汽車覆蓋件模具切削物理數(shù)據(jù)庫研究

吳雪峰,馮高成

(哈爾濱理工大學(xué) 機(jī)械動力工程學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150080)*

?

汽車覆蓋件模具切削物理數(shù)據(jù)庫研究

吳雪峰,馮高成

(哈爾濱理工大學(xué) 機(jī)械動力工程學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150080)*

近年來我國汽車制造業(yè)的迅速發(fā)展，導(dǎo)致汽車覆蓋件模具需求很大.目前，很多發(fā)達(dá)國家學(xué)者進(jìn)行了金屬切削數(shù)據(jù)庫的開發(fā)和研究，然而我國針對于汽車覆蓋件模具切削加工的先進(jìn)切削數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)比較少.本文以汽車覆蓋件模具切削為研究對象，通過研究模具加工中的基礎(chǔ)切削問題與基本加工工藝，以服務(wù)的角度出發(fā)，采用大數(shù)據(jù)、云計算技術(shù)建立汽車用淬硬鋼模具切削基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫云平臺，挖掘機(jī)床性能、加工工藝、刀具選擇與加工質(zhì)量的基本關(guān)系，提供標(biāo)準(zhǔn)模具工藝查詢、工藝參數(shù)優(yōu)化、刀具優(yōu)選等服務(wù)，為智能機(jī)床裝備的使用提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持.

汽車覆蓋件；模具；切削數(shù)據(jù)庫；數(shù)據(jù)挖掘

0 引言

將計算機(jī)技術(shù)、工藝優(yōu)化技術(shù)與切削技術(shù)結(jié)合最早通過切削數(shù)據(jù)庫來實(shí)現(xiàn).1964年美國空軍加工性數(shù)據(jù)中心(AFMDC)將數(shù)據(jù)庫技術(shù)引入金屬切削領(lǐng)域，創(chuàng)建了世界上第一個金屬切削數(shù)據(jù)庫.隨后，德國也建立了切削數(shù)據(jù)情報中心(INFOS)，成為當(dāng)時世界上存儲信息最多、軟件系統(tǒng)最完整的切削數(shù)據(jù)庫之一[1].國際生產(chǎn)工程學(xué)會(CIRP)曾通過調(diào)查證明了切削數(shù)據(jù)庫可使企業(yè)的加工成本降低10%甚至更多，對其進(jìn)行研究將會有效的提高切削生產(chǎn)效率[2-3 ].

我國從20世紀(jì)80年代開始建立切削數(shù)據(jù)庫.成都工具研究所建成了我國第一個試驗(yàn)性車削數(shù)據(jù)庫TRN10[4].南京航空航天大學(xué)在1991年開發(fā)了通用切削數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)KAIMDS，初步實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)庫技術(shù)與專家系統(tǒng)技術(shù)的結(jié)合[5].山東大學(xué)自2001年開始對切削數(shù)據(jù)庫進(jìn)行研究，開發(fā)了針對高速切削、難加工材料等多個切削數(shù)據(jù)庫[6-9].

近年來，金屬切削數(shù)據(jù)庫的專業(yè)化小型化成為了主流研究方向.2013年德國Zoller提出TMS刀具管理解決方案.將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法[8]、粒子群算法、遺傳算法等優(yōu)化方法應(yīng)用于切削數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)刀具磨損預(yù)報、切削參數(shù)優(yōu)化等功能.Wang Yiwen等人對航空典型材料刀具數(shù)據(jù)庫進(jìn)行了研究，開發(fā)了包括刀具設(shè)計、刀具仿真、實(shí)驗(yàn)管理、知識管理、系統(tǒng)管理、刀具解決方案等許多功能模塊的切削數(shù)據(jù)庫[10].

本文以汽車覆蓋件模具切削為研究對象，通過研究模具加工中的基礎(chǔ)切削問題與基本加工工藝，以服務(wù)的角度出發(fā)，采用大數(shù)據(jù)、云計算技術(shù)建立汽車用淬硬鋼模具切削基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫云平臺.用于提供標(biāo)準(zhǔn)模具工藝查詢、工藝參數(shù)優(yōu)化、刀具優(yōu)選等服務(wù)，為智能機(jī)床裝備的使用提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持.

