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    基于遺傳算法的雙層噴涂自動軌跡規(guī)劃

    2018-10-18 11:45:58盧曉冬
    關(guān)鍵詞:圓柱面噴槍雙層

    盧曉冬,唐 倩+,蔣 敏,熊 浩,宋 軍,黃 耀

    (1.重慶大學(xué) 機(jī)械傳動國家重點實驗室,重慶 400044;2. 成都飛機(jī)工業(yè)(集團(tuán))有限責(zé)任公司 610092)

    0 引言

    在現(xiàn)代制造業(yè)中,表面噴涂技術(shù)得到了廣泛應(yīng)用[1],產(chǎn)品表面涂層的厚度及其均勻性對產(chǎn)品質(zhì)量、性能和壽命有著重要影響。隨著機(jī)器人技術(shù)和計算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展,機(jī)器人噴涂逐漸代替了手工噴涂。在機(jī)器人噴涂過程中,噴涂軌跡直接影響產(chǎn)品表面涂層厚度及其均勻性,是研究熱點之一[2-3]。目前,機(jī)器人噴涂軌跡規(guī)劃方法主要有示教法和自動軌跡規(guī)劃法兩種。示教法雖然規(guī)劃方法簡單,但費時費料,且涂層均勻性主要取決于操作人員的技能水平。自動軌跡規(guī)劃以涂層分布模型、工件模型為基礎(chǔ),按照相應(yīng)約束條件和優(yōu)化準(zhǔn)則,自動規(guī)劃噴涂軌跡,克服了示教法的弊端,提高了噴涂效率和噴涂質(zhì)量。近年來,國內(nèi)外眾多專家學(xué)者也都進(jìn)行了相應(yīng)的研究。凱特林大學(xué)的Sheng等[4]對復(fù)雜曲面上的自動噴涂軌跡規(guī)劃與優(yōu)化算法展開了初步研究。德克薩斯州立大學(xué)的Chen等[5]對工件表面網(wǎng)格化CAD模型進(jìn)行了分片處理,提出片與片之間的連接算法。維斯瓦力亞國家技術(shù)研究所的Andulkar等[6]提出了增量式離線噴涂軌跡規(guī)劃算法,并對噴涂速度、涂層重疊寬度進(jìn)行優(yōu)化,提高了涂層厚度分布的均勻性。清華大學(xué)陳雁等[7]基于拋物線噴涂模型對工件表面涂層均勻性進(jìn)行了分析。清華大學(xué)繆東晶等[8]基于數(shù)控刀位軌跡生成的方法對噴涂軌跡進(jìn)行了自動規(guī)劃研究,并對噴涂速度進(jìn)行優(yōu)化,提高了噴涂質(zhì)量。

    分析當(dāng)前研究現(xiàn)狀可知,目前的自動噴涂軌跡規(guī)劃大都是等噴涂間隔、等噴涂速度、等噴涂距離的單層噴涂,對雙層噴涂自動軌跡規(guī)劃的研究并不多[9]。然而,現(xiàn)代工業(yè)對產(chǎn)品表面涂層的要求越來越高,越來越多的工件不僅要求涂層較厚,還要求嚴(yán)格控制涂層均勻性,采用單層噴涂往往不能滿足要求,必須進(jìn)行雙層甚至多層噴涂。如果只是簡單地將單層噴涂自動軌跡規(guī)劃結(jié)果疊加應(yīng)用于雙層噴涂,并不能達(dá)到最佳效果。本文針對表面噴涂技術(shù)涂層均勻性問題,提出一種雙層噴涂自動軌跡規(guī)劃方法,該方法實現(xiàn)流程如圖1所示。首先在橢圓雙β分布模型[10]基礎(chǔ)上,建立了一個考慮噴涂距離的立體涂層累積速率模型;然后利用微分投影法,將所得立體涂層累積速率模型映射到不同造型的工件表面,得到相應(yīng)工件表面涂層累積速率模型;進(jìn)一步,將工件表面涂層累積速率模型在噴涂時間上進(jìn)行積分,得到噴涂后工件表面涂層厚度分布模型;最后,針對所得到的涂層厚度分布模型,以噴涂后各點厚度值與理想值的方差最小為目標(biāo),采用遺傳算法進(jìn)行求解,得到雙層噴涂軌跡。通過在平面和圓柱面上的仿真分析和噴涂實驗,驗證了該方法在噴涂均勻性上的提升。

