CN105278455A - 基于Gcode的可持续加工操作执行顺序及刀具路径优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于Gcode的可持续加工操作执行顺序及刀具路径优化方法，该方法包括：步骤1，导入加工工件所需的Gcode文件，并根据原加工操作执行顺序对导入的Gcode文件进行编号；步骤2，读取步骤1中导入的Gcode文件中的刀具名称以及走刀过程中的刀位点坐标；步骤3，采用优化算法对Gcode文件执行顺序进行优化；步骤4，按照步骤3所得的优化执行顺序，对所有Gcode文件进行加工单元划分；步骤5，采用优化算法对各加工单元间的走刀路线进行优化；步骤6，按照步骤3优化所得的执行顺序生成新的Gcode文件，将步骤5优化所得的走刀路线写入到新的Gcode文件中，获得优化后的Gcode文件。本发明对Gcode文件进行了进一步的面向制造能耗的优化，兼顾了制造能耗与制造效率。

Description

基于Gcode的可持续加工操作执行顺序及刀具路径优化方法

技术领域

本发明涉及制造工艺优化技术，尤其涉及一种基于Gcode的可持续加工操作执行顺序及刀具路径优化方法。

背景技术

目前，已有的能耗模型涉及机器状态、加工过程中的切削力、切削参数等多个方面，尽管也出现了通过走刀路线对能耗进行评估的模型，但是这方面的工作仅限于对能耗的数量化，并未采取进一步的节能措施。针对更高能效的机器和部件开发设计，国际标准化组织(ISO)发布了节能机床的评估和设计标准，与此同时，欧洲机床制造商协会(CECIMO)也发起了自律倡议，支持其成员探索发现能够提高机床能效的方法，然而，这方面的工作很大程度上依赖于机床制造商的投入。在产品开发层面，对单个产品中能耗的分析和评估需要企业投入大量资金用于对产品制造过程进行仿真，因此并不适合于中小企业。在制造系统层面，面向可持续制造的加工工艺规划和车间作业调度优化的研究工作主要集中在两个方面：(1)通过优化加工参数降低制造能耗；(2)通过优化调度减少机器空闲时间，降低制造能耗。而作为工艺规划的另一个重要的环节，刀具路径规划对于制造能耗的影响不容忽视。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种基于Gcode的可持续加工操作执行顺序及刀具路径优化方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于Gcode的可持续加工操作执行顺序及刀具路径优化方法，包括以下步骤：

步骤1，导入加工工件所需的Gcode文件，并根据原加工操作执行顺序对导入的Gcode文件进行编号，构建初始编码；

步骤2，读取步骤1中导入的Gcode文件中的刀具名称以及走刀过程中的刀位点坐标；

步骤3，根据物理学计算耗电量公式以及执行相邻Gcode文件时的换刀情况，建立换刀能耗模型，并以此模型为基础，以减少加工过程中的换刀能耗为目标，根据步骤2读取的刀具名称和刀位信息，在满足加工操作间几何约束的前提下，采用优化算法对Gcode文件执行顺序进行优化；

步骤4，按照步骤3所得的优化执行顺序，对所有Gcode文件进行加工单元划分；

步骤5，根据物理学计算耗电量公式以及步骤4对各Gcode文件中加工单元的划分情况，建立与刀具路径相关的能耗模型，并以此模型为基础，以减少加工过程中的空走刀能耗为目标，以步骤4划分的加工单元间的几何关系为约束条件，采用优化算法对各加工单元间的走刀路线进行优化；

步骤6，按照步骤3优化所得的执行顺序生成新的Gcode文件，将步骤5优化所得的走刀路线写入到新的Gcode文件中，获得优化后的Gcode文件。

按上述方案，所述步骤3和步骤5所述的物理学计算耗电量公式如下：

W＝Power×Time

其中，W为耗电量，Power和Time分别为功率和时间。

按上述方案，所述步骤3所述的换刀能耗模型如下：

${\mathrm{EC}}_{toolchange}=\underset{i=1}{\overset{n-1}{\Σ}}{P}_{toolchange}{T}_{toolchange}{\mathrm{Flag}}_i$

