CN109794813A - 一种考虑加工弹性变形的机器人砂带磨抛表面粗糙度预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种考虑加工弹性变形的机器人砂带磨抛表面粗糙度预测方法，引入工件、砂带接触轮弹性模量的修正值，建立一个适用于机器人砂带磨抛的未变形切屑厚度模型；并基于砂带轮所提供能量与去除材料所需能量的相等关系，利用试验测量的不同工艺参数条件下的磨抛力数据确定改进模型中的弹性模量指数；最后，利用改进并确定的未变形切屑厚度模型进行表面粗糙度预测，并与相同工艺条件下测量的表面粗糙度值进行比较，分析并评估改进后模型的预测精度。根据机器人砂带轮磨抛加工的工艺参数有效实现复杂曲面工件表面粗糙度的精准预测，提升该模型在理论建模中的普适性。

Description

一种考虑加工弹性变形的机器人砂带磨抛表面粗糙度预测 方法

技术领域

本发明涉及基于工业机器人自动化加工技术领域，具体涉及一种考虑加工弹性变形的机器人砂带磨抛表面粗糙度预测方法。

技术背景

以工业机器人为执行手段的砂带磨抛是提升复杂曲面零件加工表面质量和精度的重要工艺。作为评价磨抛加工效果的关键指标，表面粗糙度建模及预测一直是该领域的研究热点。现有的表面粗糙度建模方法主要是基于刚性接触的未变形切屑厚度来建立表面粗糙度预测模型，而在机器人砂带磨抛加工中工件及砂带接触轮均存在弹性变形，实际的切屑厚度发生变化，如采用现有的基于刚性接触未变形切屑厚度的表面粗糙度预测模型进行机器人砂带磨抛加工表面粗糙度预测，会影响预测精度，因而未变形切屑厚度模型的准确性直接决定了表面粗糙度预测精度。

发明内容

本发明就是针对现有技术的不足，提供了一种考虑加工弹性变形的机器人砂带磨抛表面粗糙度预测方法，它可根据机器人砂带轮磨抛加工的工艺参数有效实现复杂曲面工件表面粗糙度的精准预测，提升该模型在理论建模中的普适性。

为了实现上述目的，本发明所设计的考虑加工弹性变形的机器人砂带磨抛表面粗糙度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1建立考虑加工弹性变形的未变形切屑厚度模型：该模型包括工件和接触轮弹性模量与未变形切削厚的关系；

S2求解考虑加工弹性变形的未变形切屑厚度模型：基于不同加工工艺条件下的实际试验值，求解所述模型中的关系参数。

进一步地，所述步骤S1中工件和接触轮弹性模量与未变形切削厚的关系为指数关系，所述模型具体为：

其中，E₁表示接触轮的弹性模量，E₂表示工件的弹性模量，v_m工件进给速度；v_s接触轮线速度；a_e磨抛深度；d_eq接触轮当量直径；r为切屑宽厚比工件实际最大切屑厚度h_m'。

更进一步地，所述步骤S2的具体过程包括：

S2.1设计多组试验；

S2.2基于现有的刚性接触未变形切屑厚度模型求出未变形切屑厚度h_m；根据砂带轮所提供的能量等于去除材料所需的能量，建立等式：

F_tv_s＝E_c*Q_w

Q_w＝(Cb_sv_s)V_c

式中E_c表示切削比能，Q_w表示材料去除率，b_s为砂轮宽度，V_c为各个切屑片体积，假设一个切屑片为抛物线截面，V_c可以近似为最大横截面积(r*h_m'²/2)的1/3，，V_c的计算式为则等式可化简为：

通过等式求出工件实际最大未变形切屑厚度h_m'。

S2.3、将未变形切屑厚度h_m和实际最大切屑厚度h_m'代入考虑加工弹性变形的未变形切屑厚度模型反解出指数n，并将各组数据算出的指数n取平均值n_average，确定未变形切屑厚度模型：

再进一步地，所述设计试验的具体过程为：

通过操作台离线编程对机器人进行路径规划，并采用P240、P100粒度的砂带，分别在800rpm，1200rpm，1600rpm的砂带转速、法向力分别为40N，60N，80N，工件进给速度恒为50mm/s的条件进行18组加工试验并整理试验数据。

优选地，本发明还包括步骤S3模型验证及预测精度评估：通过比较相同工艺参数条件下的预测表面粗糙度值和实测表面粗糙度值，验证并评估S2所确定的模型的预测精度。

本发明的优点在于：

本申请在现有的刚性接触的未变形切屑厚度模型的基础上充分考虑弹性变形对切屑厚度模型精度的影响，引入工件、砂带接触轮弹性模量的修正值，建立一个适用于机器人砂带磨抛的未变形切屑厚度模型；并基于砂带轮所提供能量与去除材料所需能量的相等关系，利用试验测量的不同工艺参数条件下的磨抛力数据确定改进模型中的弹性模量指数；最后，利用改进并确定的未变形切屑厚度模型进行表面粗糙度预测，并与相同工艺条件下测量的表面粗糙度值进行比较，分析并评估改进后模型的预测精度。。