    1 立體涂層累積速率模型建立

    噴涂機(jī)器人自動軌跡規(guī)劃的首要問題就是噴槍數(shù)學(xué)模型的建立。噴槍數(shù)學(xué)模型即涂層累積速率模型,反映了噴槍軸線垂直于某平面進(jìn)行靜態(tài)噴涂時,單位噴涂時間內(nèi)該平面上某點處涂層厚度與該點所在平面位置的函數(shù)關(guān)系。目前,學(xué)者們主要提出兩類噴槍數(shù)學(xué)模型:①無限范圍模型,如柯西分布模型和高斯分布模型;②有限范圍模型,如β分布模型,分段函數(shù)模型和橢圓雙β分布模型[11-14]。相比其他模型,橢圓雙β分布模型更能滿足實際噴涂作業(yè),故應(yīng)用廣泛。橢圓雙β分布模型示意圖如圖2所示,由噴嘴噴出的涂料充分霧化,在空間內(nèi)形成一個橢圓錐體區(qū)域,此時涂料在與噴槍軸線垂直、距離為

    h0處的噴涂表面PLH0處的分布區(qū)域為一個以a為長軸,b為短軸的橢圓形。

    噴涂表面PLH0內(nèi)任意一點P(x,y)在單位噴涂時間下的涂層厚度分布模型,即涂層累積速率模型為

    (1)

    雙層噴涂自動軌跡規(guī)劃時,前后兩層噴涂過程中,噴槍中心點至工件表面的噴涂距離h不同,從而導(dǎo)致涂層累積速率不同。而橢圓雙β模型并未考慮噴涂距離h對涂層累積速率模型的影響,需要加以修正。運用微分投影法,將噴涂表面PLH0上的橢圓雙β分布模型映射到不同噴涂距離h下的噴涂表面,得到一個考慮噴涂距離的立體涂層累積速率模型。

    如圖4所示,M是噴槍中心點;PLH0是與噴槍軸線垂直且距離為h0的平面;PLH1是與噴槍軸線垂直且距離為h1的平面;P0是噴槍中心點M沿任一噴射方向在實驗平面PLH0的投影點;P是直線MP0與平面PLH1的交點;β是直線MP0與噴槍軸線之間的夾角;c0是在過點P0且垂直于直線MP0的平面上,以P0為圓心,Δr為半徑的小圓;c是c0在平面PLH1下的中心投影,因為PLH0與PLH1平行,所以c是以P為圓心,Δr1為半徑的圓。

    根據(jù)橢圓雙β分布模型,當(dāng)噴涂距離為h0時,涂層累積速率模型為

    (2)

    根據(jù)式(2),結(jié)合P點與P0點厚度及坐標(biāo)關(guān)系,得到不同噴涂距離h時立體涂層厚度模型為

    (3)

