CN110119566A - 一种适用于复杂曲面机器人砂带磨抛的切削深度预测方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例公开了一种适用于复杂曲面机器人砂带磨抛的切削深度预测方法及装置，该方法包括：通过有限元分析法获得接触轮与工件之间的应力分布,利用应力分布对接触轮与工件之间的赫兹接触模型进行修正，获得应力分布模型；获得工件经路径规划后得到的每一路径上的多个路径点；根据应力分布模型，结合每一路径点的磨抛时间及给进速度，获得每一路径点的切削深度预测模型，并基于实际切削深度确定预测模型的参数。该方法能够得到准确的应力分布模型，进一步获得切削深度预测模型，从而使磨抛过程中法向力和磨抛速度得到准确的控制，使工件的加工精度更符合实际要求，减少废料的产生。

Description

一种适用于复杂曲面机器人砂带磨抛的切削深度预测方法及 装置
技术领域
本发明属于机器人自动化加工领域，具体涉及一种适用于复杂曲面机器人砂带磨抛的切削深度预测方法及装置。
背景技术
作为一种新兴发展的机器人集成应用技术，机器砂带磨抛加工不仅可以替代低效率、高污染的手工精加工，而且可以显著提高生产率和制造灵活性，尤其适用于磨抛航空发动机叶片、整体叶盘等具有复杂曲面的大批量工件。砂带磨抛是一种柔性的材料去除加工方式，其特点主要体现在磨抛过程中接触轮与工件接触后会发生较大的弹性变形，并且随着磨抛力变化接触轮形变尺寸也会发生改变，因此在磨抛过程中，被加工工件表面的材料去除量不易控制，降低了工件的加工精度。
目前技术中,存在一种考虑接触轮弹性变形的机器人时代磨抛切削深度预测方法，通过赫兹接触模型描述接触轮与工件之间的接触问题，能够快速得到磨抛过程中接触轮与工件之间的接触应力分布，但单独的赫兹模型只适用于描述二维应力分布，无法精确计算实际情况中接触轮与工件的接触应力分布。且该切深预测模型采用的是线性材料去除率方法，只能预测理想形状工件的切深，无法预测复杂曲面工件的切削深度。
发明内容
本发明的目的在于提供一种适用于复杂曲面机器人砂带磨抛的切削深度预测方法及装置，可以根据磨抛参数的变化实现复杂曲面工件切削深度的快速预测，为机器人磨抛过程的实时仿真与质量控制提供指导。
第一方面，本发明实施例提供一种适用于复杂曲面机器人砂带磨抛的切削深度预测方法，包括：通过有限元分析法获得接触轮与工件之间的应力分布,利用所述应力分布对接触轮与工件之间的赫兹接触模型进行修正，获得应力分布模型；获得所述工件经路径规划后得到的每一路径上的多个路径点；根据所述应力分布模型，结合每一路径点的磨抛时间及给进速度，获得每一路径点的切削深度预测模型，并基于实际切削深度确定所述预测模型的参数。
第二方面，本发明实施例提供一种适用于复杂曲面机器人砂带磨抛的切削深度预测装置，包括：应力获取模块，用于通过有限元分析法获得接触轮与工件之间的应力分布,利用所述应力分布对接触轮与工件之间的赫兹接触模型进行修正，获得应力分布模型；路径获取模块，用于获得所述工件经路径规划后得到的每一路径上的多个路径点；模型处理模块，用于根据所述应力分布模型，结合每一路径点的磨抛时间及给进速度，获得每一路径点的切削深度预测模型，并基于实际切削深度确定所述预测模型的参数。
第三方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本发明第一方面一种适用于复杂曲面机器人砂带磨抛的切削深度预测方法的步骤。
本发明实施例的一种适用于复杂曲面机器人砂带磨抛的切削深度预测方法及装置，通过有限元分析法获得接触轮与工件之间的应力分布,利用所述应力分布对接触轮与工件之间的赫兹接触模型进行修正，从而能够得到准确的应力分布模型。进一步获得切削深度预测模型，从而可以实现复杂曲面工件磨抛切削深度的精准预测。采用该方法获得的切削深度预测模型可以使磨抛过程中法向力和磨抛速度得到准确的控制，使工件的加工精度更符合实际要求，减少废料的产生。
附图说明
下面将结合附图及实施方式对本发明作进一步说明，附图中：
图1为本发明实施例提供的一种适用于复杂曲面机器人砂带磨抛的切削深度预测方法应用场景图；
图2为本发明实施例提供的一种适用于复杂曲面机器人砂带磨抛的切削深度预测方法流程图；
图3为Abaqus中建立的接触轮与工件接触应力分布；
图4为通过路径规划软件得到的工件的磨抛抛路径和目标点；
