CN105676776B - 基于粒子群算法的轮廓曲线数控代码生成方法及数控机床 - Google Patents
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Abstract
基于粒子群算法的轮廓曲线数控代码生成方法及数控机床，用于数控机床，包括如下加工步骤：(1)于数控系统中对加工工件的轮廓曲线建立数学模型；(2)将粒子群算法于计算机中编程迭代计算，求取逼近节点；(3)生成并输出加工刀具的加工曲面刀位轨迹数控代码；(4)将加工工件放入加工台，通过夹具定位固定；(5)由刀库出刀对刀，定位加工起点位置；(6)加工刀具依获得的加工曲面刀位轨迹数控代码，于加工台上对加工工件加工。本发明提出基于粒子群算法的轮廓曲线数控代码生成方法，并应用于数控机床，可使加工刀具有效准确地完成工件外形轮廓曲线的数控加工，提高数控机床的工作效率和质量，操作简单直接，加工精度高。
Description
技术领域
本发明涉及机械加工技术领域，尤其涉及基于粒子群算法的轮廓曲线数控代码生成方法及数控机床。
背景技术
数控机床是一种装有程序控制系统的自动化机床，随着机械电子技术的快速发展，数控机床设备在机械加工领域已经得到了广泛的应用，经过几十年的发展，技术水平大幅度提高，数控机床产品的功能日趋完善，规格日趋齐全，但仅仅在功能和规格上的变化与丰富并不能满足加工需要。
目前在利用数控机床对加工工件的外形轮廓曲线的数控加工中，一般采用直线或圆弧去逼近其节点，并进行逼近的走刀加工。对自由曲线直线逼近节点的主要方法包括等间距、等弦长和等误差逼近节点，其中等误差直线逼近节点的方法能够使所有逼近线段误差相等，能够保证逼近节点的加工误差，但在实际的计算机应用中，自由曲线等误差直线逼近节点的几何算法编程繁复、难以直接实现，对于复杂曲线难以有效地确定最优的加工曲面轨迹，只能通过数值分析于处理的方法等效代替实现，在数控机床的加工刀具对工件的外形轮廓曲线的加工工序繁琐、加工曲面轨迹的精度低以及操作复杂，因此并没有很好的利用自由曲线等误差直线逼近节点的几何算法运用于数控机床机械的加工当中。
发明内容
本发明的目的在于提出加工精度高、操作简单的基于粒子群算法的轮廓曲线数控代码生成方法。
本发明的另一个目的在于提出一种加工工件外形轮廓曲线的数控机床。
为达此目的，本发明采用以下技术方案：
基于粒子群算法的轮廓曲线数控代码生成方法，用于数控机床，包括如下加工步骤：
(1)于数控系统中对加工工件的轮廓曲线建立数学模型；
(2)将粒子群算法于计算机中编程迭代计算，求取有效的逼近节点；
(3)生成并输出加工刀具的加工曲面刀位轨迹数控代码；
(4)将加工工件放入加工台，通过夹具定位固定；
(5)由刀库出刀对刀，定位加工起点位置；
(6)所述加工刀具依步骤(3)获得的加工曲面刀位轨迹数控代码，于所述加工台上对所述加工工件加工，获得成品。
进一步说明，所述建立数学模型包括如下步骤：
(1)确定允许误差、波动误差和逼近直线的斜率；
(2)确定自由曲线方程和逼近直线方程；
(3)确定目标函数、约束条件和终止条件。
进一步说明，所述粒子群迭代计算包括如下步骤：
(1)给定自由曲线参数和加工起点坐标；
(2)随机给定一组初始位置坐标；
(3)计算该组所有节点的目标函数值，评价所有的目标函数值是否在允许误差范围内，即是否符合等误差要求；
(4)所述节点符合误差要求则进行存储，否则进行迭代搜索更新节点位置。
一种加工工件外形轮廓曲线的数控机床，包括加工台、加工刀具和数控系统，所述数控系统设置有用于确定加工曲面刀位轨迹的粒子群算法子系统，所述粒子群算法子系统根据工件加工面的起点位置确定所述加工刀具的移动，所述加工刀具由所述数控系统控制其对工件的外形轮廓曲线的加工。
所述粒子群算法子系统是通过建立数学模型和采用粒子群算法于计算机编程中的迭代计算求解优化，获取所述加工刀具的加工曲面轨迹的逼近节点。
进一步说明，所述加工工件的外形轮廓曲线为自由曲线。