    2 平面雙層噴涂自動軌跡規(guī)劃

    2.1 平面雙層噴涂后涂層厚度分布

    立體涂層累積速率模型反映了不同噴涂距離下,噴槍軸線垂直于某平面進(jìn)行靜態(tài)噴涂時,單位噴涂時間內(nèi)該平面上某點處涂層厚度與該點所在平面位置的函數(shù)關(guān)系。當(dāng)工件表面為平面時,式(3)即為工件表面涂層累積速率模型。通過對工件表面涂層累積速率模型在噴涂時間上進(jìn)行積分,即可得到噴涂后涂層厚度分布模型。目前噴涂機(jī)器人典型的噴槍路徑主要有Z型、X型、三角形等。其中Z型路徑具有應(yīng)用范圍廣、計算周期短等優(yōu)點,本文以Z型路徑為基礎(chǔ)展開研究。平面雙層噴涂軌跡示意圖如圖5所示。其中:第1層為“Z”形軌跡,噴槍軸線垂直于平面,任意兩道相鄰軌跡重疊寬度為d1,噴涂距離為h0,噴涂速度為v1;第2層也為“Z”形軌跡,噴槍中心位于第1層噴涂兩相鄰軌跡中間位置,噴槍軸線垂直于平面,噴涂距離為h2,噴涂速度為v2。對于噴涂平面某點而言,共經(jīng)歷了3道噴涂行程:第1層有兩道,重疊寬度為d1,第2層有一道,位于第1層兩道噴涂行程中間位置??梢钥闯?,雙層噴涂后,平面上的涂層厚度分布由若干個涂層厚度分布完全相同的帶狀區(qū)域組成,帶狀區(qū)域?qū)挾葹?a0-d1??蛇x取噴涂起始位置第一塊帶狀區(qū)域進(jìn)行規(guī)劃,減少計算量。

    圖5中:O、A、O2、B、C、D和O1的坐標(biāo)分別為O(0,0),A(a0-d1/2-a2,0),B(a0-d1,0),O2(a0-d1/2),C(a0,0),D(a0-d1/2+a1,0),o1(2a0-d1);d1為第1層噴涂任意兩道相鄰軌跡重疊寬度,a0和a2分別為第1層和第2層噴涂區(qū)域長軸長。

    (4)

    根據(jù)式(4),用D1a(x,v1)表示第1層第1道噴涂行程在表面P點形成的涂層厚度,則第1層第2道噴涂行程在表面P點形成的涂層厚度D1b(x,d1,v1)可由D1a(x,v1)在X向偏移2a0-d1得到;同理將式(3)中噴涂距離h的值由h0改為h2,噴涂速度v的值由v1改為v2,并在噴涂時間上積分,即可用D2(x,v2,h2)表示第2層的噴涂行程在P點形成的涂層厚度。由此可得平面雙層噴涂后表面點P的涂層厚度分布函數(shù)為:

    (5)

    2.2 平面雙層噴涂軌跡優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)

    由式(5)可知,平面雙層噴涂后不同位置處,涂層厚度分布與d1、v1、h2和v2這4個參數(shù)相關(guān)。得到均勻的涂層厚度的關(guān)鍵,在于規(guī)劃好合理的d1、v1、h2和v2。相較于目前常用的單層噴涂,本文引入了第2層噴涂的噴涂距離h2和噴涂速度v2兩個優(yōu)化變量。針對這一優(yōu)化問題,在0~2a0-d1之間,每隔1 mm選取一個點,n為總點數(shù),以噴涂后這些點的涂層厚度值Di與理想涂層厚度值DA之間的方差最小為優(yōu)化目標(biāo)建立如下優(yōu)化函數(shù):

    (6)

    結(jié)合噴涂經(jīng)驗及設(shè)備性能,對d1、v1、h2和v2進(jìn)行如下約束:d1∈[1,100];v1∈[5,250];h2∈[150,300];v2∈[5,250]。

    2.3 遺傳算法求解及仿真

    可以看出,平面雙層噴涂軌跡優(yōu)化是一個非線性、多變量、強耦合的較為復(fù)雜的數(shù)學(xué)問題,常規(guī)求解方法不但耗費時間,而且很難得出理想結(jié)果,為解決這一問題,選用遺傳算法對其進(jìn)行求解[15],過程如下:

    (1)涂層厚度分布模型參數(shù)選取 噴涂距離h0=300 mm,a0=100.668 mm,b0=30.912 mm,Dmax0=39.800 mm,β1=2.331,β2=3.139,DA=50 um。

