CN110509096A - 工件表面粗糙度控制方法、装置和数控加工设备 - Google Patents

工件表面粗糙度控制方法、装置和数控加工设备 Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开了一种工件表面粗糙度控制方法、装置和一种数控加工设备。工件表面粗糙度控制方法例如包括：获取待加工工件的切削参数数据、刀具表面粗糙度数据以及对应的工件表面粗糙度数据；根据切削参数数据、刀具表面粗糙度数据以及工件表面粗糙度数据建立工件表面粗糙度模型；以加工时间和材料去除率为目标函数优化工件表面粗糙度模型，得到优化后工件表面粗糙度模型；根据工件目标表面粗糙度和优化后工件表面粗糙度模型、并结合自适应变异粒子群优化算法确定刀具目标表面粗糙度和目标切削参数，以供加工设备根据刀具目标表面粗糙度和目标切削参数加工待加工工件。本发明实施例可实现较精确地控制工件表面粗糙度。

Description

工件表面粗糙度控制方法、装置和数控加工设备
技术领域
本发明涉及机械切削加工技术，尤其涉及一种工件表面粗糙度控制方法及装置和一种数控加工设备。
背景技术
表面粗糙度是评价产品精度和进行零件设计的重要技术指标之一。表面粗糙度会影响零件的诸多性能与使用寿命，如抗疲劳强度、耐磨性、抗压性、密闭性、抗冲击性等。目前对于工件表面粗糙度模型的研究颇多，且大多是关于切削参数对于工件表面粗糙度的相关研究，可通过工件表面粗糙度来预测、确定优化的切削参数以达到控制工件表面粗糙度。但在实际的生产加工过程中，工件表面粗糙度不但和切削参数相关，而且和刀具与切屑接触面间的摩擦、切屑分离时表面层金属的塑性变形有关。刀具表面粗糙度直接影响着切削加工过程中刀具与切屑接触面间的摩擦边界与切屑分离时表面层金属的塑性变形，最终影响工件表面粗糙度。可见，仅通过关于切削参数的工件表面粗糙度模型无法真正达到精确控制工件表面粗糙度。因此研究刀具表面粗糙度和切削参数对工件表面粗糙度影响并控制工件表面粗糙度显得尤为重要。
发明内容
因此，本发明的实施例提供一种工件表面粗糙度控制方法及装置和一种数控加工设备，以较精确地控制工件表面粗糙度。
一方面，本发明实施例提供的一种工件表面粗糙度控制方法，包括：获取待加工工件的切削参数数据、刀具表面粗糙度数据以及对应的工件表面粗糙度数据；根据所述切削参数数据、所述刀具表面粗糙度数据以及所述工件表面粗糙度数据建立工件表面粗糙度模型；以加工时间和材料去除率为目标优化函数优化所述工件表面粗糙度模型得到优化后工件表面粗糙度模型；根据所述工件目标表面粗糙度和所述优化后工件表面粗糙度模型、并结合自适应变异粒子群优化算法确定刀具目标表面粗糙度和目标切削参数，以供加工设备根据所述刀具目标表面粗糙度和所述目标切削参数加工所述待加工工件。
在本发明的一个实施例中，所述待加工工件为镍基高温合金工件，所述工件表面粗糙度模型满足：所述优化后工件表面粗糙度模型满足：其中Raw为工件表面粗糙度，v为切削速度，ap为切削深度，f为进给量，Rab为刀具表面粗糙度，Rawn为工件目标表面粗糙度。
另一方面，本发明提供的一种工件表面粗糙度控制方法，包括：根据待加工工件的切削参数数据、刀具表面粗糙度数据以及对应的工件表面粗糙度数据建立工件表面粗糙度模型；以及根据所述工件目标表面粗糙度和所述工件表面粗糙度模型确定刀具目标表面粗糙度和目标切削参数，以供加工设备根据所述刀具目标表面粗糙度和所述目标切削参数加工所述待加工工件。
在本发明的一个实施例中，所述根据所述工件目标表面粗糙度和所述工件表面粗糙度模型确定刀具目标表面粗糙度和目标切削参数，具体为：根据所述工件目标表面粗糙度并采用自适应变异粒子群优化算法对所述工件表面粗糙度模型进行求解，得到所述刀具目标表面粗糙度和所述目标切削参数。
在本发明的一个实施例中，在所述根据所述工件目标表面粗糙度和所述工件表面粗糙度模型确定刀具目标表面粗糙度和目标切削参数之前，还包括：以最大化加工效率为目标优化所述工件表面粗糙度模型。
又一方面，本发明实施例提供的一种工件表面粗糙度控制装置，包括：粗糙度模型建立模块，用于根据待加工工件的切削参数数据和刀具表面粗糙度数据建立工件表面粗糙度模型；以及目标参数确定模块，用于根据所述工件目标表面粗糙度和所述工件表面粗糙度模型确定刀具目标表面粗糙度和目标切削参数，以供加工设备根据所述刀具目标表面粗糙度和所述目标切削参数加工所述待加工工件。