进一步说明，所述粒子群算法子系统的操作步骤如下：
A建立数学模型
(1)确定允许误差、波动误差和逼近直线的斜率；
(2)确定自由曲线方程和逼近直线方程；
(3)确定目标函数、约束条件和终止条件；
B粒子群算法迭代计算求解优化
(1)给定自由曲线参数和加工起点坐标；
(2)随机给定一组初始位置坐标；
(3)计算该组所有节点的目标函数值，评价所有的目标函数值是否在允许误差范围内，即是否符合等误差要求；
(4)所述节点符合误差要求则进行存储，否则进行迭代搜索更新节点位置。
进一步说明，所述目标函数为所述自由曲线与逼近直线的误差。
进一步说明，所述约束条件为逼近节点在自由曲线上。
进一步说明，所述迭代终止条件为误差允许范围。
本发明的有益效果：本发明设置所述粒子群算法子系统，将粒子群算法的计算机编程运用于数控机床的数控代码生成中，确定加工曲面刀位轨迹，使所述加工刀具有效准确地完成工件外形轮廓曲线的数控加工，提高数控机床的工作效率和质量，操作简单直接，加工精度高。
附图说明
图1是本发明一个实施例的数控机床的系统框架图；
图2是本发明一个实施例的粒子群算法流程图；
图3是本发明一个实施例的粒子群算法子系统中的粒子群算法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。
基于粒子群算法的轮廓曲线数控代码生成方法，用于数控机床，包括如下加工步骤：
(1)于数控系统中对加工工件的轮廓曲线建立数学模型；
(2)将粒子群算法于计算机中编程迭代计算，求取有效的逼近节点；
(3)生成并输出加工刀具的加工曲面刀位轨迹数控代码；
(4)将加工工件放入加工台，通过夹具定位固定；
(5)由刀库出刀对刀，定位加工起点位置；
(6)所述加工刀具依步骤(3)获得的加工曲面刀位轨迹数控代码，于所述加工台上对所述加工工件加工，获得成品。
将粒子群算法运用于所述数控机床的数控代码生成中，确定加工曲面刀位轨迹，用来控制加工刀具对工件的加工，使所述加工刀具准确地完成工件外形轮廓曲线的加工，提高了对工件外形轮廓曲线的加工精度，从而同时提高了数控机床的工作效率和质量，操作简单直接，加工精度高。
进一步说明，所述建立数学模型包括如下步骤：
(1)确定允许误差、波动误差和逼近直线的斜率；
(2)确定自由曲线方程和逼近直线方程；
(3)确定目标函数、约束条件和终止条件。
通过建立数学模型将等误差直线逼近节点坐标的问题转变为带约束的函数优化问题，大大提高获得所述加工曲面刀位轨迹数控代码的准确度，满足于计算机的编程中的需要，从而有效获得所述刀具的加工曲面轨迹，保证刀具加工的精确性和稳定性。
进一步说明，所述粒子群迭代计算包括如下步骤：
(1)给定自由曲线参数和加工起点坐标；
(2)随机给定一组初始位置坐标；
(3)计算该组所有节点的目标函数值，评价所有的目标函数值是否在允许误差范围内，即是否符合等误差要求；
(4)所述节点符合误差要求则进行存储，否则进行迭代搜索更新节点位置。
通过利用粒子群算法于计算机编程中迭代计算，有效求取的精确的逼近节点，从而降低数控机床对加工工件外形轮廓曲线的难度，提高数控机床的加工精度。
一种加工工件外形轮廓曲线的数控机床，如图1所示，包括加工台、加工刀具和数控系统，所述数控系统设置有用于确定加工曲面刀位轨迹的粒子群算法子系统，所述粒子群算法子系统根据工件加工面的起点位置确定所述加工刀具的移动，所述加工刀具由所述数控系统控制其对工件的外形轮廓曲线的加工。
所述粒子群算法子系统是通过建立数学模型和采用粒子群算法于计算机编程中的迭代计算求解优化，获取所述加工刀具的加工曲面轨迹的逼近节点。
数控机床通过所述数控系统设置所述粒子群算法子系统来确定加工曲面刀位轨迹，从而控制所述加工刀具对工件外形轮廓曲线的加工，解决了外形轮廓曲线的几何计算方法难以在计算机中运用，对于复杂曲线无法有效地确定最优的加工曲面轨迹，只能通过数值分析与处理的问题。本发明取代了原有的几何计算方法，设置了粒子群算法子系统，通过建立数学模型和采用粒子群算法于计算机编程中的迭代计算求解优化，来获取加工曲面轨迹的逼近节点，直接有效地确定最优的加工曲面刀位轨迹，从而使所述加工刀具准确地完成工件外形轮廓曲线的数控加工，提高数控机床的工作效率和质量，操作简单直接、加工精度高。需要说明，所述子系统可以为软件或固件，其中软件设有函数或子程序。