    (2)遺傳算法參數(shù)選取 適應(yīng)度函數(shù)為式(6),4個變量的取值范圍下界為[1,5 150,5],上界為[100,250,300,250];種群規(guī)模為50,初始種群隨機(jī)產(chǎn)生;適應(yīng)度尺度變換為排序方式;選擇方式為隨機(jī)均勻分布;精英個數(shù)為4,交叉率為0.8;變異函數(shù)為高斯函數(shù);交叉方式為多點交叉;遷移方向為前向,遷移率為0.2,遷移間隔為20;最大代數(shù)為800,適應(yīng)度限為無窮小,停滯代數(shù)為50。

    (3)優(yōu)化結(jié)果 算法在執(zhí)行了440代之后結(jié)束,得到最優(yōu)解為[50.382,27.474,224.929,128.675],即第1層噴涂任意兩道相鄰軌跡重疊寬度d1=50.382 mm,噴涂速度v1=27.474 mm/s;第2層噴涂距離h2=224.929 mm,噴涂速度v2=128.675 mm/s,此時涂層厚度分布如圖6所示。

    圖6a為雙層噴涂后平面涂層厚度分布圖。圖6b為圖6a的截面圖,其中:data1和data2分別為第1層噴涂相鄰兩道噴涂行程所形成的涂層厚度分布;data3是第2層噴涂所形成的涂層厚度分布;data4為雙層噴涂后最終形成的涂層厚度分布。圖6c為優(yōu)化前后平面涂層厚度分布對比圖,只選取了0~2a0-d1這一代表性區(qū)域作對比,其中,data1為優(yōu)化后平面涂層厚度分布,data2為優(yōu)化前平面涂層厚度分布。可以看出,優(yōu)化后涂層厚度均勻性得到了明顯提升。

    同理,將第2層噴涂的涂層累積速率函數(shù)設(shè)置為0,得到目前常用的單層噴涂軌跡優(yōu)化結(jié)果,算法在執(zhí)行了179代后結(jié)束,得到最優(yōu)解為[65.252,24.539],即兩道相鄰軌跡重疊寬度d=65.252 mm,噴涂速度v=24.539 mm/s,此時涂層厚度分布如圖7所示。

    圖7a為單層噴涂后平面涂層厚度分布圖。圖7b為圖7a的截面圖,其中:data1和data2分別為相鄰兩道噴涂行程形成的涂層厚度分布;data3為單層噴涂后最終形成的涂層厚度分布。圖7c為優(yōu)化前后平面涂層厚度分布對比圖,只選取了0~2a0-d1這一代表性區(qū)域作對比,其中,data1為優(yōu)化后平面涂層厚度分布,data2為優(yōu)化前涂層厚度分布??梢钥闯?,優(yōu)化后涂層厚度均勻性得到了明顯提升。

    2.4 平面單、雙層噴涂優(yōu)化結(jié)果對比

    如圖8所示,data1曲線是單層噴涂優(yōu)化結(jié)果,此時適應(yīng)度值即噴涂后各點的涂層厚度值Di與理想涂層厚度值DA之間的方差為4.864 618,厚度最大值為53.16 um,厚度最小值為46.07 um,極差為7.092 um;data2曲線是雙層噴涂優(yōu)化結(jié)果,此時適應(yīng)度值即噴涂后各點的涂層厚度值Di與理想涂層厚度值DA之間的方差為2.555 104,厚度最大值為52.31 um,厚度最小值為46.61 um,極差為5.7 um。

    可以看出,相比于單層噴涂而言,平面雙層噴涂所得涂層厚度最大值降低了0.85 um,最小值增大了0.54 um,極差降低了1.391 um,方差降低了2.309 514,提升效果較為明顯。平面雙層噴涂后所得到涂層厚度符合要求。

    3 圓柱面雙層噴涂自動軌跡規(guī)劃

    3.1 圓柱面涂層累積速率模型

    由于不同工件表面造型各異,絕大多數(shù)工件表面并不只由平面構(gòu)成,為了得到噴涂后工件表面涂層厚度分布,需要結(jié)合工件表面CAD模型,利用微分投影法,將立體涂層累積速率模型向工件表面映射,得到工件表面涂層累積速率模型,并在行對應(yīng)噴涂時間上進(jìn)行積分。以圓柱面為例,運用微分投影法將立體涂層累積速率模型映射到圓柱表面,得到圓柱面涂層累積速率模型。

