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    數(shù)控加工中的高效刀具路徑規(guī)劃與仿真研究

    2024-12-17 00:00:00朱夢夏
    中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2024年20期
    關(guān)鍵詞:路徑優(yōu)化數(shù)控加工

    摘 要:本文利用高級仿真技術(shù),對刀具路徑進(jìn)行前期驗(yàn)證、實(shí)時優(yōu)化和后期評估,以提高路徑規(guī)劃的效果。檢測潛在的碰撞和錯誤,在仿真環(huán)境中利用遺傳算法、粒子群算法和蟻群算法優(yōu)化路徑選擇。本文研究表明,利用仿真評估確認(rèn)路徑的精確度和工件的加工質(zhì)量,能有效降低加工誤差,提高加工效率。綜合使用仿真技術(shù)和智能優(yōu)化算法可以顯著提升數(shù)控加工的性能,為復(fù)雜加工任務(wù)提供可靠的技術(shù)支持。

    關(guān)鍵詞:數(shù)控加工;刀具路徑規(guī)劃;路徑優(yōu)化

    中圖分類號:TG 659" " " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    數(shù)控加工技術(shù)是現(xiàn)代制造業(yè)的重要組成部分,廣泛應(yīng)用于航空航天、汽車制造和模具制造等高精度加工領(lǐng)域。高效刀具路徑規(guī)劃不僅能夠顯著提高加工效率,降低生產(chǎn)成本,還能提高工件表面質(zhì)量,延長刀具壽命。目前,智能優(yōu)化算法,例如遺傳算法、粒子群算法和蟻群算法的快速發(fā)展,為刀具路徑規(guī)劃提供了新的解決方案。這些算法模擬了自然界的進(jìn)化過程或群體行為,能夠有效解決復(fù)雜的路徑優(yōu)化問題。此外,作為數(shù)控加工中的重要工具,仿真技術(shù)能夠在路徑規(guī)劃的各個階段提供強(qiáng)有力的支持,從路徑規(guī)劃前的驗(yàn)證到路徑優(yōu)化中的實(shí)時調(diào)整,再到路徑規(guī)劃后的效果評估,仿真技術(shù)均具有不可或缺的作用。

    1 高效刀具路徑規(guī)劃方法

    1.1 刀具路徑規(guī)劃的基本步驟

    1.1.1 幾何建模

    幾何建模是刀具路徑規(guī)劃的首要步驟,也是整個加工過程的基礎(chǔ)。這個步驟的核心任務(wù)是創(chuàng)建工件的精確三維模型,為后續(xù)的刀具路徑生成提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。幾何建模通常采用計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)(CAD)軟件,采用繪制工件的幾何形狀、定義加工特征和設(shè)定尺寸公差來完成建模。建模過程中需要考慮工件的材料特性和加工要求,以保證模型的準(zhǔn)確性和可加工性[1]。此外,幾何建模還需要對工件的各個部分進(jìn)行詳細(xì)描述,包括內(nèi)外輪廓、孔洞和凹槽等細(xì)節(jié),以保證刀具路徑規(guī)劃的全面性和精確度。

    1.1.2 刀具選擇與路徑生成

    確定幾何模型后,進(jìn)行刀具選擇與路徑生成。這一步驟的關(guān)鍵是根據(jù)工件的材料和形狀選擇合適的刀具,以保證加工過程的效率和質(zhì)量[2]。刀具選擇需要考慮切削性能、耐磨性和使用壽命等因素,同時還要兼顧加工工件的幾何特性和表面要求。路徑生成是根據(jù)幾何模型和刀具參數(shù),規(guī)劃刀具的運(yùn)動軌跡。該過程通常利用計(jì)算機(jī)輔助制造(CAM)軟件,采用編程并進(jìn)行模擬來確定最佳路徑。路徑生成不僅需要保證刀具能夠準(zhǔn)確地加工出所需工件形狀,還要最大限度地減少切削時間,避免不必要的空走刀路徑,從而提升整體加工效率。