图5为根据应力分布模型在matlab/simulink中建立的计算模块；
图6为matlab中通过最小二乘法计算模型参数；
图7为对单个目标点材料去除过程的示意图；
图8为切削深度在matlab/simulink中的计算模型；
图9为本发明实施例提供的一种适用于复杂曲面机器人砂带磨抛的切削深度预测装置结构图。
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-工件、7-砂带磨抛机、8-磨抛控制柜、9-砂轮机、10-栅栏。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1为本发明实施例提供的一种适用于复杂曲面机器人砂带磨抛的切削深度预测方法应用场景图，如图1所示，在栅栏10内,机器人砂带磨抛系统包括力控机器人3和打磨机构(本实施例中打磨机构指砂轮机9)。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和工件夹具5，其中工件夹具5主要用于夹持工件6。砂轮机主要是应用于对工件6加工面的打磨。在本发明的实施例中，打磨机构包括砂带磨抛机7，磨抛控制柜8。砂带磨抛机7主要用于磨抛加工面，磨抛控制柜8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工作操作台1等。
图2为本发明实施例提供的一种适用于复杂曲面机器人砂带磨抛的切削深度预测方法流程图，如图2所示，本发明实施例提供一种适用于复杂曲面机器人砂带磨抛的切削深度预测方法，包括：
S10、通过有限元分析法获得接触轮与工件之间的应力分布,利用所述应力分布对接触轮与工件之间的赫兹接触模型进行修正，获得应力分布模型。
在S10中，通过有限元分析法分析解接触轮与工件接触区域的接触应力分布，例如,通过有限元分析软件(如Abaqus)得到接触轮与工件接触区域的接触应力分布。图3为Abaqus中建立的接触轮与工件接触应力分布，参见图3。在有限元软件Abaqus中建立接触轮和工件的接触模型得到接触应力的分布情况。在本发明实施例中，工件材料为铝合金，其弹性模量远远大于接触轮的复合弹性模量在建模过程中将其简化为刚体。
赫兹接触模型主要是解决两任意曲面的弹性接触问题，其假设条件为两平面连续，并且二者因接触发生的变形位移远小于接触半径。这两点都是非常符合接触轮与工件的接触情况。赫兹接触模型pHertz(x)，表示以O点为原点，X方向坐标为x的点处的压力。
赫兹模型可以精确地估计接触区域的范围和接触中心的应力，但是赫兹接触模型只适用于二维模型，无法预测轴向接触线上的接触应力变化。为了能更准确地模拟自由曲面的工件与接触轮的接触情况，需要对赫兹接触模型进行修正，将接触线上的赫兹压力分布结果与Abaqus软件给出的结果进行对比，从而对赫兹接触模型进行修正，得到用于切削深度预测的应力分布模型。
S20、获得所述工件经路径规划后得到的每一路径上的多个路径点。
在S20中，对工件实施磨抛过程中的路径规划，可通过多个路径点构成路径。例如，可利用机器人路径规划软件完成对工件CAD模型的轨迹规划并得到每条路径上的一系列路径点(称为目标点)。图4为通过路径规划软件得到的工件的磨抛抛路径和目标点，如图4所示，通过RobotStudio插件进行磨抛路径规划并得到相应的目标点。
S30、根据所述应力分布模型，结合每一路径点的磨抛时间及给进速度，获得每一路径点的切削深度预测模型，并基于实际切削深度确定所述预测模型的系数。
在S30中，根据每一个目标点的磨抛时间，建立切削深度与各磨抛参数(主要是进给速度和接触应力)的关系模型，该关系模型即为切削深度预测模型。
例如，确定的关系模型为：
其中，其中h(i)为目标i点处的材料去除率；t0和tf分别为磨抛过程的开始时刻和结束时刻；r(i,t)为磨抛参数的函数，表示t时刻在目标点i处的瞬时材料去除率；Vw(t)为工件的进给速度；P(i,t)为t时刻目标i处的接触应力，可根据应力分布模型获得；Cg为其它磨抛参数的影响。
而后，基于实际切削深度可确定所述预测模型的参数，得到确定参数后的切削深度预测模型，以供实现机器人砂带磨抛的切削深度的预测。
