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    基于正交試驗-遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的陶瓷球面精密磨削參數(shù)優(yōu)化

    2014-12-05 06:54:04鄧朝暉萬林林伍俏平
    中國機(jī)械工程 2014年4期
    關(guān)鍵詞:工藝優(yōu)化

    劉 偉 鄧朝暉, 萬林林 伍俏平

    1.湖南大學(xué),長沙,410082 2.湖南科技大學(xué),湘潭,411201

    0 引言

    陶瓷等難加工材料以其強(qiáng)度高、耐高溫、耐化學(xué)腐蝕等優(yōu)良性能在工業(yè)和國防等重要領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。隨著科技的迅速發(fā)展,各種高精度復(fù)雜曲面形狀零件的需求日益迫切,這對磨削加工的精度和效率提出了更高的要求。目前,陶瓷等難加工材料的精密加工主要通過超硬精細(xì)磨料的研磨及精密磨削來實現(xiàn)[1]。

    傳統(tǒng)的球面磨削主要采用三種加工方法[2-4]:一是用平行砂輪外圓磨削球面,采用這種加工方法磨頭需要安裝在回轉(zhuǎn)盤上,對回轉(zhuǎn)盤的精度與響應(yīng)要求較高;二是采用成形砂輪磨削球面,這種加工方法效率雖高,但存在砂輪修整時間長、砂輪磨損后加工形狀精度低等問題;三是用碗型砂輪內(nèi)側(cè)磨削球面,該方法常用于小直徑的球面磨削,加工過程中需要大量磨削液進(jìn)行潤滑冷卻。

    當(dāng)前磨削加工所面臨的共同問題是嚴(yán)重依賴操作人員的經(jīng)驗,選擇磨削加工工藝方案的方式仍以傳統(tǒng)的試切法和經(jīng)驗法為主,加工效率低,加工柔性差[5]。由于磨削加工成形機(jī)理復(fù)雜,影響加工的因素眾多,加工參數(shù)在線檢測困難,故磨削加工過程的工藝方案優(yōu)選一直是困擾制造企業(yè)的難題。如何實現(xiàn)磨削加工質(zhì)量的整體提升,實現(xiàn)磨削加工經(jīng)濟(jì)效益的最大化及磨床加工能力的最大利用,即在保證最佳工件質(zhì)量的前提下實現(xiàn)磨削加工效率的最大化、磨削加工成本的最小化是亟待解決的問題。

    本文針對氮化硅陶瓷材料球面廓形工件砂輪法向跟蹤精密磨削,采用正交試驗法設(shè)計試驗,運(yùn)用極差法和方差法綜合分析砂輪半徑、砂輪轉(zhuǎn)速、進(jìn)給速度、磨削厚度等工藝參數(shù)對工件表面粗糙度、加工時間的影響規(guī)律;在此基礎(chǔ)上利用改進(jìn)遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(genetic neural network,GNN)優(yōu)化砂輪半徑、砂輪轉(zhuǎn)速、進(jìn)給速度、磨削厚度等工藝參數(shù)。

    1 陶瓷球面精密磨削加工方法

    采用MK2945C高精度數(shù)控坐標(biāo)磨床,對氮化硅陶瓷材料球面廓形工件進(jìn)行砂輪法向跟蹤精密磨削。如圖1所示,配合自旋工作臺,用彈性夾頭夾持工件的柄部,通過磨床的C軸、U 軸、Z軸及自旋工作臺之間的聯(lián)動,采用工件旋轉(zhuǎn)、砂輪沿圓周進(jìn)給的方法實現(xiàn)氮化硅陶瓷材料球面廓形工件的磨削加工[6-7]。其中,砂輪軸和主軸之間存在一個偏置D,其大小為砂輪半徑rs、球頭半徑rw、磨削余量Ar之和;通過U軸控制,無需額外設(shè)置砂輪半徑補(bǔ)償。磨削過程中,砂輪軸與工件軸相互垂直,通過C軸旋轉(zhuǎn),磨削點(diǎn)與砂輪中心連線始終與球面廓形工件法線方向(即徑向)重合;砂輪在軸線方向(即Z向)做上下往復(fù)運(yùn)動,同時高速旋轉(zhuǎn),保證砂輪外圓周表面磨粒能均勻地參與磨削,最大限度地減少砂輪損耗,提高砂輪耐用度。