其中，EC_toolchange为换刀能耗，P_toolchange和T_toolchange分别为换刀功率和换刀时间，Flag_i为第i个Gcode文件执行完后是否需要换刀的标志，若需要换刀则Flag_i为1，否则，Flag_i为0。

按上述方案，步骤3所述的加工操作间几何约束是否满足的判断方法如下：

根据步骤2中读取的Gcode文件的刀位点坐标，可得相应加工操作走刀过程中x轴和y轴方向上的最大坐标值(x_max，y_max)和最小坐标值(x_min，y_min)；设两个加工操作O_i和O_j所对应的刀位在x轴上的坐标范围分别为(x_imin，x_imax)和(x_jmin，x_jmax)，在y轴上的坐标范围分别为(y_imin，y_imax)和(y_jmin，y_jmax)，若两组范围之间均存在交集，则操作O_i和O_j之间存在几何约束，不能调整它们的加工顺序；否则，操作O_i和O_j之间不存在几何约束，可以调整两个操作的加工顺序。

按上述方案，步骤3中所述的优化算法包括穷举算法和模拟退火算法。

按上述方案，当步骤1中导入Gcode文件的数量小于等于10时，采用穷举算法，否则采用模拟退火算法。

按上述方案，所述模拟退火算法中采用的概率公式如下：

$e^{\frac{-|{\mathrm{EC}}_{ToolchangeNew}-{\mathrm{EC}}_{Toolchangeold}|}{Tstart}}\≥random$

其中EC_{ToolchangeNew}和EC_{ToolchangeOld}分别为新解和原解的换刀能耗，T_start为退火前的初始温度，random为随机数。

按上述方案，所述步骤4中所述的对Gcode文件进行加工单元划分的方法如下：

4.1)对于Gcode文件中的G73、G74、G76等用于循环加工孔特征的G代码，每个孔特征所对应的坐标对应为一个加工单元，并且各单元间无优先约束关系；

4.2)对于Gcode文件中的其他加工特征，以定位G代码G00为加工单元划分的界限，若连续两个或多个G00后的x、y、z坐标相同，则将这些G00以及它们后续的刀位坐标划分为一个加工单元，加工单元内的各个操作之间存在严格的优先约束关系，若当前G00的x、y、z坐标与其后续G00的x、y、z坐标不相同，则该G00及其后续的刀位坐标单独作为一个加工单元。

按上述方案，所述步骤5中所述的加工单元间几何关系的判断方法如下：

从Gcode文件中读取出每个加工单元在x、y轴上的坐标范围(x_min，x_max)和(y_min，y_max)。设任意两个加工单元C_i和C_j在x轴上的坐标范围分别是(x_imin，x_imax)和(x_jmin，x_jmax)，在y轴上的坐标范围分别为(y_imin，y_imax)和(y_jmin，y_jmax)，若C_i和C_j的坐标范围在x轴和y轴上均无交集，或者仅在x轴或y轴上的有交集，则C_i和C_j之间无几何约束；否则，C_i和C_j之间存在几何约束，不能更换走刀路线。

按上述方案，所述步骤5中所述的优化算法包括穷举算法和模拟退火算法。

按上述方案，若步骤5中采用模拟退火算法，其概率公式如下：

$e^{\frac{-|{\mathrm{EC}}_{SolutionNew}-{\mathrm{EC}}_{Solutionold}|}{Tstart}}\≥random$

其中，EC_SolutionNew和EC_SolutionOld分别为新刀路和原刀路的能耗，T_Start为退火其实温度，random为随机数。

按上述方案，所述步骤5中所述的与刀具路径相关的能耗模型如下：

$EC=\underset{i=1}{\overset{k}{\Σ}}(P_x{T}_{ix}+P_y{T}_{iy}+P_z{T}_{iz}+P_s{T}_i)$

