CN107272574A - 一种面向能耗的孔加工刀具及工艺参数集成优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明的目的是解决多刀具孔加工中,由于刀具直径和工艺参数没有集成优化而造成的能耗和时间高的问题,即公开了一种面向能耗的孔加工刀具及工艺参数集成优化方法,包括以下步骤:首先系统地分析了先钻后铣的多刀具孔加工过程的能耗特性;在此基础上建立了以刀具直径及工艺参数为优化变量,以能耗和时间最小为优化目标的多刀具孔加工多目标集成优化模型;并提出了一种基于粒子群算法的优化求解方法;最后采用求得的最优刀具组合和工艺参数对孔进行先钻后铣加工。
Description
技术领域
本发明涉及机械加工领域,具体涉及多刀具孔加工中与能耗和时间相关的刀具直径及工艺参数集成优化方法。
背景技术
数控加工系统能量消耗大,如何降低机床能耗成为一个关键性问题。数控加工过程中的刀具直径及工艺参数的合理选择对降低机床能耗,提高加工效率有重要意义。在以往刀具直径及工艺参数优化选择的研究中,各刀具直径及工艺参数均是单一环节的独立优化,忽略了两个环节之间的相互作用关系。一方面,零件数控加工过程常涉及多把刀具,且能耗同时受刀具直径和工艺参数的影响;另一方面,不同直径的刀具导致工艺参数组合具有多样性。与单独优化刀具直径或单独优化工艺参数相比,通过开展刀具直径和工艺参数集成优化能进一步降低数控加工能耗。目前面向能耗的刀具直径优化研究较少,因此综合考虑数控加工过程中能耗和时间问题对刀具直径及工艺参数进行集成优化,是一个亟需解决的关键科学问题。
发明内容
本发明的目的是解决多刀具孔加工中,由于刀具直径和工艺参数没有集成优化而造成的能耗和时间高的问题。
为实现本发明的目的而采用的技术方案是这样的,即一种面向能耗的多刀具孔加工刀具直径及工艺参数集成优化方法,包括以下步骤:
步骤1:描述多刀具孔加工过程能耗构成,系统地分析了先钻后铣的多刀具孔加工过程的能耗特性,并构建了多刀具孔加工能耗优化函数;
步骤2:在能耗优化函数的基础上建立了以刀具直径及工艺参数为优化变量,以能耗和时间最小为优化目标的多刀具孔加工多目标集成优化模型;
步骤3:提出了一种基于粒子群算法的优化求解方法。
步骤4:采用步骤3得到的最优刀具组合和工艺参数对孔进行先钻后铣加工。
优选地,步骤1中,所述的多刀具孔加工能耗优化函数为:
式中Ed为孔加工过程中钻削能耗,该过程采用某组钻头刀具组合 Tf(m把可行刀具)进行钻孔和扩孔加工,Tk(k=1…m)为该刀具组合中第k把可行刀具;Em为孔加工过程中铣削能耗,该过程采用一把立铣刀Cf进行铣孔加工。Pud k为钻削加工过程第k(k=1,2…,m)把钻头的空载功率,Pum r、分别为粗铣加工阶段和精铣加工阶段的空载功率, Tlm r、分别为粗铣加工阶段和精铣加工阶段的刀具寿命。
优选地,步骤2中,所述一种能耗和时间最小为优化目标的多刀具孔加工多目标集成优化模型:
其中最优钻削刀具组合
式中Tf为可进行钻削的刀具集,各可行刀具按照直径尺寸由小到大进行排列,即d(T1)﹤d(T2)﹤…﹤d(Tn)且d(Tn)﹤D;
其中为最优铣刀
式中Cf为可进行铣削的刀具集,各可行刀具按照直径尺寸由小到大进行排列,即d(C1)﹤d(C2)﹤…﹤d(Cn)且d(Cn)﹤D;
Pdrill(n,f)为钻削加工参数,Pmill(n,fz,ap,ae)为铣削加工参数。
Ttotal为多刀具孔加工过程时间
式中td为钻削过程时间,tm为铣削过程时间。
为第k把刀的钻削过程空走刀时间,为第k把刀的钻削过程的切削时间,tpct单位磨钝换刀时间,为第k把钻头的刀具寿命。
tcm为孔铣削加工过程切削时间,和分别为轴向每层粗铣切削时间和精铣切削时间,为第r把铣刀的刀具寿命。tch为换刀时间。