进一步说明，所述加工工件的外形轮廓曲线为自由曲线。
自由曲线是数控加工中常遇到的工件外形轮廓曲线，通过所述数控系统对自由曲线的数控加工，建立数学模型和采用粒子群算法迭代计算，实现自由曲线等误差直线逼近节点的几何计算方法于计算机中编程并运用于所述数控机床中，降低数控机床的加工难度，提高加工精度。
进一步说明，所述粒子群算法子系统的操作步骤如下：
A建立数学模型
(1)确定允许误差、波动误差和逼近直线的斜率；
(2)确定自由曲线方程和逼近直线方程；
(3)确定目标函数、约束条件和终止条件；
B粒子群算法迭代计算求解优化
(1)给定自由曲线参数和加工起点坐标(X0,Y0)；
(2)随机给定一组初始位置坐标(X,Y)；
(3)计算该组所有节点的目标函数值F(x)，评价所有的目标函数值是否在允许误差范围内，即是否符合等误差要求；
(4)所述节点符合误差要求则进行存储，否则进行迭代搜索更新节点位置。
具体的数学模型建立思路是：将等误差直线逼近节点坐标的问题转变为带约束的函数优化问题，并使用粒子群算法进行优化求解以实现等误差直线逼近节点坐标的求解。数学表示如下：
设自由曲线方程为：y＝f(x)
允许误差为：e
波动误差为：bn
逼近直线段的起点坐标为：(X0，Y0)
逼近直线段的终点坐标为：(X，Y)
自由曲线上的点的坐标为：(xj，yj)
逼近直线的斜率为：k＝(Y-Y0)/(X-X0)
逼近直线的方程为：y-Y0＝k(x-X0)，即k·x-y-k·X0+Y0＝0
逼近直线与自由曲线上点的误差距离为：
数学模型如下：
目标函数为：F(x)＝|d-e|
约束条件为：y＝f(x)
终止条件为：F(x)≤bn
如图2所示，粒子群算法来源于对鸟群的觅食行为进行模拟，即通过迭代模拟鸟群寻找最优觅食位置的过程，所述粒子群算法是经过初始化、评价种群、更新学习样本、更新粒子、评价、迭代更新的过程来获得最优解。所述初始化为一组随机个体，这些个体被假设为一个个分布在解空间内的粒子，每个粒子代表一个解，通过计算目标函数值来评价这些粒子的优劣，然后综合利用种群信息(全局最优)和个体经验(个体最优)，不断更新粒子的位置(解的大小)和速度(解变化的大小)，以便向最优解或较优解靠近。
如图3所示，本发明将所述粒子群算法运用于所述数控机床中，即在等误差直线逼近节点中使用粒子群算法求解单个节点，在建立数学模型的基础上，进行初始化、评价和迭代更新，所述初始位置坐标指所述刀具加工的终点坐标，评价所有的目标函数值是否在允许误差范围内，不断进行跌代更新，使得节点位置向最优解靠近，即自由曲线的最优逼近节点坐标，最终获得所述加工刀具的最优的加工曲面轨迹，从而提高对所述工件外形轮廓曲线的加工精度。
进一步说明，所述目标函数为所述自由曲线与逼近直线的误差。
将目标函数设为所述自由曲线与逼近直线的误差，从而评价目标函数值与波动误差的大小关系，判断是否在允许误差的范围内，保证所述逼近节点的误差于一定范围内。
进一步说明，所述约束条件为逼近节点在自由曲线上。
将约束条件设为逼近节点在自由曲线上，克服了原有的无法判断直线与自由曲线是否相交的缺点，将等误差直线逼近节点坐标的问题转变为带约束的函数优化问题，保证所求取的逼近节点的精度。
进一步说明，所述迭代终止条件为误差允许范围。
将误差允许范围作为迭代终止的条件，保证所求取的逼近节点坐标在误差允许的范围内，即保证逼近节点的加工误差，从而保证所述加工刀具对工件外形轮廓曲线的加工精度。
以上结合具体实施例描述了本发明的技术原理。这些描述只是为了解释本发明的原理，而不能以任何方式解释为对本发明保护范围的限制。基于此处的解释，本领域的技术人员不需要付出创造性的劳动即可联想到本发明的其它具体实施方式，这些方式都将落入本发明的保护范围之内。