    圖1 陶瓷球面廓形工件砂輪法向跟蹤精密磨削示意圖

    2 陶瓷球面精密磨削加工正交試驗

    為實現(xiàn)氮化硅陶瓷材料球面廓形工件精密磨削,需要合理選擇磨削加工工藝方案。根據(jù)上述分析,影響工件質(zhì)量的工藝參數(shù)有砂輪半徑rs、砂輪轉(zhuǎn)速ns、進(jìn)給速度vr、工件轉(zhuǎn)速nw、磨削厚度ap和砂輪Z向插磨速度vZ等。其中,工件由自旋工作臺驅(qū)動旋轉(zhuǎn),nw不可調(diào),取100r/min;vZ取固定值11m/min。采用正交試驗法設(shè)計氮化硅陶瓷材料球面廓形工件精密磨削試驗,rs、ns、vr、ap都取3個水平,分析各工藝參數(shù)對工件加工質(zhì)量和加工效率的影響,各因素及其水平如表1所示。為確定加工效率,取磨削總厚度aT為6μm。從正交表中選擇標(biāo)準(zhǔn)的4因素3水平正交表L9(34),設(shè)計試驗方案,并分別測量9組試驗后工件表面粗糙度Ra與加工時間t,進(jìn)行正交試驗極差與方差分析。其中加工時間t只考慮實際加工過程,工件裝夾等輔助時間不計算在內(nèi),其計算公式為

    式中,aT/ap為加工循環(huán)次數(shù);π/3為球頭角度θ的一半;tj為進(jìn)刀時間,取3s;ta為球面磨削完后橫向繼續(xù)加工時間,取2s;tt為退刀時間,取5s。

    表1 正交試驗各因素與水平

    每組試驗加工3次,Ra取3次加工的算術(shù)平均值。正交試驗數(shù)據(jù)與極差計算結(jié)果如表2所示,方差計算結(jié)果如表3所示。其中,響應(yīng)P是指正交試驗中各因素對結(jié)果的影響百分比,用于改進(jìn)工藝參數(shù)遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化。

    表2 L9(34)正交試驗數(shù)據(jù)與極差計算

    表3 L9(34)正交試驗方差分析

    3 GNN優(yōu)化算法

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能夠良好地實現(xiàn)具有相關(guān)性的已知條件與結(jié)果之間的多重非線性映射關(guān)系,但是優(yōu)化過程中易于陷入局部最優(yōu)[8]。遺傳算法是一種全局優(yōu)化搜索算法,能夠避開局部最優(yōu)。由基于馬爾可夫鏈的定量數(shù)學(xué)證明可知,簡單遺傳算法不是全局收斂的,帶有最優(yōu)保存的遺傳算法才會全局收斂[9]。為此引入自適應(yīng)遺傳算法(adaptive genetic algorithm,AGA)。在進(jìn)化過程中,AGA根據(jù)個體的具體情況自適應(yīng)地改變交叉概率Pc、變異概率Pm,保持多樣性,防止早熟收斂,提高算法的計算速度與精度。結(jié)合BP(backpropagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和AGA的特點(diǎn),建立改進(jìn)GNN優(yōu)化算法,能夠?qū)崿F(xiàn)全局高效尋優(yōu)。

