрольно-измерительные машины. Их обслуживание требует наличия у персонала солидного опыта, а процесс измерения геометрических параметров весьма трудозатратен. В статье [5] перечислены различные способы установки крупногабаритных заготовок на станок, но в качестве наиболее продуктивного и наименее ресурсозатратного выделен способ, основанный на трехмерном сканировании и сравнении результата сканирования с СЛО-моделью.

Таким образом, другой проблемой является поступление в цех литых заготовок, имеющих разные значения по размерам в пределах поля допуска. Даже если выставить деталь с максимальной аккуратностью, не вдаваясь в подробности её геометрии, на выходе могут получиться детали с нарушенной геометрией, а в

худшем случае выявляется брак. В работе [6] отмечена целесообразность применения трёхмерного сканирования для равномерного распределения припуска на механическую обработку.

1.1.4 Необходимость достаточного входного контроля крупногабаритных корпусных заготовок

Однако, несмотря на такое большое количество факторов и параметров, наибольшую погрешность вносят параметры заготовки, так как речь идёт о крупногабаритных литых заготовках. Связано это с отсутствием достаточного входного контроля, зачастую он производится вручную, а может и вообще не производиться. Заготовки отправляются в механический цех, где происходит цикл механической обработки, на которую уходит большое количество времени (неделя, месяц), производится обработка отверстий, плоскостей и прочих поверхностей. Возникает недоразумение: обработка деталей производится на современном станке с ЧПУ в соответствие с трёхмерной моделью, а входной контроль - без использования современных технологий. Совершенно очевидно, что в эпоху «сквозного проектирования» такой подход к работе на предприятиях недопустим.

Для контроля геометрии существуют следующие методы:

1. Традиционные инструменты метрологического контроля привычны в использовании и имеют низкую стоимость, однако у них есть и недостатки: они характеризуются субъективностью показаний и не подходят для сложных измерений;

2. Контрольно-измерительные машины обладают лучшей точностью, но и стоимость их достаточно высока. Кроме того, предъявляются особые требования как к измеряемому помещению, так и к квалификации специалиста;

3. Оптические системы контроля, к которым относятся 3О-сканеры,

привлекательны оптимальным соотношением цены и точности, высокой скоростью измерений деталей изделий и объектов и возможностью автономной работы.

Величина погрешности измерения не должна быть выше допустимой, которая составляет 20-35% допуска [7]. Требования к качеству машиностроительных изделий растёт вместе с возможностями обрабатывающего оборудования, за XX в. Точность изготовления изделий увеличилась почти в 2000 раз. Это требует принятия сложных и эффективных решений в кратчайшие сроки, что возможно только с применением информационных систем. Таковыми являются CALS-технологии, обеспечивающие информационную поддержку жизненного цикла изделий. К таковым относится применение САПР (систем САО/САМ/САЕ). При использовании сквозного проектирования контроль параметров предмета производства является первостепенной задачей перехода между этапами производства [8].

Роль и значение первой операции. Одной из основных причин, порождающих погрешности установки, выступают неправильно подобранные технологические и измерительные базы, особенно на первых операциях [9]. На первых операциях изготовления из полуфабриката до получения на выходе готовой детали решаются две основные задачи:

1. Вводятся связи, которые определяют расстояние и повороты поверхностей, выделяющихся после механической обработки, относительно необработанных поверхностей;

2. Осуществляется распределение на практике припусков для осуществления механической обработки между поверхностями, которые подлежат дальнейшей механической обработке.

Правильное решение обеих задач оказывает решающее влияние построения технологической обработки на достижении требуемой точности, количества переходов, операций и себестоимость обработки.

Выполняя первую задачу, обычно стараются достичь результата, при котором деталь будет выполнять свое непосредственное служебное назначение в ра-

боте машин. Во многих деталях, есть ряд поверхностей, которые ввиду сложности их геометрии не обрабатываются. Если говорить о поверхностях основных и вспомогательных баз, то они поддаются обработке. Обработка таких деталей без необходимой точности расстояния и обеспеченности относительных поворотов поверхностей по отношению друг к другу приводит к неправильному выполнению своего служебного назначения.