1 模具切削工藝基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫總體架構(gòu)

在材料基礎(chǔ)切削知識庫的基礎(chǔ)上，結(jié)合模具加工凸凹曲面多、曲率變化多、多硬度拼接的特點(diǎn)，在工件材料、刀具、機(jī)床夾具與工藝參數(shù)等技術(shù)的支撐下，基于加工特征分類，采用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)建立工藝知識基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，如圖1所示.研究采用數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，挖掘機(jī)床性能、加工工藝、刀具選擇與加工質(zhì)量的基本關(guān)系，提供標(biāo)準(zhǔn)模具工藝查詢、工藝參數(shù)優(yōu)化、刀具優(yōu)選等服務(wù).以刀具加工效率、使用壽命、制造成本等因素進(jìn)行刀具性能評價，優(yōu)化刀具工藝條件.

圖1 淬硬鋼模具切削工藝知識基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫

2 模具切削基礎(chǔ)物理數(shù)據(jù)庫關(guān)鍵技術(shù)

2.1 模具加工特征分類

汽車用模具型面結(jié)構(gòu)復(fù)雜，不同加工階段、加工零件、加工位置所采用的刀具、工藝都有所不同，需要將模具分解為基本特征元，基于特征提取數(shù)據(jù)才能有效的收集工藝信息與數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)庫.

一般來說，需要切削加工的模具通常由平面、溝槽、曲面、臺肩、鉆孔等加工特征組成，再針對不同加工位置及粗加工半精加工精加工的加工特點(diǎn)而細(xì)化.通過基礎(chǔ)工藝實(shí)驗(yàn)研究不同加工特征刀具及工藝參數(shù)的特點(diǎn)，確定基于特征所涵蓋的信息，如圖2所示.

圖2 模具加工特征分類

2.2 切削及加工工藝仿真模擬

切削加工及工藝仿真是研究切削加工特性及工藝的重要方法，也是主要的數(shù)據(jù)來源之一.將CAD三維建模、有限元仿真及加工軌跡仿真技術(shù)結(jié)合，通過開發(fā)模擬仿真模塊實(shí)現(xiàn)切削過程仿真、刀具軌跡仿真、機(jī)床及刀具動態(tài)性能仿真等功能，并在數(shù)據(jù)庫中起到提供數(shù)據(jù)來源、工藝參數(shù)優(yōu)化初步驗(yàn)證、刀具優(yōu)選結(jié)果分析等作用，最終以工藝優(yōu)化、刀具設(shè)計、機(jī)床選型等形式向工藝工程師、刀具設(shè)計企業(yè)及機(jī)床制造單位等提供服務(wù).

將仿真模塊作為數(shù)據(jù)倉庫的一個應(yīng)用，將所需要的數(shù)據(jù)由數(shù)據(jù)倉庫提供給模擬仿真服務(wù)器，仿真完成后將結(jié)果傳遞給數(shù)據(jù)倉庫，并接受其它應(yīng)用所調(diào)用.仿真模塊由UG建模模塊，ANSYS、ABAQUS、3Dwave等有限元模塊，Verycut、PowerMILL等刀路模擬模塊，Matlab、Isight等優(yōu)化模塊及其他相關(guān)的模塊所組成.各模塊之間通過由Visual CJHJ串連，實(shí)現(xiàn)切削過程仿真、刀具軌跡仿真、機(jī)床及刀具動態(tài)性能仿真等功能.

2.3 基礎(chǔ)工藝數(shù)據(jù)表達(dá)方式

由于切削物理及工藝所包含的信息較多，并且可不相同，所產(chǎn)生的加工條件組合也各種各樣，因此單條加工信息需要包含材料、刀具、機(jī)床、工件特征、工藝參數(shù)等信息，給后續(xù)分類及數(shù)據(jù)處理帶來復(fù)雜性，基于此提出材料基礎(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)信息的方式對工藝數(shù)據(jù)進(jìn)行表述.根據(jù)加工材料、加工特征等特點(diǎn)分類建立標(biāo)準(zhǔn)工藝信息子數(shù)據(jù)庫，新加入數(shù)據(jù)通過基于規(guī)則推理和基于實(shí)例推理的混合正向推理方法對工藝信息分類，這樣新數(shù)據(jù)可以繼承基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的一些特性，方便后續(xù)的挖掘分析,信息處理流程如圖3所示.

