[發(fā)明專利]一種基于動態(tài)加工特征的切削參數(shù)分段和變切深優(yōu)化方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201510864151.6 | 申請日: | 2015-11-30 |
| 公開(公告)號: | CN105488282B | 公開(公告)日: | 2019-02-01 |
| 發(fā)明(設計)人: | 李迎光;劉長青 | 申請(專利權)人: | 南京航空航天大學 |
| 主分類號: | G06F17/50 | 分類號: | G06F17/50 |
| 代理公司: | 南京天翼專利代理有限責任公司 32112 | 代理人: | 奚銘 |
| 地址: | 210016 江*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 動態(tài) 加工 特征 切削 參數(shù) 分段 變切深 優(yōu)化 方法 | ||
一種基于動態(tài)加工特征的切削參數(shù)分段和變切深優(yōu)化方法,首先用有限元軟件分析工件模型,獲取工件的初始頻率響應函數(shù),基于工件的工藝信息得到工件中間加工狀態(tài),然后基于工件結構改變后的修改矩陣及獲取的工件初始頻率響應函數(shù),預測工件的實時頻率響應函數(shù),實驗獲取刀具刀尖點頻率響應函數(shù),計算中間加工狀態(tài)的頻率響應函數(shù),進而建立穩(wěn)定性葉瓣圖,在葉瓣圖內(nèi)選擇切深范圍和轉(zhuǎn)速范圍,同時考慮其余約束條件,基于遺傳算法建立優(yōu)化模型,然后根據(jù)機床的運動特性優(yōu)化轉(zhuǎn)角處進給速度。本發(fā)明基于動態(tài)加工特征優(yōu)化切削參數(shù),保證加工質(zhì)量并提高了加工效率,并且由于分段優(yōu)化過程考慮了機床動態(tài)特性,保證了機床運動的平穩(wěn)性。
技術領域
本發(fā)明屬于數(shù)控加工技術領域,涉及對加工工件的切削參數(shù)優(yōu)化方法,為一種基于動態(tài)加工特征的切削參數(shù)分段和變切深優(yōu)化方法。
背景技術
飛機結構件具有尺寸大、富含薄壁結構、材料去除高、加工精度高等特點,由于以上特點的存在,飛機結構件數(shù)控加工一直是個難題。在飛機結構件的數(shù)控加工過程中,常常存在由于切削參數(shù)選擇不當而引起工件變形、顫振的問題,嚴重時造成工件報廢。在實際生產(chǎn)中,為了保證加工質(zhì)量,一般選用保守的切削參數(shù)加工,卻降低了生產(chǎn)效率。進一步的,對于復雜結構特征,加工變形與顫振問題仍然難以避免。
由于切削參數(shù)在加工中的重要性,近幾十年,切削參數(shù)優(yōu)化在傳統(tǒng)加工中一直是一個比較熱門的研究。最初,大多數(shù)切削參數(shù)選擇的方法是基于經(jīng)驗;現(xiàn)在,實驗方法被廣泛應用于一些特殊的加工狀態(tài)以獲得切削參數(shù),另外有基于人工智能算法進行切削參數(shù)優(yōu)化,包括基于神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)化方法和基于遺傳算法的優(yōu)化方法,對切削速度、切深、轉(zhuǎn)速多目標進行優(yōu)化,并考慮切削力、切削功率、刀具壽命的約束。
加工過程中存在切削力和工藝穩(wěn)定等影響參數(shù)優(yōu)化的因素,W.X.Tang等人的論文“Prediction of chatter stability in high-speed finishing end millingconsidering multi-mode dynamics.journal of materials processing technology,2009,209(5):2585-2591.”中,建立了切削力和工藝穩(wěn)定的分析模型,并被應用于切削參數(shù)優(yōu)化過程;Alan等人的論文“Analytical Prediction of Part Dynamics for MachiningStability Analysis.International Journal of Automation Technology(SpecialIssue on Mod&Sim Cutting Process,2010,4(3):259–267.”中,考慮了加工工藝的改變,在不同切削深度處,預測工件動態(tài)特性,構建穩(wěn)定區(qū)域,并在加工穩(wěn)定的約束下,選定一個主軸轉(zhuǎn)速,使切深在一定范圍內(nèi)變化。
但上述基于經(jīng)驗或?qū)嶒灚@取參數(shù),一般只適用于簡單的工件,并且得到的參數(shù)比較保守,成本高、花費時間長;人工智能算法,有些算法容易形成局部優(yōu)化或得不到最優(yōu)解,而且一般都是針對工件的最終狀態(tài),很少考慮工件的中間狀態(tài);基于穩(wěn)定域的切削參數(shù)優(yōu)化,一般直接在穩(wěn)定域區(qū)間內(nèi)取點,并沒有考慮切削參數(shù)的AI算法優(yōu)化。
在數(shù)控加工過程中,恒定的進給速度會影響機床運動的平穩(wěn)性,同時在加工時,不能充分利用機床的性能,嚴重影響了加工效率,尤其是在轉(zhuǎn)角加工時,進給速度方向急劇變化會導致機床的平穩(wěn)性下降。為了提高加工效率,增強機床的平穩(wěn)性,需根據(jù)機床的運動特性對轉(zhuǎn)角加工速度進行優(yōu)化。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的問題是:在飛機結構件的數(shù)控加工過程中,對切削參數(shù)選擇不當會引起工件變形、顫振的問題,現(xiàn)有技術的解決方案不能滿足需求,加工效率低,機床的平穩(wěn)性不足,需根據(jù)機床的運動特性進行優(yōu)化。
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