Решение второй задачи, на первом этапе основано на двух основных положениях:

1. Необходимо равномерно распределить припуск на обработку на каждой отдельной поверхности. Сначала это надо сделать на охватывающей и внутренней поверхности (пазы, литые отверстия и т.п.);

2. Необходимо уменьшить трудоемкость обработки посредством уменьшения объема материала, который будет удален в ходе обработки.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Караваев, Ярослав Сергеевич, 2019 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Худобин, Л.В. Базирование заготовок и расчеты точности механической обработки / Л.В. Худобин, М.А. Белов М., А.Н. Унянин. — Ульяновск : Офсетная лаборатория УлПИ, 1994. — 183 с.

2. Корчак, С.Н. Прогнозирование точности и качества при проектировании технологических процессов механической обработки. Т. 66 / С.Н. Корчак [и др.]. — 2-е изд, — Челябинск : ЮУрГУ, 2006. — 78 с.

3. Кошеленко, А.С. Основы базирования в металлообработке / А.С. Ко-шеленко, Г.Г. Позняк, Д.К. Сингх. — Москва : Издательство Российского университета дружбы народов, 2003. — 45 с.

4. Беляков, Н.В. Формализация проектирования технологических процессов механической обработки корпусных деталей машин / Н.В. Беляков, Е.И. Ма-харинский. — Витебск : УО «ВГТУ», 2006. — 147 с.

5. Mendikute, A. Automated Raw Part Alignment by a Novel Machine Vision Approach / A. Mendikute, M. Zatarain. — Procedia Engineering. — 2013. — Vol. 63.

— Pp. 812-820.

6. Automatic evaluation of machining allowance of precision castings based on plane features from 3D point cloud / X. Li [et al.]. — Computers in Industry. — 2013.

— Dec. — Vol. 64, no. 9. — Pp. 1129-1137.

7. Комиссаров, В.И. Точность, производительность и надежность в системе проектирования технологических процессов / В.И. Комисаров, В.И. Леонтьев. — М. : Машиностроение, 1985. — 224 с.

8. Кондаков, А.И. САПР технологических процессов / А.И. Кондаков. — М. : Академия, 2007. — 272 с.

9. Новиков, В.Ю. Технология машиностроения в 2 ч. — Ч.1: Учебник для студ. учреждений сред. проф. образования / В.Ю. Новиков, А.И. Ильянков. — М. : Академия, 2014. — 352 с.

10. Ящерицын, П.И. Основы технологии механической обработки и сборки в машиностроении / П.И. Ящерицын. — Минск : Высшая школа, 1974. — 992 с.

11. Чехунов, Д.Н. Расширение области применения координатно-измерительных машин за счет применения специализированных программных продуктов / Д.Н. Чехунов. — Москва, 2012. — 38 с.

12. Яблочников, Е.И. Применение ИПИ-технологий в проектировании и производстве / Е.И. Яблочников, А.А. Грибовский. — СПб : Институт ИТМО, 2017. — 56 с.

13. Гаврилина, О.А. Информационное обеспечение и методология проектирования оптических приборов и систем на основе технологий информационной поддержки изделий: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.11.07 / Гаврилина Ольга Алексеевна. — СПб., 2007. — 18—24 с.

14. Егоров, В. В. Когнитивные технологии: Учебное пособие / В.В. Егоров. — Минск : БГУИР, 2017. — 249 с.

15. Шандыбина, Г.Д. Информационные лазерные технологии: Учебное пособие / Г.Д. Шандыбина, В.А. Парфенов. — СПб, 2008. — 89 с.

16. Рощин, Д.А. Повышение точности бесконтактного контроля геометрических параметров объектов машиностроения на основе пространственной цифровой обработки изображений: дисс. канд. техн. наук : 05.11.16 / Рощин Дмитрий Александрович. — М. : МГТУ «СТАНКИН», дек. 2011. — 68 с.

17. Гвирц, М.А. Разработка геометрических моделей формирования поверхностей по результатам анализа и обработки измерения деталей сложной формы: дисс. канд. техн. наук : 05.01.01 / Гвирц Михаил Анатольевич — СПб. : СПбГПУ, июль 2005. — 42—69 с.

18. Берестова, Т. Ф. Создание компьютерной модели «Повышение точности механической чистовой обработки деталей на основе адаптивных поднала-док» / Т.Ф. Брестова. Молодой учёный. — Казань, 2016. — Вып. 111, № 7. — 65—66 с.