本发明实施例提供的适用于复杂曲面机器人砂带磨抛的切削深度预测方法，通过有限元分析法获得接触轮与工件之间的应力分布,利用所述应力分布对接触轮与工件之间的赫兹接触模型进行修正，从而能够得到准确的应力分布模型。进一步获得切削深度预测模型，从而可以实现复杂曲面工件磨抛切削深度的精准预测。采用该方法获得的切削深度预测模型可以使磨抛过程中法向力和磨抛速度得到准确的控制，使工件的加工精度更符合实际要求，减少废料的产生。
在上述实施例的基础上，作为一种可选实施例，S30之后，还包括：将切削深度的预测值与实际切削深度进行对比，评估所述预测模型的精度。本发明实施例中，将切削深度的预测值与实际切深进行对比，计算二者之间的误差，从而完成对预测模型的精度评估。
根据以上对预测模型的精度评估结果可知，修正后的应力分布模型的预测值与实际实验数据之间的误差明显小于修正前的赫兹接触模型。证明在考虑磨抛过程复杂曲面工件在接触区域曲率不完全相同以及接触轮发生弹性形变的前提下，建立的切削深度的预测模型可以更准确的完成机器人磨抛过程的材料去除量预测。
在上述实施例的基础上，作为一种可选实施例，利用所述应力分布对接触轮与工件之间的赫兹接触模型进行修正之前，还包括：获取接触轮与工件接触情况的赫兹接触模型。获取的接触轮与工件接触情况的赫兹接触模型如下：
其中，F为机器人施加的法向载荷，W为接触轮的宽度，a为接触区域宽度的一半，pHertz(x)为以O点为原点，X方向坐标为x的点处的压力；
其中，R*为等效半径，E*为弹性模量；
其中，R1、R2分别为接触区域接触轮和工件的半径，E1、E2分别为接触轮和工件的弹性模量，μ1、μ2分别为接触轮和工件泊松比。
在上述实施例的基础上，作为一种可选实施例，S10中，利用所述应力分布对接触轮与工件之间的赫兹接触模型进行修正，获得应力分布模型，包括：将赫兹接触模型与所述应力分布进行对比，在赫兹接触模型的基础上引入误差补偿函数得到应力分布模型：
p(x,y)＝pHertz(x)·(1+c(y))
其中，p(x,y)为应力分布模型的接触点(x,y)处的接触应力，pHertz(x)为赫兹接触模型的接触应力，c(y)为根据有限元分析法引入的误差补偿函数。
本发明实施例提供的方法，通过引入误差补偿函数，对赫兹接触模型进行修正，从而能够得到准确的应力分布模型，能够提高切削深度预测的准确率。
在上述实施例的基础上，作为一种可选实施例，上述误差补偿函数为：
其中，R*为等效半径，Polynomial(|y|)为参数|y|的三次多项式。
将赫兹接触模型与所述应力分布进行对比，在赫兹接触模型的基础上引入误差补充函数得到应力分布模型之后，还包括：通过最小二乘法获得误差补偿函数的参数k、以及多项式的系数。例如,通过matlab软件得到应力分布模型,图5为根据应力分布模型在matlab/simulink中建立的计算模块,图6为matlab中通过最小二乘法计算模型参数,参见图5、6。
本发明实施例提供的方法，通过最小二乘法获得误差补偿函数的参数k、以及多项式的系数，有利于得到准确的应力分布模型，能够提高切削深度预测的准确率。
在上述实施例的基础上，作为一种可选实施例，S20包括：对所述工件进行路径规划，获得所述工件表面沿接触轮轴向主曲率最小的每一路径，以及每一路径上的多个路径点。在路径规划过程中本地坐标系的选择时，使一个轴垂直于工件表面，另一个轴平行于工件表面曲率最小的方向，这样可以保证工件与砂带接触轮之间的最佳接触。每个目标点处主曲率最小的路径只有一条。
本发明实施例中，可利用机器人路径规划软件完成对工件CAD模型的轨迹规划并得到每条路径上的一系列目标点。磨抛路径设计的要求是，磨抛过程中接触轮与工件接触时，工件表面沿接触轮轴向主曲率最小，可以保证工件与砂带接触轮之间的最佳接触。
在上述实施例的基础上，作为一种可选实施例，S30中，根据所述应力分布模型，结合每一路径点的磨抛时间及给进速度，获得每一路径点的切削深度预测模型，包括：
其中，Cg为其它磨抛参数的影响，在不改变砂轮参数的情况下为常数，Cg＝CA·Ka·K，CA为磨抛过程的修正常数，Ka为由磨料和被去除材料决定的阻力系数，Kt为砂带的耐用度系数；Vb为砂轮线速度，Vw为工件进给速度，PA为接触应力，可根据上述p(x,y)获得，e1、e2为常数，m为i点开始磨抛的接触点，n为i点结束磨抛的接触点，|STi+j+1-STi+j|为点i+j+1与点i+j之间的距离，Vw,i+j为机器人从点i+j运动到点i+j+1过程中的速度。
在上述实施例中已获得切削深度预测模型：