附图说明

图1为本发明实施例的结构示意图。

图2为砂带接触轮弹性变形示意图。

图3为不考虑加工弹性变形的未变形切屑厚度几何示意图。

图4为考虑加工弹性变形的未变形切屑厚度几何示意图。

图5为本发明实施例具体流程图。

图6为本发明实施例的实验结果对比图。

图中：1-工作站操作台、2-机器人控制柜、3-机器人本体、4-力控单元、5-工件夹具、6-试块、7-砂带磨抛机、8-磨抛控制柜、9-砂轮机、10-防护栏。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细描述：

如图1-图5所示，现有的机器人砂带磨抛系统包括力控机器人和打磨机构。力控机器人包括机器人本体3、机器人控制柜2、安装在机器人末端的力控单元4和夹持工具5，其中夹持工具主要用于夹持试块6。打磨机构主要是应用于对工件加工面的打磨。

在本发明的实施例中，如图1所示，整个加工过程在防护栏10中进行，打磨机构包括砂带磨抛机7、磨抛机控制柜8、砂轮机9。砂带磨抛机主要用于磨抛加工面，磨抛机控制柜主要用于控制磨抛作业、实时监测系统状态并将相关数据传输给操作台1等。

不同于传统砂轮磨抛，砂带磨抛的特点是砂带接触轮与工件接触瞬间会发生显著的弹性变形，从而导致磨抛深度发生明显变化，因此在其未变形切屑厚度建模中需要重点考虑这一现象。基于以上问题，本申请将现有的砂轮磨抛未变形切屑厚度模型进行改进，通过考虑砂带接触轮和工件接触时产生的加工弹性变形，建立一个适用于机器人砂带磨抛的未变形切屑厚度模型，并基于该模型提出表面粗糙度的预测新方法。

本发明所设计的一种考虑加工弹性变形的机器人砂带磨抛表面粗糙度预测方法包括以下步骤：

S1、考虑接弹性变形的未变形切屑厚度建模。针对机器人砂带磨抛过程中接触轮和工件之间出现的显著弹性变形，在现有的刚性接触未变形切屑厚度模型基础上进行改进，在模型中引入接触轮和工件的弹性模量，使改进后的模型符合实际加工情况。所述的改进后未变形切屑厚度模型建模步骤包括：

S1.1、工件和砂带轮弹性模量的确定。

弹性变形是指在机器人夹持工件进行砂带磨抛加工时，工件与砂带轮接触会因为力的作用而产生细微的变形，造成工件加工的几何精度下降，在模型中引入弹性模量就是为了修正这部分误差。在相同应力的条件下，低弹性模量的砂带接触轮的变形量大于高弹性模量砂带接触轮的变形量，因此，对于弹性模量较低的砂带接触轮，最大切屑厚度的减小量更大。同样的，弹性模量较高的工件会使砂带接触轮的变形更大，因此对于具有较高弹性模量的工件，切屑厚度的减小量更大。结合上述两种效应，可知最大切屑厚度模型正比于接触轮弹性模量与工件弹性模量的比值，因此三者的关系可表示为：

式中的E₁表示砂带接触轮的弹性模量，E₂表示工件的弹性模量。砂带接触轮是由铝合金的实心圆轮和橡胶外圈组成，如图1所示，其中F为加工过程中的法向力，r₁、r₂分别是接触轮的内径和外径，砂带接触轮的弹性模量计算如式(2～5)。

d_L＝d_L1+d_L2 (4)

其中d_L1、d_L2和d_L分别是接触轮的铝合金部分、橡胶部分和整个砂带轮在径向上的压缩量，S为砂带轮与工件的接触面积，E'₁为接触轮铝合金部分的弹性模量，E'₂为接触轮橡胶部分的弹性模量，E₂，E'₁和E'₂均可通过查表可得。

S1.2、工件和砂带轮的弹性模量分别与未变形切屑厚度的关系确定。

基于最大切屑厚度模型正比于接触轮弹性模量与工件弹性模量，建立的模型为：

其中，v_m工件进给速度；v_s接触轮线速度；a_e磨抛深度；d_eq接触轮当量直径；r为切屑宽厚比；h_m'为工件实际最大切屑厚度。

S2求解模型：基于不同加工工艺条件下的实际试验值，求解所述模型中的关系参数。基于根据砂带轮所提供的能量与去除材料所需的能量的等量关系，将不同加工工艺条件下实际测量得到的磨抛力数据和带入S1所建立的数学模型中，确定得到该模型中的弹性模量指数。并基于该模型建立表面粗糙度预测模型。

S2.1、通过操作台离线编程对机器人进行路径规划，并采用P240、P100粒度的砂带，分别在800rpm，1200rpm，1600rpm的砂带转速、法向力分别为40N，60N，80N，工件进给速度恒为50mm/s的条件进行18组加工试验并整理试验数据。

S2.2、基于现有的刚性接触未变形切屑厚度模型求出未变形切屑厚度h_m；根据砂带轮所提供的能量等于去除材料所需的能量，建立等式(7)

F_tv_s＝E_c*Q_w (8)