圖3 工藝信息處理流程

3 模具切削物理數(shù)據(jù)倉庫建立與應(yīng)用

模具切削基礎(chǔ)物理數(shù)據(jù)倉庫由工件信息庫、刀具信息庫、機(jī)床信息庫、刀路信息庫、加工特征庫等數(shù)據(jù)部分組成，并具有切削基本數(shù)據(jù)、工藝規(guī)則等信息作為知識庫與約束條件幫助數(shù)據(jù)優(yōu)化與挖掘.由實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、仿真數(shù)據(jù)、知識經(jīng)驗(yàn)、文獻(xiàn)數(shù)據(jù)及現(xiàn)場加工數(shù)據(jù)提供基本數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)錄入與數(shù)據(jù)加載輸入進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫，輸入之前需要通過ETL工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、清洗與轉(zhuǎn)換，以便數(shù)據(jù)倉庫儲存與查詢.根據(jù)客戶具體需求可以從數(shù)據(jù)倉庫中抽取一定的子集，用以滿足客戶應(yīng)用程序分析和報告需求.也可以由一定的數(shù)據(jù)集市建立數(shù)據(jù)立方體，如加工特征-加工刀具-切削參數(shù)組成三維的數(shù)據(jù)立方體，通過對數(shù)據(jù)立方體進(jìn)行鉆取、上卷、切片、切塊等聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)操作.

模具加工質(zhì)量關(guān)鍵之一是選用合適的刀具，而實(shí)現(xiàn)同一種特征加工可以選用不同的刀具.其對應(yīng)不同的加工要求與不同的適應(yīng)性，將刀具在不同特征加工中的使用特性作為基本原則輸入數(shù)據(jù)倉庫中，刀具的智能選配由此出發(fā)，根據(jù)評價標(biāo)準(zhǔn)將可用刀具按照適用性排序， 再通過調(diào)用數(shù)據(jù)倉庫中所選刀具的加工信息，根據(jù)制定的優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)選，得到合適的刀具與工藝參數(shù)，選配流程如圖4所示.

圖4 刀具智能選配流程

在數(shù)據(jù)倉庫建立的基礎(chǔ)上，可以應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找到用戶所關(guān)心的信息. 數(shù)據(jù)挖掘具有關(guān)聯(lián)、分類、預(yù)測等分析方法，可以采用這些方法對數(shù)據(jù)倉庫中存儲的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，如圖5所示.可以通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘得到加工零件、加工特征、加工刀具、加工機(jī)床、切削參數(shù)、走刀軌跡之間相互匹配信息，為工藝參數(shù)優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支持.采用分類預(yù)測方法，將相同加工特征的工藝參數(shù)根據(jù)加工要求及加工結(jié)果分類，當(dāng)選擇工藝參數(shù)時可以通過分類快速找到相關(guān)數(shù)據(jù)，提高工藝優(yōu)選速度.采用聚類分析方法，可以在數(shù)據(jù)倉庫的工藝信息中查找類似的信息并進(jìn)行聚類，可將一個簇中的一條數(shù)據(jù)看做一個整體，減少數(shù)據(jù)優(yōu)化量.采用回歸預(yù)測方法 通過數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測加工某零件采用某種工藝方法得到的加工結(jié)果.數(shù)據(jù)庫將針對工藝優(yōu)選、刀具優(yōu)選及工藝優(yōu)化等不同類型與不同優(yōu)化目標(biāo)靈活采用以上方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析.

圖5 數(shù)據(jù)挖掘方法與采用的算法

在數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)上，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化的最終目的是面向應(yīng)用，面向應(yīng)用的服務(wù)策略如圖6所示.采用Visual Studio軟件基于Windows Azure云平臺開發(fā)軟件，建立數(shù)據(jù)管理、存儲并開發(fā)Web應(yīng)用. 首先將通過監(jiān)控采集與客戶端得到工藝數(shù)據(jù)，將得到的工藝數(shù)據(jù)通過企業(yè)服務(wù)器處理，清理轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)傳輸至云端，由云端的處理器通過ETL工具存儲進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫. 企業(yè)工程師或遠(yuǎn)程工程師通過云端向服務(wù)器提交所請求服務(wù)，云端服務(wù)器將需要的數(shù)據(jù)由數(shù)據(jù)倉庫中查詢、提取送入挖掘推理機(jī)處理完成后再發(fā)回客戶端，通過客戶端APP或報表工具得到優(yōu)化的策略，并最終決策是否應(yīng)用.決策規(guī)則及工藝數(shù)據(jù)最終存儲在服務(wù)器中，為云制造、智能制造提供服務(wù)接口.

