應(yīng)用于智能插秧機(jī)的葉盤數(shù)控加工參數(shù)優(yōu)化研究

門 超，李傳軍，徐曉東

(承德石油高等?？茖W(xué)校，河北 承德 067000)

0 引言

隨著我國水稻種植機(jī)具的不斷發(fā)展與進(jìn)步，近年來涌現(xiàn)出的智能插秧機(jī)作業(yè)水平亦飛快提升，對于插秧機(jī)的機(jī)械機(jī)構(gòu)優(yōu)化、電氣智能控制等均有研究。查閱資料可知，國內(nèi)外對于插秧機(jī)的改進(jìn)主要體現(xiàn)在插秧等間距性、插秧的栽植一致性、插秧田地的適應(yīng)性等角度。筆者在借鑒相關(guān)學(xué)者研究思想的基礎(chǔ)上，以插秧的基本部件組成和結(jié)構(gòu)要求緊湊協(xié)調(diào)為原則，充分理解發(fā)動機(jī)需求轉(zhuǎn)速、插秧深度、取秧深度等核心技術(shù)參數(shù)與葉盤之間的內(nèi)在關(guān)系，從零部件加工精度、制造成本、整機(jī)耐用性等方面考慮，對應(yīng)用于某一插秧機(jī)的葉盤數(shù)控加工參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化分析。

1 智能插秧機(jī)

智能插秧機(jī)外形圖如圖1所示，其核心技術(shù)參數(shù)如表1所示。

2 數(shù)控加工技術(shù)

當(dāng)前數(shù)控加工已被廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)的機(jī)械精加工制造，從先前的三軸聯(lián)動逐步上升至五軸聯(lián)動，數(shù)控加工技術(shù)的優(yōu)勢在于其具備批量化、精度化及控制化等特性。圖2充分展示了數(shù)控加工技術(shù)通過從最初的加工零件材質(zhì)選取、刀具的靈活多方向目的到達(dá)、只需改動少量參數(shù)便可獲得符合加工要求的加工程序和零件柔度的在線智能監(jiān)測等手段，確保刀具加工綜合性能和待加工零部件的加工精度大幅度提升，實現(xiàn)智能制造。

圖1 智能插秧機(jī)外形圖Fig.1 The appearance figure of the intelligent transplanter

表1 智能插秧機(jī)核心技術(shù)參數(shù)Table 1 Core technical parameters of the intelligent transplanter

圖2 數(shù)控加工技術(shù)路線優(yōu)勢Fig.2 Core component diagram of the decelerate device

3 參數(shù)優(yōu)化

3.1 數(shù)學(xué)模型

對智能插秧機(jī)葉盤進(jìn)行加工參數(shù)優(yōu)化，考慮刀具主切削、切削用量閾值、機(jī)床功率切削以及加工零件要求的表面粗糙度等約束條件，設(shè)計智能插秧機(jī)葉盤數(shù)控加工核心算法流程，如圖3所示。通過目標(biāo)函數(shù)尋優(yōu)，經(jīng)遺傳算法和TRIZ理論結(jié)合實際加工經(jīng)驗計算之后，得出可以解決突出矛盾的最佳通用解，確定葉盤核心參數(shù)尺寸。

選擇關(guān)鍵目標(biāo)優(yōu)化參數(shù)，給出數(shù)控加工的切削效率E(v,f)和加工選擇刀具耐用度T(v,f)的數(shù)學(xué)模型為

(1)

(2)

式中v—數(shù)控加工切削速度(m/min)；

f—數(shù)控加工進(jìn)給量(mm)；

tm—切削加工所需時間(s)；

d—插秧機(jī)葉盤直徑(mm)；

L—插秧機(jī)葉盤切削長度(mm)；

Z—選定刀具齒數(shù)目；

CZ—數(shù)控加工綜合耐用度系數(shù)；

ap—數(shù)控加工切削深度(mm)；

α、β、γ—影響刀具耐用度的權(quán)重系數(shù)。

圖3 智能插秧機(jī)葉盤數(shù)控加工核心算法流程簡圖Fig.3 A schematic diagram of the core algorithm for the numerical control of the blisk of intelligent transplanter

根據(jù)數(shù)控加工技術(shù)要求，確定葉盤NC加工工藝路線，如圖4所示。

圖4 智能插秧機(jī)葉盤NC加工工藝路線簡圖Fig.4 Schematic diagram of the blisk NC machining process route intelligent transplanter

加工時，按照一般工件進(jìn)行粗加工、精加工、孔加工后，對葉盤整體進(jìn)行拋光、噴涂、吹沙等后處理，最終得到符合加工精度要求與配合精度尺寸的葉盤成件，便于下一道插秧機(jī)相鄰部件精確裝配。

3.2 物理模型

確定優(yōu)化后的參數(shù)尺寸，利用UG軟件建立智能插秧機(jī)葉盤三維物理模型，如圖5所示。此葉盤模型主要由葉片和流道組成，合理的結(jié)構(gòu)設(shè)計能夠使得葉盤在插秧機(jī)內(nèi)部組件中有效發(fā)揮力與能量的傳遞。

1.葉片 2.流道

3.3 刀具參數(shù)優(yōu)化

刀具參數(shù)的優(yōu)化在此優(yōu)化研究中尤為重要，充分考慮刀具的材料強(qiáng)度及韌性、加工過程中受磨損的程度及加工刀振等因素，依據(jù)插秧機(jī)葉盤各軸向區(qū)域的開闊位置與死點(diǎn)位置，計算刀具在加工時所需最大切削長度，合理確定刀具的走刀軌跡，確保軌跡路徑最佳。葉盤數(shù)控加工刀具參數(shù)流程，如圖6所示。此過程須多次對刀具的直徑、入件深度等參數(shù)進(jìn)行綜合優(yōu)化。