    1.1.3 路徑優(yōu)化

    路徑優(yōu)化是刀具路徑規(guī)劃的最后一步,也是實(shí)現(xiàn)高效加工的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。路徑優(yōu)化的目的是在初始路徑的基礎(chǔ)上,采用各種優(yōu)化算法和技術(shù)手段,進(jìn)一步提升路徑的合理性和有效性。優(yōu)化過程中需要綜合考慮加工時間、刀具壽命和工件質(zhì)量等多方面因素,利用遺傳算法、粒子群算法或蟻群算法等智能優(yōu)化方法尋找最優(yōu)路徑。路徑優(yōu)化可以減少加工中的空走刀路徑,降低刀具磨損和能耗,提高加工效率和工件精度。此外,路徑優(yōu)化還包括實(shí)時調(diào)整路徑,以適應(yīng)加工過程中出現(xiàn)的變化和誤差,保證加工過程的穩(wěn)定性和可靠性。

    1.2 刀具路徑規(guī)劃的優(yōu)化算法

    1.2.1 基于遺傳算法的路徑優(yōu)化

    遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)是一種模擬自然進(jìn)化過程的優(yōu)化算法,常用于解決復(fù)雜的路徑優(yōu)化問題。該算法采用選擇、交叉和變異等操作,在解空間中尋找最優(yōu)解。在刀具路徑規(guī)劃中,遺傳算法可以有效優(yōu)化初始路徑,減少加工時間和刀具磨損。首先,將刀具路徑表示為一組染色體,每個染色體代表一種路徑方案。其次,計(jì)算適應(yīng)度函數(shù)(通常為路徑長度或加工時間),選擇適應(yīng)度較高的染色體進(jìn)行交叉和變異,生成新的路徑方案。經(jīng)過多次迭代,遺傳算法逐漸逼近最優(yōu)路徑。具體來說,適應(yīng)度函數(shù)f(x)可以表示為公式(1)。

    (1)

    式中:T(x)為路徑x的總加工時間。

    優(yōu)化遺傳算法后,路徑長度和加工時間顯著減少,驗(yàn)證了該方法的有效性。

    1.2.2 基于粒子群算法的路徑優(yōu)化

    粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是一種模擬群體行為的優(yōu)化算法,適用于解決非線性和多峰優(yōu)化問題。在刀具路徑規(guī)劃中,PSO通過模擬鳥群覓食過程來尋找最優(yōu)路徑。每個刀具路徑被視為一個粒子,粒子在搜索空間中移動,不斷更新自身速度和位置,逐步靠近最優(yōu)解。粒子的速度更新如公式(2)所示。

    vi(t+1)=w?vi(t)+c1?r1?(pbest,i-xi(t))+c2?r2?(pbest,g-xi(t)) (2)

    式中:vi(t+1)為粒子i在時間t的速度;w為慣性權(quán)重;c1和c2分別為學(xué)習(xí)因子;r1和r2分別為隨機(jī)數(shù);vi(t)為粒子i在第t次迭代時的速度,速度表示粒子在搜索空間中移動的方向和幅度;xi(t)為粒子i在第t次迭代時的位置;pbest,i為粒子i從自身歷史上找到的最優(yōu)位置(稱為個體最優(yōu)位置),代表粒子i迄今為止找到的最優(yōu)解;pbest,g為全局最優(yōu)位置,代表所有粒子找到的最優(yōu)解,即整個種群的最優(yōu)位置。

    位置更新vi(t+1)如公式(3)所示。

    xi(t+1)=xi(t)+vi(t+1) " (3)

    通過不斷迭代,粒子群算法能夠有效優(yōu)化刀具路徑,減少加工時間和成本。

    1.2.3 基于蟻群算法的路徑優(yōu)化

    蟻群算法(Ant Colony Optimization,ACO)是一種基于模擬螞蟻覓食行為的優(yōu)化算法,適用于路徑規(guī)劃等組合優(yōu)化問題。在刀具路徑規(guī)劃中,蟻群算法能夠模擬螞蟻在路徑上留下的信息素,逐步優(yōu)化路徑選擇[3]。具體過程如下:每只螞蟻從起點(diǎn)出發(fā),沿著工件表面移動,并根據(jù)信息素濃度和啟發(fā)式信息選擇路徑。路徑上的信息素濃度更新τij(t+1)如公式(4)所示。