19. Draper, P. The title of the work / P. Draper. — The title of the book. Т. 4 / T. editor. — The organization. The address of the publisher : The publisher, july 1993. —

Pp. 213.

20. Томилин, С.А. Математическое моделирование процесса базирования заготовок крупногабаритных корпусных изделий на первой операции механической обработки: дис. ... канд. техн. наук : 05.13.18 / Томилин Сергей Алексеевич.

— Новочеркасск : Новочеркасский политехнический институт, — Н., 2015. — 54 с.

21. Хрустицкий, К.В. Комплексная автоматизация технологической подготовки производства и управления процессами механической обработки корпусных деталей машин / К.В. Хрустицкий, А.А. Черепашков — Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета. — 2012. — Вып. 66, № 5. — 62—66 с.

22. Vignat, F. Analysis of the deviations of a casting and machining process using a Model of Manufactured Parts / F. Vignat, F. Villeneuve, Kamali Nejad M. — CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology. — 2010. — Jan. — Vol. 2, no. 3. — Pp. 198-207.

23. Кресик, Д.А. Автоматизация технологической подготовки производства корпусных деталей при обработки на многофункциональном оборудовании с ЧПУ: дис. ... канд. техн. наук : 05.13.06 / Кресик Дмитрий Анатольевич. — М. : МГТУ «Станкин», авг. 2008. — 74—78 с.

24. Моцаков, С.А. Управление качеством подготовки управляющих программ для металлорежущих станков с ЧПУ: дис. ... канд. техн. наук : 05.02.23 / Моцаков Станислав Анатольевич. — Тула : ТГУ, июнь 2010. — 70 с.

25. W^sik, M. Machining Accuracy Improvement by Compensation of Machine and Workpiece Deformation / M. Wasik, A. Kolka. — Procedia Manufacturing.

— 2017. — Vol. 11. — Pp. 2187-2194.

26. Chen, J. Analysis on metal allowance of the auto panel die casting blank in the rough machining / J. Chen, F. Wang, Yang X. [и др.].— IEEE, april 2011. — P.p. 1071—1074.

27. Печенкин, И.А. Применение 3D-лазерного сканирования для повышения эффективности механической обработки исполнительных поверхностей дета-

лей штамповой оснастки / И.А. Печенкин, В.Ю. Пузанов, Р.М. Гильфанов. — Интеллектуальные системы в производстве. — 2014. — Вып. 24, № 2. 57—59 с.

28. Сыркин, В. Г. Применение методов обратного инжиниринга применительно к контролю сложнопрофильных деталей машиностроения / В.Г. Сыркин [и др.]. Современные проблемы развития техники, экономики и общества Материалы II Международной научно-практической очно-заочной конференции. — Казань : 2017. — 121—125 с.

29. Макаров, В.Ф. Разработка метода корректирующего управления процессом глубинного шлифования базовых поверхностей сопловых лопаток на многоосевом станке с ЧПУ / В. Ф. Макаров [и др.]. Современные высокоэффективные техно- логии и оборудование в машиностроении (МТЕТ-2016): труды международной научно-технической конференции под ред. А.В. Круглов. — Санкт- Петербургский политехнический университет Петра Великого. СПб : Изд-во Поли-техн. ун-та, окт. 2016. — 274 с.

30. Gu, J. Global Offset Compensation for CNC Machine Tools Based on Workpiece Errors / J. Gu, S. Agapiou, S. Kurgin. — Procedía Manufacturing. — 2016. — Vol. 5. — Pp. 442-454.

31. Рохин, О.В. Повышение эффективности фрезерования крупногабаритных фасонных деталей на основе автоматизированного управления режимами резания (на примере гребных винтов): дис. ... канд. техн. наук : 05.13.06 / Рохин Олег Викторович. — СПб. : СПбГМТУ «СЕВМАШТУЗ», апр. 2007. — 64—82 с.

32. Лаптева, Е.Н. Автоматизированная система управления технологическим процессом распределения припуска (на примере гребных винтов): дис. ... канд. ткхн. наук : 05.03.01 / Лаптева Евгения Николаевна. — М. : РУДН, июль 2004. — 42 с.