    改進(jìn)GNN優(yōu)化過程如下:使用遺傳算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的權(quán)值閾值初始種群進(jìn)行進(jìn)化學(xué)習(xí),得到最優(yōu)的權(quán)值閾值基因,從而建立具有相關(guān)性的已知條件與結(jié)果之間的多重非線性映射關(guān)系,具體流程如圖2所示;將已知條件輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),計算出結(jié)果。其中,遺傳算法的目標(biāo)函數(shù)是權(quán)值閾值基因個體代入相應(yīng)結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后,該網(wǎng)絡(luò)所有學(xué)習(xí)樣本的計算結(jié)果與理論結(jié)果的誤差之和。

    圖2 改進(jìn)GNN優(yōu)化算法學(xué)習(xí)流程圖

    由于影響磨削加工質(zhì)量的因素繁多,影響因素之間又相互交叉、相互制約,故確定最佳磨削工藝方案較為困難。采用人工智能技術(shù),建立磨削加工要求與工藝參數(shù)之間的多重非線性映射關(guān)系,確定磨削工藝方案,優(yōu)化工藝參數(shù),能夠?qū)崿F(xiàn)高效精密磨削。氮化硅陶瓷材料球面廓形工件精密磨削工藝參數(shù)優(yōu)化采用改進(jìn)GNN算法。

    氮化硅陶瓷材料球面廓形工件精密磨削中,加工目標(biāo)是在滿足一定表面粗糙度的情況下實現(xiàn)高效加工。由上述分析可知,需要優(yōu)化的工藝參數(shù)有砂輪半徑、砂輪轉(zhuǎn)速、進(jìn)給速度和磨削厚度??紤]到磨削工藝參數(shù)存在非連續(xù)取值的問題,直接采用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法計算得到的工藝參數(shù)與實際取值有差距,無法直接應(yīng)用,且對相關(guān)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整后無法保證加工質(zhì)量和加工效率;因此,還需要建立磨削工藝參數(shù)與加工要求的預(yù)報模型,保證調(diào)整后的工藝參數(shù)能夠滿足加工要求。優(yōu)化流程如圖3所示,當(dāng)工藝參數(shù)無法根據(jù)實際取值繼續(xù)進(jìn)行調(diào)整且不能滿足要求時退出循環(huán),無結(jié)果輸出。

    圖3 氮化硅陶瓷材料球面廓形工件精密磨削工藝參數(shù)優(yōu)化流程圖

    建立兩個網(wǎng)絡(luò)模型:其一用于計算磨削工藝參數(shù),其二用于預(yù)報加工質(zhì)量與效率。采用2輸入4輸出、4輸入2輸出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),網(wǎng)絡(luò)隱層均取1層,節(jié)點(diǎn)數(shù)可由下式計算得到:

    式中,n為隱層節(jié)點(diǎn)數(shù);ni為輸入節(jié)點(diǎn)數(shù);no為輸出節(jié)點(diǎn)數(shù);a為1~10之間的常數(shù)。

    根據(jù)式(2)并通過程序比較尋優(yōu)確定n=12。即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)為2×12×4、4×12×2,如圖4所示。其中,xi、yj(i,j=1,2,3,4)分別表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入與輸出值。

    圖4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

    每個神經(jīng)元的輸出f可由下式計算:

    式中,i、j分別為神經(jīng)元、輸入變量的個數(shù);pj為輸入變量;wij為權(quán)值;b為閾值。

    為進(jìn)一步提高改進(jìn)GNN的優(yōu)化速度與精度,結(jié)合正交試驗分析結(jié)果對其進(jìn)行改進(jìn),在對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)前用方差分析響應(yīng)P替換工藝參數(shù)所在層神經(jīng)元的權(quán)值wij。