其中，EC为各加工单元间连接刀路段的走刀总能耗，P_x、P_y和P_z分别为x、y、z三个轴向的功率，P_s为主轴功率，T_i为第i段连接刀路(共k段连接刀路)上的走刀时间，T_ix、T_iy和T_iz分别为在第i段连接刀路(共k段连接刀路)上沿x、y、z三个轴向的走刀时间分量。

本发明产生的有益效果是：首先，本发明不再局限于仅仅对加工过程能耗的数量化工作，而是更进一步通过对加工操作执行顺序和刀具路径两个层次的优化，实现了最小化制造能耗的目标。其次，相对于目前用于生成Gcode文件的CAM软件来讲，本发明对Gcode文件进行了进一步的面向制造能耗的优化处理，在原有Gcode注重制造效率的基础上，进一步兼顾了制造能耗。再次，相对于目前通过优化加工参数和调度过程实现降低制造能耗的目标来讲，本发明更进一步将直接影响加工过程能耗的操作执行顺序和刀具路径两个因素考虑进来，使得对工艺规划的优化更进一步。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1是本发明实施例的方法流程图；

图2为本发明实施例所选用的加工工件及相应的Gcode文件。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，本发明提供了一种基于Gcode的可持续特征加工顺序及刀具路径优化方法，该方法包括以下步骤：

步骤1，导入加工工件所需的Gcode文件，并根据原加工操作执行顺序对导入的Gcode文件进行编号，构建初始编码；

步骤1中构建初始编码的方法如下：

最先执行的Gcode文件的编号设置为1，后续Gcode文件的编号分别根据原始执行顺序依次对其进行编号，对于导入的n个Gcode文件，所生成的初始编码为(1,2,3,4,…,n)。

步骤2，读取步骤1导入的Gcode文件中的刀具名称以及走刀过程中的刀位点坐标；

步骤3，以所建立的换刀能耗模型为基础，以减少加工过程中的换刀能耗为目标，根据步骤2读取的刀具名称和刀位信息，在满足加工操作间几何约束的前提下，按照导入Gcode文件数量n的不同，分别采用相应优化算法实现对Gcode文件执行顺序的优化；

步骤3中采用的换刀能耗模型如下：

${\mathrm{EC}}_{toolchange}=\underset{i=1}{\overset{n-1}{\Σ}}{P}_{toolchange}{T}_{toolchange}{\mathrm{Flag}}_i$

其中，EC_toolchange为换刀能耗，P_toolchange和T_toolchange分别为换刀功率和换刀时间，Flagi为第i个Gcode文件执行完后是否需要换刀的标志，若需要换刀则Flag_i为1，否则，Flagi为0。

步骤3中加工操作间几何约束是否满足的判断方法如下：

根据步骤2中读取的Gcode文件的刀位点坐标，可得相应加工操作走刀过程中x轴和y轴方向上的最大坐标值(x_max，y_max)和最小坐标值(x_min，y_min)。设两个加工操作O_i和O_j所对应的刀位在x轴上的坐标范围分别为(x_imin，x_imax)和(x_jmin，x_jmax)，在y轴上的坐标范围分别为(y_imin，y_imax)和(y_jmin，y_jmax)，若两组范围之间均存在交集，则操作O_i和O_j之间存在几何约束，不能调整它们的加工顺序；否则，操作O_i和O_j之间不存在几何约束，可以调整两个操作的加工顺序。

本实施例中步骤3中的优化算法主要采用以下两种：

(a)穷举算法

当导入Gcode文件的数量n≤10时，采用穷举算法列出所有满足加工操作间几何约束的执行顺序，通过比较相邻操作的刀具名称是否相同，确定相邻操作间是否需要换刀，并根据所建立的换刀能耗模型，得到各执行顺序对应的换刀能耗，从中找出换刀能耗最少的Gcode文件执行顺序。

(b)模拟退火算法

当导入Gcode文件的数量n>10时，采用模拟退火算法，算法中通过随机交换满足几何约束的两个操作的顺序的方法生成新解，根据所建立的换刀能耗模型得到新解和原解的换刀能耗，当新解的换刀能耗≥原解的换刀能耗时，由相应概率公式判定是否将新解留下作为下一轮退火的原解，通过多轮退火处理，得到换刀能耗最少的Gcode文件执行顺序。