33. Чичигин, Б.А. Разработка методов и средств лазерного контроля геометрии лопаток газотурбинных двигателей: дис. ... канд. техн. наук : 05.11.13 / Чичигин Борис Анатольевич. — М. : МЭИ (ТУ), нояб. 2007. — 36 с.

34. Лутова, Е.В. Разработка методов и информационно-методического обеспечения для автоматизированного выбора схем базирования и закрепления

заготовок корпусных деталей на оборудовании с ЧПУ: дис. ... канд. техн. наук : 05.13.06 / Лутова Екатерина Викторовна. — М. : МГТУ «Станкин», дек. 2011. — 34—41 с.

35. Митин, Э.В. Автоматизация выбора технологических баз корпусных деталей на основе трехмерных моделей: дис. ... канд. техн. наук : 05.13.06 / Митин Эдуард Валерьевич. — М. : МГТУ «Станкин», март 2005. — 48 с.

36. Vukelic, D. Intelligent design and optimization of machining fixtures / D. Vukelic [et al.]. — Tehnicki vjesnik — Technical Gazette. — 2016. — Vol. 23, no. 5, P.p. 1325.

37. Щербаков, В.Д. Сокращение погрешностей обработки нежестких корпусных деталей: дис. ... канд. техн. наук : 05.02.08 / Щербаков Владимир Дмитриевич. — М. : МГТУ «СТАНКИН», июль 1992. — 64 с.

38. Жуков, Е.М. Эффективность использования адаптивных инструментальных модулей / Е.М. Жуков, Д.Е. Ефременко, И.А. Нечаева. — Технические науки - от теории к практике: сб. ст. по матер. LXVII междунар. науч.-практ. конф. № 2(62). — Новосибирск: СибАК, 2017. — 50—56 с.

39. Хрустицкий, К.В. Комплексная автоматизация технологической подготовки производства и управления процессами механической обработки корпусных деталей машин / К.В. Хрустицкий, А.А. Черепашков — Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета. — 2012. — Вып. 66, № 5. — 62—66 с.

40. Haghighi, P. Method for automating digital fixture-setups that are optimal for machining cast- ings to minimize scrap / P. Haghighi, S. Ramnath [et al.]. — Journal of Manufacturing Sys- tems. — 2016. — July. — Vol. 40. — Pp. 15—24.

41. Chu, Y. Workpiece localization algorithms: Performance evaluation and reliability analysis / Y. Chu, J. Gou, Z. Li. — Journal of Manufacturing Systems. — 1999. — Jan. — Vol. 18, no. 2. — Pp. 113—126.

42. Besl, P. Method for Registration of 3-D Shapes / P. Besl, N. Mckay. — IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intellig. — 1992. — Vol. 14. — Pp. 239—254.

43. Menq, C. Automated precision measurement of surface profile in CAD-directed inspection / C. Menq, H. Yau, G. Lai. — IEEE Transactions on Robotics and Automation. — 1992. — april — Т. 8, № 2. — Pp. 268—278.

44. Gunnarsson, K. Prinz, CAD Model-Based Localization of Parts in Manufacturing / K. Gunnarsson. — Computer. — 1987. — august. — Т. 20, № 8. — Pp. 66— 74.

45. He, G. Evaluation of composite positional error based on superposition and contain- ment model and geometrical approximation algorithm / G. He [et al.]. — Measure- ment. — 2016. — Dec. — Vol. 94. — Pp. 441—450.

46. Chaiprapat, S. Resultant geometric variation of a fixtured workpiece Part I: A simulation / S. Chaiprapat. — Songklanakarin Journal of Science and Technology 28 (1) January 2006. — Pp. 141.

47. Konrad, S. Iterative Closest Point Algorithm for Rigid Registration of Ear Impressions / S. Konrad, B. Vojtech. — Russian Bavarian Conference on Bio-Medical Engineering. — 2010. — Pp. 142-145.

48. Печенин, В.А. Повышение точности и производительности измерений при изготовлении лопаток компрессора ГТД на основе разработки методик, обеспечивающих увеличение информативности и оптимизацию метрологического процесса: дисс. ... канд. техн. наук / Печенин Вадим Андреевич. — Самара : СНИУ им. С.П. Королева, сент. 2017. — 49 с.