    根據(jù)式(3),結(jié)合P點與P′點的厚度及坐標(biāo)關(guān)系,得出圓柱表面涂層累積速率模型為

    (7)

    式中:

    x=-Rsinαp,

    hp=hp′+R(1-cosαp),

    (8)

    3.2 圓柱面雙層噴涂后涂層厚度分布

    圓柱面雙層噴涂軌跡如圖10所示,其中第1層為“Z”形軌跡,噴槍軸線與圓柱中心線垂直相交,任意兩道相鄰軌跡所對應(yīng)的圓心角,即噴涂轉(zhuǎn)角為η,噴涂距離為h0,噴涂速度為v1;第2層也為“Z”形軌跡,噴槍中心位于第1層噴涂兩相鄰軌跡中間位置,噴槍軸線與圓柱中心線垂直相交,噴涂距離為h2,噴涂速度為v2。對于圓柱面某點而言,共經(jīng)歷了3道噴涂行程,第1層有兩道,噴涂轉(zhuǎn)角為η,第2層有一道,位于第1層兩道噴涂行程中間位置。可以看出,雙層噴涂后,圓柱面上的涂層厚度分布由若干個涂層厚度分布完全相同的帶狀區(qū)域組成,帶狀區(qū)域?qū)挾葹棣???蛇x取噴涂起始位置第一塊帶狀區(qū)域進(jìn)行規(guī)劃,以減少計算量。

    圖10中:P1,P2,P3,P4,P5,P6所對應(yīng)的αp值分別為0,η/2-α1,η-α1,α1,η/2+α2,η;η為噴涂轉(zhuǎn)角;α1和α2分別為第1層和第2層噴涂區(qū)域極限位置所對應(yīng)的最大圓心角。

    (9)

    式中x,y,hp,θp與α,v的關(guān)系式如式(8)所示。

    用D1a(α,v1)表示第1層第一道噴涂行程在表面P點形成的涂層厚度,則第1層第二道噴涂行程在表面P點形成的涂層厚度D1b(α,η,v1)可由D1a(α,v1)在偏轉(zhuǎn)η得到;同理將式(7)中噴涂距離hp′的值由h0改為h2,噴涂速度v的值由v1變?yōu)関2,并在噴涂時間上積分,即可用D2(α,v2,h2)表示第2層的噴涂行程在P點形成的涂層厚度,得到圓柱面雙層噴涂后表面點P的涂層厚度分布函數(shù)為

    (10)

    3.3 圓柱面雙層噴涂軌跡優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)

    由式(10)可知,噴涂后得到均勻的涂層厚度的關(guān)鍵在于規(guī)劃好合理的η、v1、h2和v2。相較于目前常用的單層噴涂,多引入了第2層噴涂的噴涂距離h2和噴涂速度v2兩個優(yōu)化變量。針對這一優(yōu)化問題,在0~η之間,每隔0.002 rad選取一個點,n為總點數(shù),以這些點的涂層厚度值Di與理想涂層厚度值DA之間的方差最小為優(yōu)化目標(biāo)建立優(yōu)化函數(shù):

    (11)

    結(jié)合噴涂經(jīng)驗及設(shè)備性能,對η、v1、h2和v2進(jìn)行如下約束:η∈[0.208 7,0.417 4];v1∈[5,250];h2∈[150,300];v2∈[5,250]。

    3.4 遺傳算法求解及仿真

    利用遺傳算法對該優(yōu)化問題進(jìn)行求解,過程如下:

    (1)涂層厚度分布模型參數(shù)選取 圓柱半徑R=500 mm,噴涂距離h0=300 mm,a0=100.668 mm,b0=30.912 mm,Dmax0=39.8 um,β1=2.331,