优化算法(b)中所述概率公式如下：

$e^{\frac{-|{\mathrm{EC}}_{ToolchangeNew}-{\mathrm{EC}}_{Toolchangeold}|}{Tstart}}\≥random$

其中EC_{ToolchangeNew}和EC_{ToolchangeOld}分别为新解和原解的换刀能耗，T_start为退火前的初始温度，random为随机数。

步骤4，按照步骤3所得的优化执行顺序，对所有Gcode文件进行加工单元划分；

步骤4中所述的对Gcode文件进行加工单元划分的方法如下：

对于Gcode文件中的G73、G74、G76等用于循环加工孔特征的G代码，每个孔特征所对应的坐标对应为一个加工单元，并且各单元间无优先约束关系；

对于Gcode文件中的其他加工特征，以定位G代码G00为加工单元划分的界限，若连续两个或多个G00后的x、y、z坐标相同，则将这些G00以及它们后续的刀位坐标划分为一个加工单元，加工单元内的各个操作之间存在严格的优先约束关系，若当前G00的x、y、z坐标与其后续G00的x、y、z坐标不相同，则该G00及其后续的刀位坐标单独作为一个加工单元。

步骤5，以所建立的与刀具路径相关的能耗模型为基础，以减少加工过程中的空走刀能耗为目标，以步骤4划分的加工单元间的几何关系为约束条件，按照所划分的加工单元数量m的不同，分别采用相应的优化算法实现对各加工单元间走刀路线的优化；

步骤5中所述的加工单元间几何关系的判断方法如下：

从Gcode文件中读取出每个加工单元在x、y轴上的坐标范围(x_min，x_max)和(y_min，y_max)。设任意两个加工单元C_i和C_j在x轴上的坐标范围分别是(x_imin，x_imax)和(x_jmin，x_jmax)，在y轴上的坐标范围分别为(y_imin，y_imax)和(y_jmin，y_jmax)，若C_i和C_j的坐标范围在x轴和y轴上均无交集，或者仅在x轴或y轴上的有交集，则C_i和C_j之间无几何约束；否则，C_i和C_j之间存在几何约束，不能更换走刀路线。

步骤5中所述的优化算法包括：

(a)穷举算法

当待优化的Gcode文件中加工单元的个数m≤10时，采用穷举算法列出所有满足加工单元间几何约束的走刀路线，利用所建立的与刀具路径相关的能耗模型计算各个走刀路线对应的能耗，从中找出最小能耗的走刀路线。

(b)模拟退火算法

当待优化的Gcode文件中加工单元的个数m>10时，采用模拟退火算法，算法中通过随机更换满足几何约束的两个加工单元的走刀路线，实现整个Gcode文件中加工单元走刀路线的更新，利用所建立的与刀具路径相关的能耗模型，得到新刀路的能耗，并与原刀路能耗进行比较，若新刀路能耗≥原刀路能耗，则由相应概率公式判定是否将新刀路留下作为下一轮退火的原刀路，通过多轮退火处理，得到空走刀能耗最少的刀具路径。

步骤5中算法(b)所述的概率公式如下：

$e^{\frac{-|{\mathrm{EC}}_{SolutionNew}-{\mathrm{EC}}_{Solutionold}|}{Tstart}}\≥random$

其中，EC_SolutionNew和EC_SolutionOld分别为新刀路和原刀路的能耗，T_Start为退火其实温度，random为随机数。

上述技术方案中，步骤5中所述的与刀具路径相关的能耗模型如下：

$EC=\underset{i=1}{\overset{k}{\Σ}}(P_x{T}_{ix}+P_y{T}_{iy}+P_z{T}_{iz}+P_s{T}_i)$

其中，EC为各加工单元间连接刀路段的走刀总能耗，P_x、P_y和P_z分别为x、y、z三个轴向的功率，P_s为主轴功率，T_i为第i段连接刀路(共k段连接刀路)上的走刀时间，T_ix、T_iy和T_iz分别为在第i段连接刀路(共k段连接刀路)上沿x、y、z三个轴向的走刀时间分量