49. Савин, В.Н. Алгоритмы компьютерной постобработки результатов лазерного сканирования / В.Н. Савин, М.В. Шадрин, В.А. Степанов — Информатика и прикладная математика: межвузовский сборник научных трудов. — 2015. — 110—114 с.

50. Ezra, E. On the ICP Algorithm / E. Erza. Received 18 May 2006, received in revised. — 2007. — Pp. 77—93.

51. Gou, J. On the Symmetric Localization Problem / J. Gou, Y. Chu, Z. Li. — Ieee transactions on robotics and automation. — 1998. — Т. 14, № 4. — Pp. 8.

52. Gruber, B. Representations of the Euclidean group in the plane / B. Gruber, W. Henneberger. — Il Nuovo Cimento B Series 11. — 1983. — Vol. 77, no. 2. — Pp.

203- 233.

53. Sun, Y. A unified localization approach for machining allowance optimization of complex curved surfaces / Y.-w. Sun [et al.] . — Precision Engineering. — 2009. — Oct. — Vol. 33, no. 4. — Pp. 516-523.

54. Pomerleau, F. A Review of Point Cloud Registration Al- gorithms for Mobile Robotics / F. Pomerleau, F. Colas, R. Siegwart. — Foundations and Trends in Robotics. — 2015. — Vol. 4, no. 1. — Pp. 1—104.

55. Shakarji, C. Least-squares fitting algorithms of the NIST algorithm testing system / C. Shakarji. — Journal of Research of the National Institute of Standards and Technology. — 1998. — T. 103, № 6. — Pp. 633.

56. Siegwart, R. A Fast and Robust 3D Feature Extraction Algorithm for Structured Environment Reconstruction / R. Siegwart, J. Weingarten, G. Gruener. — Proceedings of the 11th International Conference on Advanced Robotics : June 30 — July 3, 2003. — Pp. 1—7.

57. Bentley, J. Multidimensional Binary Search Trees Used for Associative Searching / J. Bentley. — Stanford University. Volume 18, Number 9, September — 1975. — Pp. 1—7.

58. Hâhnel, D. Learning compact 3D models of indoor and outdoor environments with a mobile robot / D. Hâhnel, W. Burgard, S. Thurn. — Robotics and Autonomous Systems. — 2003. — T. 44, № 1. — Pp. 15—27.

59. Kaushi, R. Fast planar clustering and polygon extraction from noisy range images acquired in indoor environments / R. Kaushik [h gp.] . — 2010 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation, ICMA 2010. — 2010. — Pp. 483—488.

60. Elseberg, J. The 3D Hough Transform for plane detection in point clouds: A review and a new accumulator design / J. Elseberg, D. Borrmann, K. Lingemann. — The 3D Hough Transform for Plane Detection in Point Clouds : A Review and a new Accumulator Design. — 2011. — Pp. 1—13.

61. Lakaemper, R. Extended EM for planar approximation of 3D data / R. Lakaemper, L. Latecki L. — Proceedings - IEEE International Conference on Robotics

and Automation. — 2006. — T. 2006, May. — Pp. 1173—1179.

62. Triebel, R. Using hierarchical EM to extract planes from 3D range scans / R. Triebel, W. Burgard, F. Dellaert. — Proceedings - IEEE International Conference on Robotics and Automation. — 2005. — T. 2005. — Pp. 4437—4442.

63. Xudong. Automatic evaluation of machining allowance of precision castings based on plane features from 3D point cloud / Li Xudong, Li We, J. Hongzhi, Z. Huijie — Computers in Industry. — 2013. — Pp. 1129-1137.