图7为对单个目标点材料去除过程的示意图，如图7所述，在离散时间情况下，机器人磨抛过程可以看作是机器人以确定的速度和接触力，使工件上的目标点一个接一个地通过接触轮完成磨抛。当工件磨抛路径上目标点i与接触轮发生接触时，对该点的磨抛开始，假设当接触中心在i-m点时，对i点的磨抛开始，当接触中心到达i+n时，对i点的磨抛结束。
瞬时材料去除率与影响因素之间并非线性关系，而是呈指数关系。因此，在上述公式的基础上切削深度模型可以具体描述为：
根据实际切削深度可确定上述预测模型的参数，Cg、e1、e2，例如通过最小二乘法求得，最终获得确定参数后的切削深度预测模型，以实现机器人砂带磨抛的切削深度的预测。例如，可通过matlab仿真实现，图8为切削深度在matlab/simulink中的计算模型，参加图8。
本发明实施例提供的适用于复杂曲面机器人砂带磨抛的切削深度预测方法，通过上述公式获取切削深度模型，在确定预测模型的参数后，能够实现复杂曲面工件磨抛切削深度的精准预测。
基于上述方法实施例相同的发明构思，本发明实施例提供一种适用于复杂曲面机器人砂带磨抛的切削深度预测装置。图9为本发明实施例提供的一种适用于复杂曲面机器人砂带磨抛的切削深度预测装置结构图，如图9所示，该装置包括应力获取模块201、路径获取202、以及模型处理模块203。应力获取模块201用于通过有限元分析法获得接触轮与工件之间的应力分布,利用所述应力分布对接触轮与工件之间的赫兹接触模型进行修正，获得应力分布模型；路径获取模块202用于获得所述工件经路径规划后得到的每一路径上的多个路径点；模型处理模块203用于根据所述应力分布模型，结合每一路径点的磨抛时间及给进速度，获得每一路径点的切削深度预测模型，并基于实际切削深度确定所述预测模型的参数。
本发明装置实施例的具体内容请参加上述各方法实施例，此处不在赘述。本发明装置实施例是实现上述各方法实施例的。
本发明实施例的机器人自动避障装置，通过有限元分析法获得接触轮与工件之间的应力分布,利用所述应力分布对接触轮与工件之间的赫兹接触模型进行修正，从而能够得到准确的应力分布模型。进一步获得切削深度预测模型，从而可以实现复杂曲面工件磨抛切削深度的精准预测。采用该方法获得的切削深度预测模型可以使磨抛过程中法向力和磨抛速度得到准确的控制，使工件的加工精度更符合实际要求，减少废料的产生。
本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中一种适用于复杂曲面机器人砂带磨抛的切削深度预测方法，例如包括：通过有限元分析法获得接触轮与工件之间的应力分布,利用所述应力分布对接触轮与工件之间的赫兹接触模型进行修正，获得应力分布模型；获得所述工件经路径规划后得到的每一路径上的多个路径点；根据所述应力分布模型，结合每一路径点的磨抛时间及给进速度，获得每一路径点的切削深度预测模型，并基于实际切削深度确定所述预测模型的参数。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以是两个或两个以上模块集成在一个单元中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可以用硬件实现，或固件实现，或它们的组合方式来实现。当使用软件实现时，可以将上述功能存储在计算机可读介质中或作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质。以此为例但不限于：计算机可读介质可以包括RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其他光盘存储、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质。
此外。任何连接可以适当的成为计算机可读介质。例如，如果软件是使用同轴电缆、光纤光缆、双绞线、数字用户线(DSL)或者诸如红外线、无线电和微波之类的无线技术从网站、服务器或者其他远程源传输的，那么同轴电缆、光纤光缆、双绞线、DSL或者诸如红外线、无线和微波之类的无线技术包括在所属介质的定影中。如本发明所使用的，盘(Disk)和碟(disc)包括压缩光碟(CD)、激光碟、光碟、数字通用光碟(DVD)、软盘和蓝光光碟，其中盘通常磁性的复制数据，而碟则用激光来光学的复制数据。上面的组合也应当包括在计算机可读介质的保护范围之内。