在本发明的一个实施例中，所述目标参数确定模块具体用于：根据所述工件目标表面粗糙度采用自适应变异粒子群优化算法对所述工件表面粗糙度模型进行求解，得到所述刀具目标表面粗糙度和所述目标切削参数。
在本发明的一个实施例中，所述工件表面粗糙度控制装置还包括：粗糙度模型优化模块，用于在所述目标参数确定模块根据所述工件目标表面粗糙度和所述工件表面粗糙度模型确定刀具目标表面粗糙度和目标切削参数之前，以最大化加工效率为目标优化所述工件表面粗糙度模型。
再一方面，本发明实施例提供的一种数控加工设备，包括设备主体和控制器，所述控制器安装于所述设备主体上，其中所述控制器用于：根据待加工工件的切削参数数据、刀具表面粗糙度数据以及对应的工件表面粗糙度数据建立工件表面粗糙度模型、根据所述工件目标表面粗糙度和所述工件表面粗糙度模型确定刀具目标表面粗糙度和目标切削参数、控制所述设备主体根据所述刀具目标表面粗糙度和所述目标切削参数加工所述待加工工件。
在本发明的一个实施例中，所述控制器还用于：在所述根据所述工件目标表面粗糙度和所述工件表面粗糙度模型确定刀具目标表面粗糙度和目标切削参数之前，以最大化加工效率为目标优化所述工件表面粗糙度模型。
上述的一个或多个技术方案可以具有如下优点：本发明实施例通过综合考虑刀具表面粗糙度和切削参数对工件表面粗糙度的影响并根据刀具表面粗糙度数据、切削参数数据以及对应的工件表面粗糙度数据建立工件表面粗糙度模型，再根据工件目标表面粗糙度和工件表面粗糙度模型并结合自适应变异优化粒子群优化算法得到刀具目标表面粗糙度和目标切削参数的优化组合以供加工，从而可达到精确控制工件表面粗糙度，极大地减少工时耗费，降低加工成本的目的。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1a为本发明第一实施例提供的一种工件表面粗糙度控制方法的流程示意图。
图1b为本发明第一实施例提供的另一种工件表面粗糙度控制方法的流程示意图。
图2为本发明第一实施例提供的又一种工件表面粗糙度控制方法的流程示意图。
图3a为不同刀具表面粗糙度对应的切削速度对工件表面粗糙度的影响规律。
图3b为不同刀具表面粗糙度对应的切削深度对工件表面粗糙度的影响规律。
图3c为不同刀具表面粗糙度对应的进给量对工件表面粗糙度的影响规律。
图4为镍基高温合金工件不同试验组的工件表面粗糙度模型的相对误差分布图。
图5为镍基高温合金工件的工件表面粗糙度优化模型的PSO算法和改进PSO算法的适应度值对比分布图。
图6a为本发明第二实施例提供的一种工件表面粗糙度控制装置的结构示意图。
图6b为本发明第二实施例提供的一种工件表面粗糙度控制装置的另一结构示意图。
图7为本发明第三实施例提供的一种数控加工设备的结构示意图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅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。
【第一实施例】
参见图1a，其为本发明第一实施例提供的一种工件表面粗糙度控制方法的流程示意图。如图1a所示，本发明实施例提供的工件表面粗糙度控制方法例如包括步骤：
S11：根据待加工工件的切削参数数据、刀具表面粗糙度数据以及对应的工件表面粗糙度数据建立工件表面粗糙度模型；
S13：根据所述工件目标表面粗糙度和所述工件表面粗糙度模型确定刀具目标表面粗糙度和目标切削参数，以供加工设备根据所述刀具目标表面粗糙度和所述目标切削参数加工所述待加工工件。
为便于理解本发明实施例的工件表面粗糙度控制方法，下面对各个步骤进行详细描述。
在步骤S11中，根据待加工工件的切削参数数据、刀具表面粗糙度数据以及对应的工件表面粗糙度数据建立工件表面粗糙度模型。具体地，根据金属切削原理，假设工件表面粗糙度Raw与多个相关的影响因素例如刀具表面粗糙度、切削参数等之间存在复杂的指数关系，建立公式如下：
为便于计算结果，公式(1)可变为：
lgRaw＝lgCR+xlgv+ylgap+zlgf+ulgRab (2)