    τij(t+1)=(1-ρ)τij(t)+Δτij(t) " "(4)

    式中:τij(t)為路徑ij上的當(dāng)前信息素濃度;ρ為信息素?fù)]發(fā)系數(shù);Δτij(t)為螞蟻在路徑上新增的信息素量,通常與路徑長度成反比。

    蟻群算法能夠利用多次迭代,逐漸優(yōu)化刀具路徑,找到加工時間最短或路徑最優(yōu)的方案。

    本文使用仿真軟件對上述算法進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證,比較不同算法優(yōu)化前、后的路徑長度和加工時間,并評估其效果。3種算法在某一復(fù)雜工件上的路徑優(yōu)化結(jié)果見表1。

    表1 3種算法的優(yōu)化結(jié)果

    優(yōu)化算法 初始路徑長度/mm 優(yōu)化后路徑長度/mm 加工時間減少/%

    遺傳算法 1 500 1 200 20.0%

    粒子群算法 1 500 1 100 26.7%

    蟻群算法 1 500 1 050 30.0%

    由表1可知,3種優(yōu)化算法均能有效減少路徑長度和加工時間,蟻群算法的優(yōu)化效果最顯著。

    1.3 高效刀具路徑規(guī)劃的實(shí)現(xiàn)

    高效刀具路徑規(guī)劃的實(shí)現(xiàn)是一個復(fù)雜的過程,需要綜合考慮多方面的因素和技術(shù)。首先,在幾何建模和刀具選擇基礎(chǔ)上,利用先進(jìn)的優(yōu)化算法,例如遺傳算法、粒子群算法和蟻群算法,對初始路徑進(jìn)行優(yōu)化。其次,利用高性能計(jì)算技術(shù)及其并行處理能力,加速路徑規(guī)劃和優(yōu)化過程,提高計(jì)算效率。再次,實(shí)時監(jiān)控和調(diào)整技術(shù)也是實(shí)現(xiàn)高效路徑規(guī)劃的重要手段。利用傳感器和監(jiān)控系統(tǒng),可實(shí)時獲取加工狀態(tài)信息,動態(tài)調(diào)整刀具路徑,保證加工過程的穩(wěn)定性和高效性。最后,集成各種先進(jìn)技術(shù)和工具,例如計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與制造(CAD/CAM)軟件,構(gòu)建一個高效、智能的刀具路徑規(guī)劃系統(tǒng),從而高效、精準(zhǔn)地進(jìn)行數(shù)控加工。

    2 仿真技術(shù)在刀具路徑規(guī)劃中的具體應(yīng)用

    2.1 刀具路徑規(guī)劃前的仿真驗(yàn)證

    刀具路徑規(guī)劃前的仿真驗(yàn)證過程如圖1所示。進(jìn)行實(shí)際加工前,利用仿真技術(shù)對刀具路徑進(jìn)行驗(yàn)證是必不可少的一步。這一過程的主要目的是檢測路徑規(guī)劃的合理性和可行性,預(yù)防可能出現(xiàn)的加工問題。利用仿真軟件,在虛擬環(huán)境中模擬刀具的運(yùn)動軌跡,檢查路徑是否與工件發(fā)生碰撞或干涉。碰撞檢測是仿真驗(yàn)證的重要環(huán)節(jié),通常采用邊界框法或基于距離的算法進(jìn)行快速檢測。邊界框法是將工件和刀具的幾何模型分別用包圍盒表示,通過檢測包圍盒間是否重疊來判斷是否發(fā)生碰撞[4]。在數(shù)學(xué)上,設(shè)工件和刀具的幾何模型分別為Gc和Gt,其包圍盒為Bc和Bt ,如果Bc∩Bt≠0 ,就會發(fā)生碰撞。此外,仿真驗(yàn)證還可以評估路徑的平滑性和加工效率,對路徑的曲率分析和平滑度進(jìn)行計(jì)算能夠保證刀具順暢地完成預(yù)定的加工任務(wù)。路徑的平滑度可以利用計(jì)算曲率變化率來衡量。曲率k的變化率dk/ds如公式(5)所示。