步骤6，按照步骤3优化所得的执行顺序生成新的Gcode文件，将步骤5优化所得的走刀路线写入到Gcode文件中，并导出优化所得的Gcode文件。

以下为一个本发明方法应用的实例：

图2为本实例选用的加工工件及相应的Gcode文件，具体步骤如下：

步骤1，导入加工工件所需的23个Gcode文件，并对导入的Gcode文件进行编号，构建初始编码方案(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23)；

步骤2，读取步骤1导入的23个Gcode文件中的刀具名称以及走刀过程中的刀位点坐标；

步骤3，以所建立的换刀能耗模型为基础，以减少加工过程中的换刀能耗为目标，根据步骤2读取的刀具名称和刀位信息，在满足加工操作间几何约束的前提下，导入Gcode文件数量23超过了10，因此采用模拟退火算法实现对23个Gcode文件执行顺序的优化，得到的优化结果如下：(12,16,13,23,21,7,19,9,2,14,6,5,22,4,11,20,1,18,10,17,3,8,15)；

步骤4，按照步骤3所得的优化执行顺序，对23个Gcode文件分别进行加工单元划分；

步骤5，以所建立的与刀具路径相关的能耗模型为基础，以步骤4划分的加工单元间的几何关系为约束条件，对于包含的加工单元个数m小于等于10的Gcode文件，采用穷举算法优化走刀路径，而对于包含的加工单元个数m超过10的Gcode文件，采用模拟退火算法实现刀路优化；

步骤6，按照步骤3优化所得的执行顺序生成新的23个Gcode文件，并将步骤5优化所得的走刀路线写入相应的Gcode文件中，导出优化所得的23个Gcode文件。

由以上实施例可知，通过本技术方案，不仅通过减少换刀次数降低了制造过程中的换刀能耗，而且通过优化刀具路径进一步降低了空走刀能耗，从而实现了最小化制造能耗的目标，进而实现了可持续制造。

应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于Gcode的可持续加工操作执行顺序及刀具路径优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，导入加工工件所需的Gcode文件，并根据原加工操作执行顺序对导入的Gcode文件进行编号，构建初始编码；

步骤2，读取步骤1中导入的Gcode文件中的刀具名称以及走刀过程中的刀位点坐标；

步骤3，根据物理学计算耗电量公式以及执行相邻Gcode文件时的换刀情况，建立换刀能耗模型，并以此模型为基础，以减少加工过程中的换刀能耗为目标，根据步骤2读取的刀具名称和刀位信息，在满足加工操作间几何约束的前提下，采用优化算法对Gcode文件执行顺序进行优化；

步骤4，按照步骤3所得的优化执行顺序，对所有Gcode文件进行加工单元划分；

步骤5，根据物理学计算耗电量公式以及步骤4对各Gcode文件中加工单元的划分情况，建立与刀具路径相关的能耗模型，并以此模型为基础，以减少加工过程中的空走刀能耗为目标，以步骤4划分的加工单元间的几何关系为约束条件，采用优化算法对各加工单元间的走刀路线进行优化；

步骤6，按照步骤3优化所得的执行顺序生成新的Gcode文件，将步骤5优化所得的走刀路线写入到新的Gcode文件中，获得优化后的Gcode文件。

2.根据权利要求1所述的基于Gcode的可持续加工操作执行顺序及刀具路径优化方法，其特征在于，所述步骤3所述的换刀能耗模型如下：

${\mathrm{EC}}_{toolchange}=\underset{i=1}{\overset{n-1}{\Σ}}{P}_{toolchange}{T}_{toolchange}{\mathrm{Flag}}_i$

其中，EC_toolchange为换刀能耗，P_toolchange和T_toolchange分别为换刀功率和换刀时间，Flag_i为第i个Gcode文件执行完后是否需要换刀的标志，若需要换刀则Flag_i为1，否则，Flag_i为0。