    β2=3.139,dA=50 um。

    (2)遺傳算法參數(shù)選取 適應(yīng)度函數(shù)為式(11),4個變量的取值范圍下界為[0.208 7,5,150,5],上界為[0.417 4,250,300,250];種群規(guī)模為50,初始種群隨機(jī)產(chǎn)生;適應(yīng)度尺度變換為排序方式;選擇方式為隨機(jī)均勻分布;精英個數(shù)為4,交叉率為0.8;變異函數(shù)為高斯函數(shù);交叉方式為多點交叉;遷移方向為前向,遷移率為0.2,遷移間隔為20;最大代數(shù)為800,適應(yīng)度限為無窮小,停滯代數(shù)為50。

    (3)優(yōu)化結(jié)果 算法執(zhí)行554代后結(jié)束,得到最優(yōu)解為[0.257,25.427,184.700,176.364],即第1層噴涂任意兩道相鄰軌跡噴涂轉(zhuǎn)角η=0.257 rad,噴涂速度v1=25.427 mm/s;第2層噴涂距離h2=184.700 mm,噴涂速度v2=176.364 mm/s,此時涂層厚度分布如圖11所示。

    圖11a為雙層噴涂后圓柱面涂層厚度分布圖。圖11b為圖11a的截面圖,其中:data1和data2分別為第1層噴涂相鄰兩道噴涂行程所形成的涂層厚度分布;data3是第2層噴涂形成的涂層厚度分布;data4為雙層噴涂后最終形成的涂層厚度分布。圖11c為優(yōu)化前后圓柱面涂層厚度分布對比圖,只選取0~η這一代表性區(qū)域作對比,其中:data1為優(yōu)化后圓柱面涂層厚度分布;data2為優(yōu)化前圓柱面涂層厚度分布。可以看出,優(yōu)化后涂層厚度均勻性得到了明顯提升。

    同理,將第2層噴涂的涂層累積速率函數(shù)設(shè)置為0,得到目前常用的單層噴涂軌跡優(yōu)化結(jié)果,算法在執(zhí)行252代后結(jié)束,得到最優(yōu)解為[0.222,25.801],即任意兩道相鄰軌跡噴涂轉(zhuǎn)角為η=0.222 rad,噴涂速度v=25.801 mm/s,此時涂層厚度分布如圖12所示。

    圖12a為單層噴涂后圓柱面涂層厚度分布圖。圖12b為圖12a的截面圖,其中:data1和data2分別為相鄰兩道噴涂行程形成的涂層厚度分布;data3為單層噴涂后最終形成的涂層厚度分布。圖12c為優(yōu)化前后圓柱面涂層厚度分布對比圖,只選取0~η這一代表性區(qū)域作對比,其中,data1為優(yōu)化后平面涂層厚度分布,data2為優(yōu)化前涂層厚度分布??梢钥闯觯瑑?yōu)化后涂層厚度均勻性得到了明顯提升。

    3.5 圓柱面單、雙層噴涂優(yōu)化結(jié)果對比

    如圖13所示,data1曲線是單層噴涂優(yōu)化結(jié)果,此時適應(yīng)度值即噴涂后各點的涂層厚度值Di與理想涂層厚度值DA之間的方差為0.402,厚度最大值為50.76 um,厚度最小值為49.01 um,極差為1.751 um;data2曲線是雙層噴涂優(yōu)化結(jié)果,此時適應(yīng)度值即噴涂后各點的涂層厚度值Di與理想涂層厚度值DA之間的方差為0.248,厚度最大值為50.50 um,厚度最小值為49.25 um,極差為1.250 um。

    可以看出,圓柱面雙層噴涂相比于單層噴涂而言,所得涂層厚度最大值降低了0.26 um,最小值增大了0.24 um,極差降低了0.501 um,方差降低了0.154,提升效果較為明顯。圓柱面雙層噴涂后,涂層厚度均勻性符合要求。