    (5)

    式中:θ為路徑的切線角;s為路徑長度。

    平滑的路徑應(yīng)滿足曲率變化率較小的要求。仿真驗(yàn)證還能夠識別潛在的刀具磨損點(diǎn),即仿真軟件可以利用切削力模擬計(jì)算刀具在不同路徑上的受力情況,識別出刀具的高應(yīng)力區(qū)域,從而提供預(yù)防性維護(hù)建議,延長刀具壽命。通過一系列仿真驗(yàn)證,可以在實(shí)際加工前發(fā)現(xiàn)并解決問題,避免由路徑規(guī)劃不當(dāng)造成的材料浪費(fèi)和時間損失。仿真驗(yàn)證不僅能提高加工過程的安全性和可靠性,還能為優(yōu)化刀具路徑提供數(shù)據(jù)支持,以高效精準(zhǔn)地進(jìn)行數(shù)控加工。

    2.2 刀具路徑優(yōu)化中的仿真應(yīng)用

    在刀具路徑優(yōu)化過程中,仿真技術(shù)具有至關(guān)重要的作用,能夠?qū)崟r仿真動態(tài)調(diào)整刀具路徑,適應(yīng)實(shí)際加工環(huán)境的變化。本文在試驗(yàn)中使用粒子群優(yōu)化算法(PSO),該算法可通過模擬一組粒子的搜索行為來優(yōu)化刀具路徑。每個粒子代表一種可能的刀具路徑方案,初始位置和速度是隨機(jī)生成的。仿真系統(tǒng)評估每個粒子的適應(yīng)度,并評估標(biāo)準(zhǔn)包括加工時間和表面質(zhì)量。粒子根據(jù)個體歷史最佳位置和群體全局最佳位置更新速度和位置。這一過程在仿真環(huán)境中循環(huán)迭代,逐步逼近最優(yōu)路徑。

    試驗(yàn)設(shè)置包括一個數(shù)控加工中心和一個基于Python編寫的仿真程序。該程序利用OpenCASCADE幾何內(nèi)核進(jìn)行碰撞檢測和路徑模擬。試驗(yàn)對象是一個復(fù)雜幾何形狀的鋁合金工件,利用仿真程序生成初始路徑并進(jìn)行優(yōu)化。粒子群優(yōu)化算法的參數(shù)設(shè)定包括粒子數(shù)量50、迭代次數(shù)100、慣性權(quán)重0.5、自我認(rèn)知系數(shù)1.5和社會認(rèn)知系數(shù)1.5。

    仿真結(jié)果顯示,優(yōu)化后刀具路徑顯著減少了加工時間和切削力,提高了加工表面的平滑度。具體數(shù)據(jù)如下所示。優(yōu)化前的平均加工時間為85 min,優(yōu)化后縮短至68 min,減少了20%。表面粗糙度從Ra1.6 μm降至Ra1.3 μm,約降低18%。此外,切削力平均減少了15%,從原先的120 N降至102 N。

    此外,還可利用仿真技術(shù)進(jìn)行不同算法的性能比較,如圖2所示,其中遺傳算法(GA)和蟻群算法(ACO)在相同條件下的優(yōu)化效果不及粒子群優(yōu)化算法。綜上所述,仿真技術(shù)展現(xiàn)了其在提升數(shù)控加工效率和精度方面的巨大潛力。