Claims (2)
1.基于粒子群算法的轮廓曲线数控代码生成方法，其特征在于：用于数控机床，包括如下加工步骤：
(1)于数控系统中对加工工件的轮廓曲线建立数学模型；
(2)将粒子群算法于计算机中编程迭代计算，求取有效的逼近节点；
(3)生成并输出加工刀具的加工曲面刀位轨迹数控代码；
(4)将加工工件放入加工台，通过夹具定位固定；
(5)由刀库出刀对刀，定位加工起点位置；
(6)所述加工刀具依步骤(3)获得的加工曲面刀位轨迹数控代码，于所述加工台上对所述加工工件加工，获得成品；
所述建立数学模型包括如下步骤：
Ⅰ.确定允许误差、波动误差和逼近直线的斜率；
Ⅱ.确定自由曲线方程和逼近直线方程；
Ⅲ.确定目标函数、约束条件和终止条件；
所述粒子群迭代计算包括如下步骤：
①给定自由曲线参数和加工起点坐标；
②随机给定一组初始位置坐标；
③计算该组所有节点的目标函数值，评价所有的目标函数值是否在允许误差范围内，即是否符合等误差要求；
④所述节点符合误差要求则进行存储，否则进行迭代搜索更新节点位置；
所述目标函数为所述自由曲线与逼近直线的误差，所述约束条件为逼近节点在自由曲线上，所述迭代终止条件为误差允许范围。
2.一种加工工件外形轮廓曲线的数控机床，包括加工台、加工刀具和数控系统，其特征在于：所述数控系统设置有用于确定加工曲面刀位轨迹的粒子群算法子系统，所述粒子群算法子系统根据工件加工面的起点位置确定所述加工刀具的移动，所述加工刀具由所述数控系统控制其对工件的外形轮廓曲线的加工；
所述粒子群算法子系统是通过建立数学模型和采用粒子群算法于计算机编程中的迭代计算求解优化，获取所述加工刀具的加工曲面轨迹的逼近节点；
所述加工工件的外形轮廓曲线为自由曲线；
所述粒子群算法子系统的操作步骤如下：
A建立数学模型
Ⅰ.确定允许误差、波动误差和逼近直线的斜率；
Ⅱ.确定自由曲线方程和逼近直线方程；
Ⅲ.确定目标函数、约束条件和终止条件；
B粒子群算法迭代计算求解优化
①给定自由曲线参数和加工起点坐标；
②随机给定一组初始位置坐标；
③计算该组所有节点的目标函数值，评价所有的目标函数值是否在允许误差范围内，即是否符合等误差要求；
④所述节点符合误差要求则进行存储，否则进行迭代搜索更新节点位置；
所述目标函数为所述自由曲线与逼近直线的误差；
所述约束条件为逼近节点在自由曲线上；
所述迭代终止条件为误差允许范围。
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Citations (1)
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Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| NURBS Curve Approximation using Particle Swarm Optimization;Delint Ira Setyo Adi，Siti Mariyam bt Shamsuddin;《2010 Seventh International Conference on Computer Graphics，Imaging and Visualization》;20101231;第73-70页 * |
| 基于等误差直线拟合优化算法的非圆曲线加工技术研究;朱虹;《制造业自动化》;20130131;第75-82页 * |
| 基于粒子群优化算法的自由曲线双圆弧逼近;郑永前，王云鹏，王科委;《中国机械工程》;20111130;第22卷(第21期);第2530-2535页 * |
| 数控系统等误差直线逼近节点算法分析与改进;文豪，高健;《机械设计与制造》;20130930;第217-223页 * |
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