Q_w＝(Cb_sv_s)V_c (9)

式中E_c表示切削比能，Q_w表示材料去除率，b_s为砂轮宽度，V_c为各个切屑片体积，假设一个切屑片为抛物线截面，V_c可以近似为最大横截面积(r*h_m'²/2)的1/3，V_c的计算式为则等式可化简为：

通过等式(6)求出工件实际最大未变形切屑厚度h_m'。

S2.3、将未变形切屑厚度h_m和实际最大切屑厚度h_m'代入考虑加工弹性变形的未变形切屑厚度模型反解出指数n,并将各组数据算出的指数n取平均值n_average，确定改进后的未变形切屑厚度模型。

S2.4、并基于h_m'模型建立表面粗糙度预测模型。

Ra＝0.396×(1-0.096)×h _m' (13)

S3、模型验证及预测精度评估。通过比较相同工艺参数条件下的预测表面粗糙度值和实测表面粗糙度值，验证并评估S2所确定的改进后模型的预测精度。

Ra＝0.396×(1-0.096)×h_m (14)

Ra'＝0.396×(1-0.096)×h_m' (15)

通过分析基于刚性接触未变形切屑厚度模型和改进后未变形切屑厚度的表面粗糙度预测值R_a'和R_a相对于同工艺条件试验的实际测量值间的误差，对该预测方法精度进行评估。根据以上建模及模型验算的结果所示，通过基于改进的未变形切屑厚度模型的机器人砂带磨抛表面粗糙度预测方法算出的粗糙度更接近实际测量的粗糙度值。证明了基于改进后未变形切屑厚度模型的机器人砂带磨抛表面粗糙度预测方法可实现对工件表面粗糙度的精准预测，提升该模型在理论建模中的普适性。

本发明具有以下特点：1)、建立适用于机器人砂带磨抛的改进后未变形切屑厚度模型，充分考虑加工过程中弹性变形对切屑厚度工艺参数的影响；2)、本发明能有效实现复杂曲面工件表面粗糙度的精准预测；3)、采用新的表面粗糙度模型预测方法可确定机器人砂带磨抛加工最佳的工艺参数范围，使工件加工后的表面质量和精度满足实际需求。

以上实施例仅用于说明本发明的设计思想和特点，其目的在于使本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，本发明的保护范围不限于上述实施例。所以，凡依据本发明所揭示的原理、设计思路所作的等同变化或修饰，均在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种考虑加工弹性变形的机器人砂带磨抛表面粗糙度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1建立模型：该模型包括工件和接触轮弹性模量与未变形切削厚的关系；

S2求解模型：基于不同加工工艺条件下的实际试验值，求解所述模型中的关系参数。

2.根据权利要求1所述的考虑加工弹性变形的机器人砂带磨抛表面粗糙度预测方法，其特征在于：所述步骤S1中工件和接触轮弹性模量与未变形切削厚的关系为指数关系，所述模型具体为：

其中，E₁表示接触轮的弹性模量，E₂表示工件的弹性模量，v_m工件进给速度；v_s接触轮线速度；a_e磨抛深度；d_eq接触轮当量直径；r为切屑宽厚比工件实际最大切屑厚度h_m'。

3.根据权利要求2所述的考虑加工弹性变形的机器人砂带磨抛表面粗糙度预测方法，其特征在于：所述步骤S2的具体过程包括：

S2.1设计多组试验；

S2.2基于现有的刚性接触未变形切屑厚度模型求出未变形切屑厚度h_m；根据砂带轮所提供的能量等于去除材料所需的能量，建立等式：

F_tv_s＝E_c*Q_w

Q_w＝(Cb_sv_s)V_c

式中E_c表示切削比能，Q_w表示材料去除率，b_s为砂轮宽度，V_c为各个切屑片体积，假设一个切屑片为抛物线截面，V_c可以近似为最大横截面积(r*h_m'²/2)的1/3，V_c的计算式为则等式可化简为：

通过等式求出工件实际最大未变形切屑厚度h_m'；

S2.3、将未变形切屑厚度h_m和实际最大切屑厚度h_m'代入考虑加工弹性变形的未变形切屑厚度模型反解出指数n，并将各组数据算出的指数n取平均值n_average，确定未变形切屑厚度模型：

S2.4、并基于h_m'模型建立表面粗糙度预测模型：

Ra＝0.396×(1-0.096)×h_m'。

4.根据权利要求3所述的考虑加工弹性变形的机器人砂带磨抛表面粗糙度预测方法，其特征在于：所述设计试验的具体过程为：

通过操作台离线编程对机器人进行路径规划，采用P240、P100粒度的砂带，分别在800rpm，1200rpm，1600rpm的砂带转速、法向力分别为40N，60N，80N，工件进给速度恒为50mm/s的条件进行18组加工试验并整理试验数据。

5.根据权利要求1所述的考虑加工弹性变形的机器人砂带磨抛表面粗糙度预测方法，其特征在于：

还包括步骤S3模型验证及预测精度评估：通过比较相同工艺参数条件下的预测表面粗糙度值和实测表面粗糙度值，验证并评估S2所确定的模型的预测精度。