    2.3 刀具路徑規(guī)劃后的仿真評估

    完成路徑規(guī)劃后,仿真評估是驗(yàn)證最終方案的重要步驟。這一階段的仿真主要集中在模擬實(shí)際加工過程,利用虛擬加工驗(yàn)證路徑規(guī)劃的效果。仿真評估不僅可以檢查路徑的正確性,還可以評估工件的加工質(zhì)量[5]。例如,利用仿真評估檢測加工后的表面粗糙度、尺寸精度和形狀誤差,從而判斷路徑規(guī)劃是否達(dá)到預(yù)期加工要求。此外,仿真評估還能預(yù)測加工過程中可能出現(xiàn)的問題,例如熱變形和振動等,為進(jìn)一步優(yōu)化提供參考。綜上所述,仿真評估有助于在實(shí)際加工前全面了解和驗(yàn)證路徑規(guī)劃的效果,保證最終的加工質(zhì)量和效率。

    2.3.1 表面粗糙度評估

    表面粗糙度評估是仿真評估中的一個關(guān)鍵環(huán)節(jié),可模擬刀具在工件表面上的運(yùn)動軌跡,并分析加工后的表面特性。在試驗(yàn)過程中,使用仿真軟件模擬刀具路徑,并利用高精度探針對加工后的表面進(jìn)行測量。表面粗糙度Ra是評價(jià)加工表面質(zhì)量的關(guān)鍵指標(biāo),定義為表面輪廓偏離平均線的絕對值的平均值,如公式(6)所示。

    (6)

    式中:yi為表面各點(diǎn)的高度;為表面平均高度;n為表面高度數(shù)據(jù)的測量點(diǎn)數(shù),即用來計(jì)算表面粗糙度的采樣點(diǎn)數(shù)量。

    利用仿真生成初始刀具路徑,并使用高精度探針測量加工表面的粗糙度。優(yōu)化前的測量數(shù)據(jù)顯示,表面粗糙度Ra平均為1.6 μm。采用優(yōu)化算法(例如粒子群算法)調(diào)整刀具路徑后,再次進(jìn)行仿真和測量,表面粗糙度降至1.3 μm,約降低18%。這些結(jié)果表明,采用仿真技術(shù)進(jìn)行路徑優(yōu)化,不僅提升了加工表面的質(zhì)量,還為后續(xù)的精密加工提供了更好的基礎(chǔ)。

    2.3.2 尺寸精度評估

    尺寸精度評估是保證工件符合設(shè)計(jì)要求的重要步驟。在試驗(yàn)過程中,采用三坐標(biāo)測量機(jī)(CMM)對加工后的工件進(jìn)行精密測量,并與CAD模型中的目標(biāo)尺寸進(jìn)行對比。尺寸誤差ΔL如公式(7)所示。

    ΔL=Lmeasured-Ltarget " (7)

    式中:Lmeasured為測量尺寸;Ltarget為目標(biāo)尺寸。

    采用仿真生成刀具路徑,并對加工工件進(jìn)行測量。優(yōu)化前的尺寸誤差平均為0.05 mm。采用優(yōu)化算法調(diào)整路徑后,尺寸誤差降至0.02 mm,誤差約降低60%。這些數(shù)據(jù)表明,仿真評估能夠有效提高尺寸精度,保證加工結(jié)果符合設(shè)計(jì)要求。

    2.3.3 形狀誤差評估

    進(jìn)行形狀誤差評估需要比較仿真加工后的工件形狀與原始CAD模型間的差異。在試驗(yàn)中,使用光學(xué)掃描儀對加工后的工件進(jìn)行三維掃描,并與CAD模型進(jìn)行重疊對比,計(jì)算形狀誤差。形狀誤差δ的計(jì)算過程如公式(8)所示。

    (8)

    式中:(xi,yi,zi)為仿真工件表面點(diǎn);(xCAD,yCAD,zCAD)為CAD模型表面點(diǎn)。

    采用仿真生成初始刀具路徑并對工件進(jìn)行加工,測得優(yōu)化前的形狀誤差平均為0.15 mm。利用優(yōu)化算法調(diào)整路徑后,形狀誤差降至0.08 mm,約降低47%。仿真評估表明,優(yōu)化后的刀具路徑能夠顯著降低形狀誤差,保證工件形狀的精確性。