ПРИЛОЖЕНИЕ А

Метрологические и технические характеристики трехмерного сканера

HandyScan 700

Вес, кг Размеры

Скорость измерений Область сканирования Источник света Класс лазера Разрешение Точность

Объемная точность*

0,85

122x77x294 мм

480 000 измерений в секунду

275 x 250 мм

7 лазерных перекрестьев

II (безопасный для глаз)

0,050 мм

До 0,030 мм

0,020 мм + 0,060 мм/м

Расстояние до объекта при

300 мм

сканировании

Глубина резкости

Диапазон размеров объекта

(Рекомендуемый)

Программное обеспечение

Выходные форматы

Совместимое программное

250 мм

0,1 - 4 м

(на практике и 7 метров удавалось сканировать)

VXelements

.dae, .fbx, .ma, .obj, .ply, .stl, .txt, .wrl, .x3d, .x3dz, .zpr

3D Systems (Geomagic® Solutions), In-novMetric Software

обеспечение

Стандарт соединения Диапазон рабочих температур Диапазон рабочей влажности (без конденсата)

(PolyWorks), DassaultSystemes (CATIA V5 h

SolidWorks), PTC (Pro/ENGINEER), Siemens (NX h Solid

Edge), Autodesk (Inventor, Alias, 3ds Max, Maya,

Softimage). 1 x USB 3.0 15-40°C 10-90%

ПРИЛОЖЕНИЕ Б Свидетельства о регистрации

JfcOKJ^L

T МАШИНОСТРОИТЕЛЕЙ ^ РОССИИ Г

диплом

НАЦИОНАЛЬНАЯ

НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКАЯ

КОНФЕРЕНЦИЯ

VIII Национальная научно - техническая конференция

Л'0(Б(ЕЮЯГт'<ЕЛЪ НАГРАЖДАЕТСЯ

XftpaeaeeЯрослав Сергеевич

ТСроект: «(Разработку алгоритма пространственного совмещения отсканированнъи^люделей Крупногабаритны^ корпусных^ заготовок с эталонной моделью детали для оценки, припуска на механическую обработку»

Лервый заместитель председателя,

доктор технические нау^ лауреат Тосударственной премии <Рф, лауреат премий Правительства (рф

7Грик<р'~

ФЖТутенёв

i от «25» сентября 2018 г.

Генеральный директор С.Г. Поляков^?^

ФОНД СОДЕЙСТВИЯ

ИННОВАЦИЯМ

ДИПЛОМ

победителя программы «УМНИК»

Яроела& Ссрг&с&ях

К)

НАЦИОНАЛЬНАЯ ^ _ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКАЯ SU Л к ММ Щ Инженеры КОНФЕРЕНЦИЯ И Щ В Ж Ib ......■ ВА будущего

диплом

0ЯЯЯЛЯСШЯ

Vil Национальной научно - технической конференции

%#раваевЯрослав Сергеевич

¡Первый заместитель / У vi X Ф.Ф.Гутенёл

председателя

lia/ jnf.-ж, II

гри\аз 'М 8 от* 5 » сентября 2017 г.

ПРИЛОЖЕНИЕ Г

Фрагменты программного кода системы для анализирования информации

полученной с трехмерного сканера

//......................................................................................

// ФАЙЛ MainForm.cs - ОСНОВНОЕ ОКНО ПРОГРАММЫ

//......................................................................................

using System;

using System.Collections .Generic;

using System.ComponentModel;

using System.Data;

using System.Drawing;

using System.Text;

using System.Windows.Forms;

using SurfRough.Controls;

namespace SurfRough {

public partial class MainForm : Form {

public MainForm() {

InitializeComponent();

SurfaceOperationDictionary.Add(INTERNAL_CILINDER_SURFACE, new SurfaceOperationData[] {

new SurfaceOperationData(" сверление", new

ucSverlen()),

new SurfaceOperationData("3eHK0BaH^", new

ucZenkov()),

new SurfaceOperationData("pa3BepTbmaH^", new

ucRazvert()),

new SurfaceOperationData("хонинговaние", new

ucHoningov()) });

foreach (var kvp in SurfaceOperationDictionary)

{

cbSurfaceType.Items .Add(kvp .Key);

foreach (var operation in kvp.Value)

{

cbOperationType.Items.Add(operation.OperationType);

}

}

cbSurfaceType.SelectedIndex = 0; cbOperationType.SelectedIndex = 0;

panel 1 .Controls.Add(SurfaceOperationDictionary[INTERNAL_CILINDER_SURFACE] [0

].Control);