圖6 數(shù)據(jù)庫面向應(yīng)用的服務(wù)策略框架

4 結(jié)論

汽車覆蓋件模具加工難度大、成本高、加工效率低，一旦加工質(zhì)量出現(xiàn)問題，會造成很大的經(jīng)濟(jì)損失和時間浪費(fèi). 利用汽車覆蓋件淬硬鋼模具數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)能夠優(yōu)選出符合實(shí)際加工要求的切削參數(shù)，指導(dǎo)汽車覆蓋件模具的實(shí)際加工，并且能在一定程度上提高企業(yè)的規(guī)范生產(chǎn)管理水平.本文主要進(jìn)行了以下的研究：

(1)在材料基礎(chǔ)切削知識庫的基礎(chǔ)上，結(jié)合模具加工凸凹曲面多、曲率變化多、多硬度拼接的特點(diǎn)，在工件材料、刀具、機(jī)床夾具與工藝參數(shù)等技術(shù)的支撐下，基于加工特征分類，采用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)建立工藝知識基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫;

(2)闡述了汽車用淬硬鋼模具切削基礎(chǔ)物理數(shù)據(jù)庫的關(guān)鍵技術(shù)，包括模具加工特征的分類、切削及加工工藝仿真模擬和基礎(chǔ)工藝數(shù)據(jù)表達(dá)方式的研究;

(3)建立了由工件信息庫、刀具信息庫、機(jī)床信息庫、刀路信息庫、加工特征庫等數(shù)據(jù)部分組成的模具切削基礎(chǔ)物理數(shù)據(jù)倉庫，并具有切削基本數(shù)據(jù)、工藝規(guī)則等信息作為知識庫與約束條件幫助數(shù)據(jù)優(yōu)化與挖掘.

[1]陳志同, 陳五一, 林東. 優(yōu)化型切削參數(shù)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)[J]. 計算機(jī)集成制造系統(tǒng), 2008, 13(11): 2184-2188.

[2]劉獻(xiàn)禮, 丁明娜, 劉銘，等. 切削數(shù)據(jù)庫技術(shù)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[J]. 工具技術(shù), 2013(4):12-17.

[3]姜哲. 金屬切削數(shù)據(jù)庫的研究現(xiàn)狀與展望[J]. 機(jī)械工程師, 2006 (5):104-106.

[4]胡賢金, 楊冰, 孔莉，等. 切削數(shù)據(jù)庫的最新研究進(jìn)展[J]. 工具技術(shù), 2011 (2):27-31.

[5]劉鵬. 超硬刀具高速銑削鈦合金的基礎(chǔ)研究[D]. 南京： 南京航空航天大學(xué), 2011.

[6]萬熠, 黃波, 劉戰(zhàn)強(qiáng)，等. 高速車削數(shù)據(jù)庫的研究與開發(fā)[J]. 機(jī)械工程師, 2003 (8):10-13.

[7]陳建嶺. 鈦合金高速銑削加工機(jī)理及銑削參數(shù)優(yōu)化研究[D]. 濟(jì)南：山東大學(xué), 2009.

[8]黃傳真，莊新強(qiáng)，鄒斌，等. 汽車覆蓋件模具鋼高速切削數(shù)據(jù)庫的研究[J]．山東大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版)，2011 (5)：9-12．

[9]郝傳海. 汽車行業(yè)金屬切削數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的研究與開發(fā)[D]. 濟(jì)南：山東大學(xué), 2011.

[10]WANG YIWEN, DING MINGNA, ZHENG WENJUAN, et al. Design of Typical Aerospace Materials Database System[C]. 6th International Conference on High Speed Machining， Harbin, China， 2014：24-25.

Research on Physical Database of Automobile Panel Die Cutting

WU Xuefeng, FENG Gaocheng

(College of Mechanical and Power Engineering, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China)

In recent years, the rapid development of Chinese automobile manufacturing industry causes great needs of automobile cover die. At present, many developed country scholars have conducted the research and development of metal cutting database, however, there are less advanced die machining cutting database system for automobile panel die cutting in our country. Aiming at automobile panel die cutting， automotive hardened die steel cutting cloud database platform is established through the study of basic cutting problem and the basic processing technology of die processing by big data and cloud computing technology. According to the service starting, the basic relationship between the performance of the machine tool is studied, and machining process and tool selection with processing quality, services of standard die technology query and optimization of process parameters and tool selection are provided to offer basic data support for the use of intelligent machine tool equipment.

automobile panel; die; cutting database; data mining

1673- 9590(2016)06- 0052- 05

2016-03-29

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(E050901)

吳雪峰(1982-)，男，副教授，博士，主要從事切削數(shù)據(jù)庫方面的研究

A

E- mail:18772728807@163.com.