葉盤數(shù)控加工的重要工序機(jī)核心參數(shù)設(shè)定(見表2)在不同加工面和不同工序均有所差別，進(jìn)行葉盤粗加工和頂面精加工時采用Φ20平底立銑刀，刀具切削長度設(shè)定為45mm；此時，主軸轉(zhuǎn)速設(shè)定為1 200r/min，進(jìn)給速度為200mm/min，水平步進(jìn)距離為8mm。在進(jìn)行葉片精加工時采用Φ8球頭銑刀，刀具切削長度設(shè)定為16mm。此時，主軸轉(zhuǎn)速設(shè)定為3 000 r/min，進(jìn)給速度為350mm/min，水平步進(jìn)距離為0.3mm。

圖6 確定葉盤數(shù)控加工刀具參數(shù)流程簡圖Fig.6 Process brief diagram of the determination of tool parameters in the numerical control of the blisk

表2 智能插秧機(jī)葉盤數(shù)控加工工序及核心參數(shù)值Table 2 The numerical control machining procedure and core parameter value of the intelligent transplanter blisk

4 加工試驗

4.1 前置條件

為很好地進(jìn)行數(shù)控加工試驗(加工現(xiàn)場見圖7)，注意工件的夾緊與找正細(xì)節(jié)，條件設(shè)置需要滿足以下要求：

1)葉盤在進(jìn)行加工中保證刀具進(jìn)給速度均勻；

2)滿足加工精度要求前提下盡可能減少刀位點(diǎn)數(shù)，做到路徑最佳；

3)葉盤在整個加工過程中受力均勻，避免或減少切削應(yīng)力；

4)保證加工粗糙度和其他關(guān)鍵技術(shù)要求。

圖7 應(yīng)用于智能插秧機(jī)的葉盤加工試驗Fig.7 Process test on the blisk applied to the intelligent transplanter

4.2 加工分析

工藝路線及刀具參數(shù)確定之后，對葉盤葉片和流道的加工分別進(jìn)行數(shù)控程序編制。加工程序分為粗加工與精加工，合理的軌跡路線可以減輕加工過程中跳刀現(xiàn)象，利用五軸聯(lián)動數(shù)控機(jī)床，保證粗糙度滿足在1.6μm以內(nèi)，進(jìn)給速度與主軸轉(zhuǎn)速設(shè)定在加工要求范圍內(nèi)。部分精加工程序片段為：

……

G94 G90 G28

S3000 M03

M08

G0 X-79.8068 Y-201.6848 Z62

A-34.8520 C -180.8949

G0 Z-132.8452 A-74.8520

G01 X-79.8068 Y-201.6848 Z-152.8451

A-74.8520 C-180.8949

X-71.3071 Y-201.7748 Z-152.8809

A-74.8520 C-180.8949

X-70.8068 Y-201.7868 Z-152.8851

A-74.8520 C-180.8949

X-69.7068 Y-201.7958 Z-152.8912

A-74.8520 C-180.8949

X-68.8771 Y-201.8054 Z-152.8951

A-74.8520 C-180.8949

……

X-76.9819 Y-115.6603 Z -44.0572

A-42.0429 C -173.2510

X-76.9819 Y-115.6603 Z 0

A-42.0429 C -173.2510

M05

M09

M30

通過加工試驗記錄關(guān)鍵參數(shù)，經(jīng)過換算處理得出如表3所示的葉盤加工參數(shù)優(yōu)化前后整機(jī)性能變化。由表3可知：此次對比的參數(shù)選定4項，包括葉盤的加工精度、制造成本、耐用度和整機(jī)綜合作業(yè)效率，各指標(biāo)均較加工參數(shù)優(yōu)化前有所提升，提升幅度為3%～10%左右。此加工試驗數(shù)據(jù)驗證了進(jìn)行葉盤數(shù)控加工參數(shù)優(yōu)化的必要性和合理性。

表3 葉盤加工參數(shù)優(yōu)化前后整機(jī)性能對比Table 3 Performance comparison on the whole machine before and after optimization of the blisk processing parameters

5 結(jié)論

1)利用數(shù)控加工先進(jìn)理論技術(shù)，在理解智能插秧機(jī)核心部件及參數(shù)基礎(chǔ)上，針對應(yīng)用于智能插秧機(jī)的葉盤展開加工參數(shù)改進(jìn)，進(jìn)一步提高插秧機(jī)葉盤加工的精度。

2)應(yīng)用TRIZ理論及相關(guān)核心算法，對葉盤進(jìn)行科學(xué)數(shù)學(xué)建模，得出目標(biāo)最優(yōu)參數(shù)解，并給出葉盤結(jié)構(gòu)三維物理模型，從而制定合理、高效的數(shù)控加工工藝路線，選擇合適型號刀具，進(jìn)行加工試驗。

3)優(yōu)化加工試驗表明：此葉盤數(shù)控加工參數(shù)優(yōu)化合理可行。葉盤加工精度提高10%左右，葉盤的數(shù)控一致化制造，使得加工成本降低3%左右，葉盤的耐用度提升8%左右，大大提高插秧機(jī)整機(jī)工作效率，且對其他類似部件改進(jìn)的實際應(yīng)用有一定的參考價值。