- ارتداء معدات الحماية الشخصية المناسبة، مثل واقيات العين والأذن، والقفازات، وأحذية السلامة.
- التأكد من تأريض الآلة بشكل صحيح وخلوها من أي مخاطر كهربائية.
- عدم ترك الماكينة دون مراقبة مطلقًا أثناء تشغيلها.
- إيقاف تشغيل الجهاز وفصله عن مصدر الطاقة قبل إجراء أي صيانة أو إصلاحات.
- التعرف على التشغيل السليم للآلة وإجراءات التوقف في حالات الطوارئ.
- الألومنيوم
- نحاس
- فُولاَذ
- تيتانيوم
- أكريليك
- نايلون
- خشب
- زيادة الدقة والدقة
- القدرة على إنشاء أشكال وتصاميم معقدة
- أوقات إنتاج أسرع
- الجودة المتسقة والتكرار
- انخفاض تكاليف العمالة
- ارتفاع تكاليف الاستثمار الأولية
- مرونة محدودة مقارنة بطرق التصنيع اليدوية
- تطلب من المشغلين المهرة برمجة وتشغيل الآلات
- التعرض لفيروسات الكمبيوتر وهجمات القرصنة
في الختام، تعتبر عملية الخراطة باستخدام الحاسب الآلي عملية تصنيع مهمة تستخدم على نطاق واسع في العديد من الصناعات. في حين أنها تقدم العديد من المزايا مقارنة بطرق التصنيع التقليدية، فمن المهم اتباع إجراءات السلامة المناسبة والتعرف على المخاطر والعيوب المحتملة لاستخدام هذه الآلات.
Qingdao Hanlinrui Machinery Co., Ltd. هي شركة رائدة في تصنيع آلات الخراطة CNC وغيرها من معدات التصنيع الدقيقة. تشتهر أجهزتنا بالجودة العالية والموثوقية والدقة. لمعرفة المزيد عن منتجاتنا وخدماتنا، يرجى زيارة موقعنا علىhttps://www.hlrmachinings.comأو اتصل بنا علىsandra@hlrmachining.com.
-تونس، PC، 2010. تطبيق التصنيع باستخدام الحاسب الآلي على تصنيع المكونات الصناعية. المجلة الدولية لتكنولوجيا التصنيع والإدارة، 20(1)، الصفحات من 53 إلى 62.
-Lee, T.W., 2012. تحسين معلمات الخراطة باستخدام الحاسب الآلي لخشونة السطح باستخدام تقنية تاجوتشي. مجلة الإحصاء والنظم الإدارية، 15(2)، الصفحات من 167 إلى 179.
-Pandian, P., Nagarajan, K. and George, S.M., 2015. دراسة حول تحسين خشونة السطح في الخراطة باستخدام الحاسب الآلي لمواد الألومنيوم المركبة. المجلة الدولية للعلوم الهندسية والتكنولوجيا، 7(4)، الصفحات من 110 إلى 116.
-Mohammed, R.A. and Al-Ahmari, A.M., 2018. Machining Parameters Optimization for Surface Roughness in CNC Turning using Taguchi and RSM methods. Journal of Manufacturing and Materials Processing, 2(1), p.17.
-Tosun, N. and Uysal, A., 2019. دراسة تأثير معلمات القطع على خشونة السطح وتآكل الأدوات في الخراطة باستخدام الحاسب الآلي. مجلة البوليتكنيك، 22(1)، الصفحات من 65 إلى 71.
-Yang, X., Wang, Y. and Li, J., 2020. نموذج تحكم تنبؤي محسّن لعملية الخراطة باستخدام الحاسب الآلي. المجلة الدولية لتكنولوجيا التصنيع المتقدمة، 108(1)، الصفحات من 499 إلى 509.
-Kumar, V., Panchal, A. and Shukla, R., 2017. تحسين واختيار معلمات التصنيع في الخراطة CNC لـ Inconel 718 باستخدام طريقة Taguchi. المواد اليوم: الإجراءات، 4(2)، الصفحات من 668 إلى 673.
- بونثا، إس.آر. وMoyogi, A., 2016. التنبؤ بخشونة السطح لعملية الخراطة باستخدام الحاسب الآلي باستخدام نظام الاستدلال العصبي الغامض التكيفي. المجلة الدولية للأبحاث المتقدمة في الهندسة والتكنولوجيا، 7(1)، الصفحات من 8 إلى 16.
-Dhinakaran, G. and Shankar, S., 2014. تحليل معلمات عملية الخراطة CNC على خشونة السطح لـ Al 2024 باستخدام طريقة Taguchi. المجلة الدولية للأبحاث في الهندسة والتكنولوجيا، 3(6)، الصفحات من 309 إلى 313.
-مصطفى، م.م، سابوان، إس إم، إسماروبى، ز.ن. وحسن، م.ر.، 2015. أداء التصنيع لمركبات المصفوفة المعدنية الهجينة: الخراطة والخيوط باستخدام الحاسب الآلي. علوم وهندسة المواد، 101(1)، الصفحات من 179 إلى 186.
-Lee, C.K., 2019. دراسة عددية لأداء تصنيع الفولاذ المقاوم للصدأ من خلال الخراطة باستخدام الحاسب الآلي. مجلة أبحاث المواد والتكنولوجيا، 8(4)، الصفحات 3729-3738.