对于孔的钻削过程而言,为了保证刀具冷却充分和排屑顺畅,常采用啄孔的方式进行孔加工。如图1所示,啄式孔加工过程主要包括以下几个动作:①快速定位到参考点R;②慢速下切安全高度h1到加工平面;③切削加工:每次啄孔深度为Q;④每次啄孔后快速退刀至参考点R;⑤在R点处停留时间tsp以便排屑;⑥加工完成后返回初始平面。
单把钻头钻削过程空走刀时间tud可表示为:
式中Lud q、Lud s和f udq、fuds分别是钻削时刀具快速进给和慢速下切的空行程长度及进给量,N为钻削循环次数,h1和h2分别为入切量和超切量,ceil[·]为向上取整。
孔的铣削加工过程如图2所示,采用三轴联动的方式进行孔的铣削,该过程包括孔的粗铣加工和精铣加工,其中粗加工采用端铣,精加工采用周铣。此外,孔的铣削加工只涉及到一把铣刀的加工,空走刀行程及时间短,则空走刀时的能耗可忽略不计。
切削时间tc。单把钻头钻削过程切削时间tcd的计算公式如下:
孔铣削加工过程切削时间tcm的计算公式如下:
式中D1为钻削过程结束后所加工的孔径尺寸,U为径向铣削工步数,W为轴向铣削层数,tcm r、分别为轴向每层粗铣切削时间和精铣切削时间,lr、lf分别为轴向每层粗铣切削路径长度和精铣切削路径长度,ae r、ap r分别为粗铣径向铣削宽度和轴向铣削深度,分别为孔径向和轴向单边精加工余量,fv r、和fz r、分别为粗铣和精铣加工阶段切削进给速度和每齿进给量,且fv=nzfz。
优选地,步骤3中,所述的一种基于粒子群算法的优化求解方法。根据先钻后铣的多刀具孔加工刀具直径及工艺参数多目标集成优化问题的特点,对MOPSO算法中的关键步骤作了改进,其流程图如图 3所示。
附图说明
图1孔的钻削加工循环过程
图2孔的铣削加工过程
图3 MOPSO算法流程
图4不同刀具组合下多目标优化的pareto解
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明,但不应该理解为本发明上述主题范围仅限于下述实施例。在不脱离本发明上述技术思想的情况下,根据本领域普通技术知识和惯用手段,做出各种替换和变更,均应包括在本发明的保护范围内。
本实验以ZXK50数控立式钻铣床为平台,通过在机床电器柜安装HC33C3型功率传感器来获取机床的总电压和总电流,采用重庆大学自主研发的机床能效监控系统来测量该机床实时功率。数控机床及加工刀具相关规格参数分别如表1和表2所示。
表1数控机床规格参数
表2加工刀具规格参数
模型相关计算系数
工件材料为45#钢,钻头材料为YG8硬质合金,立铣刀材料为YT15 硬质合金,孔表面粗糙度不超过3.2μm,根据切削用量简明手册可以查得钻孔、扩孔和铣孔的刀具寿命、切削功率及扭矩计算系数;
刀具寿命的相关计算系数如表3和表4所示:
表3钻孔/扩孔刀具寿命系数
表4铣孔刀具寿命系数
孔钻削加工和铣削加工的切削功率相关计算系数分别如表5和表6所示:
表5钻孔/扩孔切削功率系数
表6铣孔切削功率系数
其它相关计算系数如表7所示:
表7其他相关计算系数
刀具直径及工艺参数多目标集成优化的必要性。
为了验证多刀具孔加工过程刀具直径及工艺参数多目标集成优化的必要性,设计了6个案例开展优化求解,如表8所示。
表8案例对比分析
由表8的案例对比分析可知:
1)以加工能耗Etotal最小为优化目标时,对多刀具孔加工过程中的刀具直径及工艺参数开展集成优化(案例5),与单独优化刀具直径 (案例3)相比,前者的能耗减少了8.01%;刀具直径及工艺参数集成优化(案例5),与单独优化工艺参数相比(案例1),前者的能耗减少了7.14%。