    4 噴涂實驗結(jié)果分析

    下面結(jié)合本文建立的立體涂層累積速率模型與雙層噴涂自動軌跡規(guī)劃方法進(jìn)行噴涂實驗。實驗對象為某油箱,外表面主要由平面和圓柱面構(gòu)成,尺寸為500×240×200 mm;理想涂層厚度為50 um,涂層厚度允許誤差為5 um;采用課題組自主研發(fā)的六自由度噴涂機(jī)器人;重慶長江涂裝設(shè)備有限責(zé)任公司生產(chǎn)的ZPQ9型噴槍,噴槍兩端空氣壓力0.3 MPa;油漆選用干燥時間短的雙組份丙烯酸漆工程機(jī)械用漆,涂料溫度25 ℃,粘度(涂-4杯)18 s,涂料流量為0.15 L·min-1;在室溫25 ℃,相對濕度50%條件下進(jìn)行噴涂。噴涂過程中噴槍中心軸線始終垂直于油箱表面。油箱噴涂實驗過程及噴涂效果如圖14所示。

    雙層噴涂實驗中,根據(jù)第2章和第3章的仿真結(jié)果,得到平面部分第1層噴涂任意兩道相鄰軌跡重疊寬度d1=50.382 mm,噴涂速度v1=27.474 mm/s;第2層噴涂距離h2=224.929 mm,噴涂速度v2=128.675 mm/s;圓柱面部分第1層噴涂任意兩道相鄰軌跡噴涂轉(zhuǎn)角η=0.257 rad,噴涂速度v1=25.427 mm/s;第2層噴涂距離h2=184.700 mm,噴涂速度v2=176.364 mm/s。

    單層噴涂實驗中,根據(jù)第2章和第3章的仿真結(jié)果,得到平面部分任意兩道相鄰軌跡重疊寬度d=65.252 mm,噴涂速度v=24.539 mm/s;圓柱面部分任意兩道相鄰軌跡噴涂轉(zhuǎn)角為η=0.222 rad,噴涂速度v=25.801 mm/s。

    利用HS-GM200便攜式涂層厚度測試儀,采用隨機(jī)采樣法采集噴涂后油箱表面平面和圓柱面部分20個點的涂層厚度數(shù)據(jù)。對每一個測量點,重復(fù)測量5次后取平均值作為最終結(jié)果。測量結(jié)果如表1所示,其中涂層厚度1為單層噴涂后的測量結(jié)果,單位為μm,涂層厚度2為雙層噴涂后的測量結(jié)果,單位為μm。

    表1 單、雙層噴涂后測點涂層厚度表

    如圖15所示,data1為單層噴涂后測點涂層厚度折線圖,data2為雙層噴涂后測點涂層厚度折線圖。實驗結(jié)果顯示,單層噴涂后測點厚度最大值為53.01 um,最小值為48.03 um,極差為4.98 um,均值為50.35 um;雙層噴涂后測點厚度最大值為52.58 um,最小值為48.76 um,極差為3.82 um,均值為50.17 um??梢钥闯?,相比于單層噴涂,雙層噴涂在噴涂均勻性上有著較為明顯的提升,且雙層噴涂后測點最大誤差的絕對值小于5 um,滿足噴涂質(zhì)量要求。

    5 結(jié)束語

    現(xiàn)代制造業(yè)中,越來越多的工件不僅要求涂層較厚,還要求嚴(yán)格控制涂層均勻性。在單層噴涂無法滿足需求的情況下,本文提出一種基于遺傳算法的雙層噴涂自動軌跡規(guī)劃方法,并將該方法應(yīng)用于平面和圓柱面噴涂,取得了良好的效果。仿真及噴涂實驗結(jié)果顯示,雙層噴涂后工件表面涂層厚度的最大值、最小值、極差及其與理想厚度值的方差,均有明顯提升,所得涂層質(zhì)量滿足噴涂要求。在實際應(yīng)用中,可通過采用噴涂機(jī)器人的流水線作業(yè),以及不同工藝參數(shù)噴槍的組合使用,來進(jìn)一步提高雙層噴涂效率。后續(xù)可在雙層噴涂自動軌跡規(guī)劃基礎(chǔ)上,在考慮噴涂機(jī)器人自身速度和位姿誤差的條件下,開展多層噴涂自動軌跡規(guī)劃的研究。

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