    4 試驗驗證

    由于建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)輸入輸出較小,正交試驗的9組數(shù)據(jù)可以作為GNN的學(xué)習(xí)樣本。經(jīng)過GNN學(xué)習(xí),得到遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)陶瓷球面精密磨削參數(shù)優(yōu)化模型(包括計算與預(yù)報兩個模型)。應(yīng)用該優(yōu)化模型,進(jìn)行了5組氮化硅陶瓷材料球面廓形工件數(shù)控磨削試驗。5組試驗的磨削加工條件同前,加工目標(biāo)見表4中輸入部分。通過GNN陶瓷球面精密磨削參數(shù)優(yōu)化模型的計算,得到加工參數(shù)的試驗計算值,具體輸入輸出見表4。其中,輸入x1、x2分別表示表面粗糙度、加工時間,輸出y1、y2、y3、y4分別表示砂輪半徑、砂輪轉(zhuǎn)速、進(jìn)給速度、磨削厚度。

    表4 GNN陶瓷球面精密磨削參數(shù)優(yōu)化輸入輸出

    其中第5組試驗在現(xiàn)有試驗條件水平下無法實現(xiàn),需調(diào)整輸入的表面粗糙度或者加工時間的要求。采用上述工藝條件與工藝參數(shù)進(jìn)行氮化硅陶瓷材料球面廓形工件數(shù)控磨削加工。磨削加工完成后,采用JB-4C精密粗糙度儀檢測氮化硅陶瓷材料球面廓形工件的表面粗糙度,檢測結(jié)果見表5。加工時間可以通過式(1)計算得到。

    表5 陶瓷球面精密磨削加工檢測結(jié)果

    比較表4、表5可知:工件實際表面粗糙度值均比加工目標(biāo)的對應(yīng)值小,且都滿足加工時間的要求,表明加工目標(biāo)確實得到了優(yōu)化,加工質(zhì)量得以提高;表面粗糙度目標(biāo)值和檢測結(jié)果基本相等,誤差小于5%。由此可知,本文所建立的優(yōu)化計算模型能夠有效地應(yīng)用于氮化硅陶瓷材料球面廓形工件數(shù)控磨削加工參數(shù)的優(yōu)化計算,提高了加工質(zhì)量與加工效率。

    5 結(jié)論

    (1)針對氮化硅陶瓷材料球面廓形工件砂輪法向跟蹤精密磨削,建立了基于正交試驗-遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的陶瓷球面精密磨削參數(shù)優(yōu)化計算模型,該模型通過確定加工目標(biāo)與加工參數(shù)之間的非線性近似函數(shù)關(guān)系,實現(xiàn)加工參數(shù)優(yōu)化計算,且易于編程實現(xiàn)。

    (2)采用正交試驗法設(shè)計氮化硅陶瓷材料球面廓形工件砂輪法向跟蹤精密磨削試驗,運(yùn)用極差法和方差法綜合分析砂輪半徑、砂輪轉(zhuǎn)速、進(jìn)給速度、磨削厚度等工藝參數(shù)對工件表面粗糙度、加工時間的影響規(guī)律。分析結(jié)果顯示:砂輪半徑為15mm、砂輪轉(zhuǎn)速為17 000r/min、進(jìn)給速度為4.58mm/min、磨削厚度為1μm時,工件表面粗糙度較低;進(jìn)給速度為9.16mm/min、磨削厚度為3μm時,加工時間較短,加工效率較高。各工藝參數(shù)對表面粗糙度的影響程度從大到小依次為砂輪半徑、進(jìn)給速度、磨削厚度、砂輪轉(zhuǎn)速,各工藝參數(shù)對加工時間的影響程度從大到小依次為磨削厚度、進(jìn)給速度。

    (3)設(shè)計改進(jìn)GNN基本結(jié)構(gòu)模型,利用該算法建立陶瓷球面精密磨削參數(shù)優(yōu)化計算模型,并應(yīng)用于氮化硅陶瓷材料球面廓形工件砂輪法向跟蹤精密磨削試驗。試驗結(jié)果表明,該優(yōu)化計算模型是有效和可靠的,有利于陶瓷球面精密磨削加工質(zhì)量和加工效率的提高。

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