2)以加工时间Ttotal最小为优化目标时,对刀具直径及工艺参数开展集成优化(案例6),与单独优化刀具直径(案例4)相比,前者的加工时间降低了16.24%;刀具直径及工艺参数集成优化(案例6),与单独优化工艺参数(案例2)相比,前者的加工时间降低了12.70%。
3)当开展刀具直径及工艺参数集成优化的时,以Etotal最小为优化目标(案例5),与以Ttotal最小为优化目标(案例6)相比,前者的加工能耗降低9.10%、加工时间增加30.51%。由此可见,在开展多刀具孔加工过程中的刀具直径与工艺参数集成优化时,加工能耗与加工时间存在一定的相互冲突关系。
综上所述,在先钻后铣的多刀具孔加工过程中,与单独优化刀具直径或单独优化工艺参数相比,通过开展刀具直径及工艺参数多目标集成优化,能进一步降低数控机床加工能耗和加工时间,因此,需要开展面向能耗和时间的多刀具孔加工刀具直径及工艺参数多目标集成优化,从而达到数控加工过程能耗和时间最小的整体最优。
(2)刀具直径及工艺参数多目标集成优化结果及分析。
采用MATLAB语言编写粒子群算法对模型进行求解,初始种群大小设为60,迭代次数设为200,分别得到了m(m=1,2,…,6)把钻头和 1把铣刀组合下的刀具直径及工艺参数集成优化结果,6组pareto解集,如图3所示。从每组pareto解中选取一个权衡了加工能耗和加工时间的最优解,详细优化结果如表9所示。
表9不同刀具组合下的优化结果
从表9的优化结果可以看出:
1)钻削过程加工能耗和加工时间均随着钻头数量增多而增大。当m=1时,钻削能耗占总能耗的比例不足10%,而在m=6时这一数据仍不足50%,可见钻削过程的能耗占总加工能耗Etotal的比例较小;当m=2时,钻削时间占总时间的比例已接近50%,而在m=6 时这一数据更是超过80%,可见钻削过程的时间占总加工时间Ttotal的比例较大。
2)随着刀具组合中钻头数量的增多,加工能耗Etotal呈先减后增的趋势。因为钻削能耗较小,占Etotal的比例也较小,当刀具组合只有1把钻头时,钻削之后留给铣削的物料较多,导致铣削过程加工时间较长,能耗较大,随着钻头数量的增加,钻削之后留给铣削的物料减少,致使铣削能耗减少,Etotal呈下降趋势;而随着钻头数量进一步增加,钻削加工时间也进一步增大,致使钻削能耗也逐渐增大,同时刀具组合中刀具数量越多,换刀时间及空载时间也越大,辅助系统能耗增加,Etotal又呈上升趋势。
3)随着刀具组合中钻头数量的增多,加工时间Ttotal呈增大的趋势。因为钻削进给量小,物料去除率相比于铣削较小,钻削时间占 Ttotal的比例较大,随着钻头数量增多,钻削过程的切削路径增加,切削时间增加;此外换刀时间及空载时间也会随着刀具数量增加而增加。
在多刀具孔加工刀具直径及工艺参数集成优化中,单独优化 Etotal和Ttotal,以及同时优化Etotal&Ttotal的详细结果如表10所示。
表10优化结果
从表10的优化结果可以看出:
1)单独优化加工能耗Etotal时,最优钻头刀具组合为m=3,即最优刀具组合为3把钻头和1把铣刀(1钻2扩1铣);单独优化加工时间Ttotal时,最优钻头刀具组合为m=2,即最优刀具组合为2把钻头和1把铣刀(1钻1扩1铣);综合考虑Etotal&Ttotal的最优钻头刀具组合为m=3,即最优刀具组合为3把钻头和1把铣刀(1钻2扩1铣)。
2)以加工能耗和加工时间最小为多目标开展集成优化,与以加工能耗最小为单目标集成优化相比,前者的加工能耗增加1.89%、加工时间减少10.27%;与以加工时间最小为单目标集成优化相比,加工能耗降低7.39%、加工时间增加17.11%;与经验工艺方案相比,加工能耗减小了9.18%,加工时间减小了11.05%。由此表明:通过开展多刀具孔加工刀具直径及工艺参数多目标集成优化,能够实现加工能耗和加工时间最小两个目标的协调最优。