}

private void cbSurfaceType_SelectedIndexChanged(object sender, EventArgs e) {

if (String.IsNullOrEmpty(cbSurfaceType.SelectedItem.ToString())) return; cbOperationType.Items.Clear();

for (int i = 0; i < SurfaceOperationDiction-

ary[cbSurfaceType.SelectedItem.ToString()].Length; i++) {

cbOperation-

Type.Items.Add(SurfaceOperationDictionary[cbSurfaceType.SelectedItem.ToString()][i

].OperationType);

}

cbOperationType.SelectedIndex = 0; panel1.Controls.Clear(); panel 1 .Control s.Add(SurfaceOperationDictionary [cbSurfaceType.SelectedItem. ToString()]

[0].Control);

}

private void cbOperationType_SelectedIndexChanged(object sender, EventArgs e) {

if (cbOperationType.SelectedIndex == -1) return;

panel1.Controls.Clear(); panel 1 .Control s.Add(SurfaceOperationDictionary [cbSurfaceType.SelectedItem. ToStringQ]

[cbOperationType.SelectedIndex] .Control);

}

}

}

//---------------------------------------------------

// КОНЕЦ ФАЙЛА MainForm. cs

//---------------------------------------------------

ПРИЛОЖЕНИЕ Д Фрагменты программного кода системы для автоматизации обработки

//......................................................................................

// ФАЙЛ MainForm.cs - ОСНОВНОЕ ОКНО ПРОГРАММЫ

//--------------------------------------------------------------------------------------

using System;

using System.Collections .Generic;

using System.ComponentModel;

using System.Data;

using System.Drawing;

using System.Text;

using System.Windows.Forms;

using SurfRough.Controls;

namespace SurfRough {

public partial class MainForm : Form {

cbOperation-

Type.Items.Add(SurfaceOperationDictionary[cbSurfaceType.SelectedItem.ToString()][i

].OperationType);

}

cbOperationType.SelectedIndex = 0; panel1.Controls.Clear(); panel 1 .Control s.Add(SurfaceOperationDictionary [cbSurfaceType.SelectedItem. ToString()]

[0].Control);

}

private void cbOperationType_SelectedIndexChanged(object sender, EventArgs e) {

if (cbOperationType.SelectedIndex == -1) return;

panel1.Controls.Clear(); panel 1 .Control s.Add(SurfaceOperationDictionary [cbSurfaceType.SelectedItem. ToString()]

[cbOperationType.SelectedIndex] .Control);

}

}

}

//--------------------------------------------------------------------------------------

// КОНЕЦ ФАЙЛА MainForm. cs

//--------------------------------------------------------------------------------------

//--------------------------------------------------------------------------------------

// ФАЙЛ Program.cs - ТОЧКА ВХОДА В ПРОГРАММУ. ЗАПУСК

ОСНОВНОГО ОКНА ПРОГРАММЫ

//--------------------------------------------------------------------------------------

using System;

using System.Collections .Generic; using System.Windows.Forms;

namespace SurfRough {

static class Program {

/// <summary>

/// The main entry point for the application.

/// </summary> [STAThread]

static void Main() {

Application.EnableVisualStyles(); Application.SetCompatibleTextRenderingDefault(false); Application.Run(new MainForm());

}

}

}

//--------------------------------------------------------------------------------------

// КОНЕЦ ФАЙЛА Program.cs

//--------------------------------------------------------------------------------------

ПРИЛОЖЕНИЕ Ж

Письмо о заинтересованности предприятия

АО «КОНЦЕРН ВКО « АЛМАЗ -АНТЕЙ »

«Московский машиностроительный завод «АВАНГАРД»

АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО

Ул. Клары Цеткин, 33, г. Москва, 125130 Тел.: [phone]; Факс: [phone] ОКПО 07512111, ОГРН 1027743012890, ИНН/КПП 7743065177/774350001

У/, м /к/6 ~

Настоящим письмом АО «ММЗ «Авангард» подтверждает свою заинтересованность в результатах научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ по теме «Разработка и исследование программно-аппаратного комплекса для трехмерного сканирования в условиях производства и промышленности» и выражает свою готовность обеспечить необходимую материально-техническую базу для проведения соответствующих НИР/НИОКР без предоставления финансовой поддержки и в не основное (технологическое) время.

Генеральный директор АО "ММЗ "АВАНГАРД'

А.А-Х. Мухаметов

ПРИЛОЖЕНИЕ З Акт внедрения