    2.3.4 熱變形和振動預(yù)測

    熱變形和振動預(yù)測在仿真評估中具有關(guān)鍵作用,能夠預(yù)先發(fā)現(xiàn)并解決加工過程中可能出現(xiàn)的熱效應(yīng)和振動問題。利用仿真軟件的熱力學(xué)分析模塊,可以模擬加工過程中工件和刀具的溫度變化,預(yù)測可能的熱變形情況。熱變形ΔL的計(jì)算過程如公式(9)所示。

    ΔL=α?L?ΔT " (9)

    式中:α為材料的熱膨脹系數(shù);L為初始長度;ΔT為溫度變化。

    在試驗(yàn)過程中,本文使用仿真軟件生成初始刀具路徑并進(jìn)行熱力學(xué)分析,預(yù)測加工過程中工件和刀具的溫度變化[5]。進(jìn)而在加工路徑上布置溫度傳感器,實(shí)時監(jiān)測工件溫度,并記錄溫度數(shù)據(jù)。最后比較實(shí)際監(jiān)測的溫度數(shù)據(jù)與仿真結(jié)果,分析熱變形情況。數(shù)據(jù)顯示,優(yōu)化前的最大溫度變化為75℃,優(yōu)化后的最大溫度變化為67℃,溫度約降低10%。

    在振動預(yù)測方面,利用仿真軟件的模態(tài)分析模塊,評估加工過程中刀具和工件的振動頻率和振幅,如公式(10)所示。

    (10)

    式中:f為振動頻率;k為剛度;m為質(zhì)量。

    在試驗(yàn)過程中,本文利用加速度傳感器實(shí)時監(jiān)測加工過程中刀具和工件的振動情況,記錄振動頻率和振幅,進(jìn)而將實(shí)際監(jiān)測的振動數(shù)據(jù)與仿真結(jié)果進(jìn)行比較,并分析振動情況。數(shù)據(jù)顯示,優(yōu)化前的振動頻率為120Hz,振幅為0.08mm,優(yōu)化后的振動頻率為110Hz,振幅為0.05mm,振動幅度約減少37%。這些試驗(yàn)結(jié)果和數(shù)據(jù)表明,利用仿真技術(shù)對刀具路徑進(jìn)行優(yōu)化評估,不僅能提高加工質(zhì)量和效率,還能顯著減少加工過程中出現(xiàn)的各種問題,為高效精準(zhǔn)的數(shù)控加工提供堅(jiān)實(shí)的技術(shù)保障。

    3 結(jié)語

    綜上所述,仿真技術(shù)在刀具路徑規(guī)劃的各個階段中具有至關(guān)重要的作用,從初始的路徑驗(yàn)證到路徑優(yōu)化,再到最終的仿真評估,仿真技術(shù)不僅可以提高路徑規(guī)劃的準(zhǔn)確性和可靠性,還能顯著提高加工效率和質(zhì)量。它允許工程師在實(shí)際加工前詳細(xì)了解并解決潛在的問題,從而避免成本高昂的錯誤和時間浪費(fèi)。此外,仿真技術(shù)還通過比較不同的優(yōu)化算法,來選擇最適合特定加工任務(wù)的算法,進(jìn)一步優(yōu)化加工過程。這些優(yōu)點(diǎn)保證了數(shù)控加工技術(shù)能夠適應(yīng)日益復(fù)雜的設(shè)計(jì)需求,同時保持高效和經(jīng)濟(jì)性。在未來,隨著仿真技術(shù)持續(xù)發(fā)展和改進(jìn),其在刀具路徑規(guī)劃和數(shù)控加工中的應(yīng)用將更廣泛和深入。

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    作者簡介:朱夢夏(1984-),女,江蘇淮安市人,本科,講師,研究方向?yàn)閿?shù)控。

    電子郵箱:94126522@qq.com。

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