以上所述仅为本发明技术方案的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种适用于复杂曲面机器人砂带磨抛的切削深度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S10、通过有限元分析法获得接触轮与工件之间的应力分布,利用所述应力分布对接触轮与工件之间的赫兹接触模型进行修正，获得应力分布模型；
S20、获得所述工件经路径规划后得到的每一路径上的多个路径点；
S30、根据所述应力分布模型，结合每一路径点的磨抛时间及给进速度，获得每一路径点的切削深度预测模型，并基于实际切削深度确定所述预测模型的参数。
2.根据权利要求1所述的一种适用于复杂曲面机器人砂带磨抛的切削深度预测方法，其特征在于，所述S30之后，还包括：
将切削深度的预测值与实际切削深度进行对比，评估所述预测模型的精度。
3.根据权利要求1所述的一种适用于复杂曲面机器人砂带磨抛的切削深度预测方法，其特征在于，S10中，利用所述应力分布对接触轮与工件之间的赫兹接触模型进行修正之前，还包括：
获取接触轮与工件接触情况的赫兹接触模型：
其中，F为机器人施加的法向载荷，W为接触轮的宽度，a为接触区域宽度的一半，pHertz(x)为以O点为原点，X方向坐标为x的点处的压力；
其中，R*为等效半径，E*为弹性模量；
其中，R1、R2分别为接触区域接触轮和工件的半径，E1、E2分别为接触轮和工件的弹性模量，μ1、μ2分别为接触轮和工件泊松比。
4.根据权利要求1所述的一种适用于复杂曲面机器人砂带磨抛的切削深度预测方法，其特征在于，S10中，利用所述应力分布对接触轮与工件之间的赫兹接触模型进行修正，获得应力分布模型，包括：
将赫兹接触模型与所述应力分布进行对比，在赫兹接触模型的基础上引入误差补偿函数得到应力分布模型：
p(x,y)＝pHertz(x)·(1+c(y))；
其中，p(x,y)为应力分布模型的接触点(x,y)处的接触应力，pHertz(x)为赫兹接触模型的接触应力，c(y)为根据有限元分析法引入的误差补偿函数。
5.根据权利要求4所述的一种适用于复杂曲面机器人砂带磨抛的切削深度预测方法，其特征在于，所述误差补偿函数为：
所述将赫兹接触模型与所述应力分布进行对比，在赫兹接触模型的基础上引入误差补充函数得到应力分布模型之后，还包括：
通过最小二乘法获得误差补偿函数的参数k、以及多项式的系数；
其中，R*为等效半径，Polynomial(|y|)为参数|y|的三次多项式。
6.根据权利要求1所述的一种适用于复杂曲面机器人砂带磨抛的切削深度预测方法，其特征在于，所述S20，包括：
对所述工件进行路径规划，获得所述工件表面沿接触轮轴向主曲率最小的每一路径，以及每一路径上的多个路径点。
7.根据权利要求1所述的一种适用于复杂曲面机器人砂带磨抛的切削深度预测方法，其特征在于，S30中，根据所述应力分布模型，结合每一路径点的磨抛时间及给进速度，获得每一路径点的切削深度预测模型，包括：
其中，Cg为其它磨抛参数的影响，在不改变砂轮参数的情况下为常数，Cg＝CA·Ka·Kt，CA为磨抛过程的修正常数，Ka为由磨料和被去除材料决定的阻力系数，Kt为砂带的耐用度系数,Vb为砂轮线速度，Vw为工件进给速度，PA为接触应力，e1、e2为常数，m为i点开始磨抛的接触点，n为i点结束磨抛的接触点，|STi+j+1-STi+j|为点i+j+1与点i+j之间的距离，Vw,i+j为机器人从点i+j运动到点i+j+1过程中的速度。
8.一种适用于复杂曲面机器人砂带磨抛的切削深度预测装置，其特征在于，包括：
应力获取模块，用于通过有限元分析法获得接触轮与工件之间的应力分布,利用所述应力分布对接触轮与工件之间的赫兹接触模型进行修正，获得应力分布模型；
路径获取模块，用于获得所述工件经路径规划后得到的每一路径上的多个路径点；
模型处理模块，用于根据所述应力分布模型，结合每一路径点的磨抛时间及给进速度，获得每一路径点的切削深度预测模型，并基于实际切削深度确定所述预测模型的参数。
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述一种适用于复杂曲面机器人砂带磨抛的切削深度预测方法的步骤。
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