3.根据权利要求1所述的基于Gcode的可持续加工操作执行顺序及刀具路径优化方法，其特征在于，步骤3所述的加工操作间几何约束是否满足的判断方法如下：

根据步骤2中读取的Gcode文件的刀位点坐标，可得相应加工操作走刀过程中x轴和y轴方向上的最大坐标值(x_max，y_max)和最小坐标值(x_min，y_min)；设两个加工操作O_i和O_j所对应的刀位在x轴上的坐标范围分别为(x_imin，x_imax)和(x_jmin，x_jmax)，在y轴上的坐标范围分别为(y_imin，y_imax)和(y_jmin，y_jmax)，若两组范围之间均存在交集，则操作O_i和O_j之间存在几何约束，不能调整它们的加工顺序；否则，操作O_i和O_j之间不存在几何约束，可以调整两个操作的加工顺序。

4.根据权利要求1所述的基于Gcode的可持续加工操作执行顺序及刀具路径优化方法，其特征在于，步骤3中所述的优化算法包括穷举算法和模拟退火算法。

5.根据权利要求1所述的基于Gcode的可持续加工操作执行顺序及刀具路径优化方法，其特征在于，当步骤1中导入Gcode文件的数量小于等于10时，采用穷举算法，否则采用模拟退火算法。

6.根据权利要求4所述的基于Gcode的可持续加工操作执行顺序及刀具路径优化方法，其特征在于，所述模拟退火算法中采用的概率公式如下：

$e^{\frac{-|{\mathrm{EC}}_{ToolchangeNew}-{\mathrm{EC}}_{Toolchangeold}|}{Tstart}}\≥random$

其中EC_{ToolchangeNew}和EC_{ToolchangeOld}分别为新解和原解的换刀能耗，T_start为退火前的初始温度，random为随机数。

7.根据权利要求1所述的基于Gcode的可持续加工操作执行顺序及刀具路径优化方法，其特征在于，所述步骤4中所述的对Gcode文件进行加工单元划分的方法如下：

4.1)对于Gcode文件中的G73、G74、G76，每个孔特征所对应的坐标对应为一个加工单元，并且各单元间无优先约束关系；

4.2)以G00为加工单元划分的界限，若连续两个或多个G00后的x、y、z坐标相同，则将这些G00以及它们后续的刀位坐标划分为一个加工单元，加工单元内的各个操作之间存在严格的优先约束关系，若当前G00的x、y、z坐标与其后续G00的x、y、z坐标不相同，则该G00及其后续的刀位坐标单独作为一个加工单元。

8.根据权利要求1所述的基于Gcode的可持续加工操作执行顺序及刀具路径优化方法，其特征在于，所述步骤5中所述的加工单元间几何关系的判断方法如下：

从Gcode文件中读取出每个加工单元在x、y轴上的坐标范围(x_min，x_max)和(y_min，y_max)，设任意两个加工单元C_i和C_j在x轴上的坐标范围分别是(x_imin，x_imax)和(x_jmin，x_jmax)，在y轴上的坐标范围分别为(y_imin，y_imax)和(y_jmin，y_jmax)，若C_i和C_j的坐标范围在x轴和y轴上均无交集，或者仅在x轴或y轴上的有交集，则C_i和C_j之间无几何约束；否则，C_i和C_j之间存在几何约束，不能更换走刀路线。

9.根据权利要求1所述的基于Gcode的可持续加工操作执行顺序及刀具路径优化方法，其特征在于，所述步骤5中所述的优化算法包括穷举算法和模拟退火算法。

10.根据权利要求9所述的基于Gcode的可持续加工操作执行顺序及刀具路径优化方法，其特征在于，若步骤5中采用模拟退火算法，其概率公式如下：

$e^{\frac{-|{\mathrm{EC}}_{SolutionNew}-{\mathrm{EC}}_{Solutionold}|}{Tstart}}\≥random$

其中，EC_SolutionNew和EC_SolutionOld分别为新刀路和原刀路的能耗，T_Start为退火其实温度，random为随机数。