3)单独优化Ttotal与单独优化Etotal的工艺方案相比,前者的加工能耗高、加工时间低。这是因为单独以Ttotal为优化目标开展集成优化出的刀具直径及工艺参数相对较大,而单独以Etotal为优化目标开展集成优化出的刀具直径及工艺参数相对较小:一方面,选择较大的刀具直径及工艺参数,降低了各工步的切削加工时间,导致切削加工能耗也随之减少;另一方面,较大的工艺参数导致刀具磨损加剧,由此增加了磨钝换刀时间和磨钝换刀能耗。当参数增大引起的切削时间减少比磨钝换刀引起的时间增加更为显著时,以及当磨钝换刀引起的能耗增加比参数增大引起的切削能耗减少更为显著时,就会导致加工时间降低而加工能耗却在增加的情况。
4)同时优化Etotal&Ttotal得到的刀具直径及工艺参数可实现磨钝换刀能耗和切削能耗、磨钝换刀时间和切削时间的协调最优,最终达到加工能耗和加工时间的整体最优。
Claims (3)
1.一种面向能耗的孔加工刀具及工艺参数集成优化方法,其特征在于包括以下步骤:
步骤1:描述多刀具孔加工过程能耗构成,系统地分析了先钻后铣的多刀具孔加工过程的能耗特性,并构建了多刀具孔加工能耗优化函数;
步骤2:在能耗优化函数的基础上建立了以刀具直径及工艺参数为优化变量,以能耗和时间最小为优化目标的多刀具孔加工多目标集成优化模型;
步骤3:提出了一种基于粒子群算法的优化求解方法。
步骤4:采用步骤3得到的最优刀具组合和工艺参数对孔进行先钻后铣加工。
2.根据权利要求1所述的一种面向能耗的孔加工刀具及工艺参数集成优化方法,其特征在于:步骤1中,所述多刀具孔加工能耗优化函数为:
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式中Ed为孔加工过程中钻削能耗,该过程采用某组钻头刀具组合Tf(m把可行刀具)进行钻孔和扩孔加工,Tk(k=1…m)为该刀具组合中第k把可行刀具;Em为孔加工过程中铣削能耗,该过程采用一把立铣刀Cf进行铣孔加工。Pud k为钻削加工过程第k(k=1,2…,m)把钻头的空载功率,Pum r、Pum f分别为粗铣加工阶段和精铣加工阶段的空载功率,Tlm r、Tlm f分别为粗铣加工阶段和精铣加工阶段的刀具寿命。
3.根据权利要求1所述的一种面向能耗的孔加工刀具及工艺参数集成优化方法,其特征在于:步骤2中,所述以能耗和时间最小为优化目标的多刀具孔加工多目标集成优化模型:
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式中Tf为可进行钻削的刀具集,各可行刀具按照直径尺寸由小
到大进行排列,即d(T1)﹤d(T2)﹤…﹤d(Tn)且d(Tn)﹤D;
其中Cf *为最优铣刀
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式中Cf为可进行铣削的刀具集,各可行刀具按照直径尺寸由小到大进行排列,即d(C1)﹤d(C2)﹤…﹤d(Cn)且d(Cn)﹤D;
Pdrill(n,f)为钻削加工参数,Pmill(n,fz,ap,ae)为铣削加工参数。
Ttotal为多刀具孔加工过程时间
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1
式中td为钻削过程时间,tm为铣削过程时间。
为第k把刀的钻削过程空走刀时间,为第k把刀的钻削过程的切削时间,tpct单位磨钝换刀时间,为第k把钻头的刀具寿命。
tcm为孔铣削加工过程切削时间,和分别为轴向每层粗铣切削时间和精铣切削时间,为第r把铣刀的刀具寿命。tch为换刀时间。
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