令lgRaw＝y，lgCR＝b0，x＝b1，y＝b2，z＝b3，u＝b4，lgv＝x1，lgap＝x2，lgf＝x3，lgRab＝x4，则：
y＝b0+b1x1+b2x2+b3x3+b4x4 (3)
对待加工工件的切削参数数据、刀具表面粗糙度数据以及对应的工件表面粗糙度数据进行多元线性回归分析，例如采用分析软件如Matlab软件调用regress()函数对切削参数数据、刀具表面粗糙度数据以及对应的工件表面粗糙度数据进行多元线性回归分析，可求得b0，b1，b2，b3，b4，进而得到的待加工工件的工件表面粗糙度模型(或方程)。
此处值得一提的是，待加工工件的切削参数数据、刀具表面粗糙度数据以及对应的工件表面粗糙度数据可以为待加工工件加工的历史数据，也可以为通过实验获得的数据，本发明不以此为限。
在步骤S13中，根据工件目标表面粗糙度和工件表面粗糙度模型确定刀具目标表面粗糙度和目标切削参数，以供加工设备根据刀具目标表面粗糙度和目标切削参数加工待加工工件，以使得待加工工件的表面粗糙度与工件目标表面粗糙度尽可能一致。工件目标表面粗糙度例如为待加工工件的待加工表面的目标粗糙度值。具体地，根据工件目标表面粗糙度并采用自适应变异优化粒子群优化算法对工件表面粗糙度模型进行求解，得到刀具目标表面粗糙度和目标切削参数，也即将工件目标表面粗糙度代入工件表面粗糙度模型，并采用自适应变异优化粒子群优化算法进行求解，得到优化的刀具目标表面粗糙度和目标切削参数例如目标切削速度、目标切削深度、目标进给量。例如，将工件目标表面粗糙度0.8μm(Raw＝0.8μm)代入公式(1)，并采用自适应变异优化粒子群优化算法对公式(1)进行求解，得到刀具目标表面粗糙度和目标切削参数。此处的加工设备可例如为普通机床，也可以为数控机床或其它加工装置，本发明此处不以此为限。
此处值得一提的是，粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization，PSO算法)为现有技术中常用的一种进化算法，其通过迭代寻找最优解。自适应变异优化粒子群优化算法(或称改进PSO算法)是对相关变量以某个概率重新初始化，可拓宽循环迭代中持续缩小的种群搜索空间，使粒子跳出先前搜索到的最优值位置，在更大的范围空间中开展搜索，同时保持了种群多样性，避免了现有的粒子群优化算法存在的过早陷于局部最优点、搜索精度较低、后期迭代效率不高等缺点，即出现早熟现象。自适应变异优化粒子群优化算法的原理如下：
假设在D维搜寻空间中，由N个粒子组成的种群X，则第i个粒子当前位置表示为Xi，其“飞行”速度表示为：Vi，f(xi)为第i个粒子所对应的适应度值。对于最小化问题，目标函数值越小，对应的适应度值越小。第i个粒子搜索到的最优位置称为个体极值为pbesti，整个粒子群搜索到的最优位置为全局极值gbest。
即当前第i个粒子的局部最优解为f(pbesti (n+1))，其满足：
式中，n为当前迭代次数；
当前全局最优解f(gbest(n))，其满足：
f(gbest(n))＝best{f(pbest1(n),f(pbest2(n),...,f(pbestN(n))} (5)
搜寻找到pbesti和gbest，粒子再依照如下公式来重新更改速度和位置：
vid n+1＝ω·vid n+c1r1(pid n-xid n)+c2r2(pgd n-xid n) (6)
xid n+1＝xid n+vid n+1 (7)
式中，c1和c2称为学习因子，可以调控认知能力比重，通常取值为c1＝c2＝2；r1和r2为[0，1]区间相互独立的均匀随机数；ω为惯性权重，可调控速度；i＝1,2,…,N；d＝1,2,…,D；粒子位置xid∈[-xmax,xmax]；粒子速度vid∈[-vmax,vmax]。
基于适应度方差的变异关键思想是依照整群适应度方差与当前最优解的值来评判最优点的变异概率，具体为：
粒子群的群体适应度方差σ2，σ2反映的是粒子群中所有粒子的收敛程度，公式为：
式中，λ是归一化定标因子,可将调控在[0，1]范围内；favg为群体当前的平均适应度。式中λ的取值满足：
结合公式(6)和(7)，采用基于适应度方差的变异操作重新改变gbest，进而循环迭代得到全局最优点。
基于粒子跳出当前阶段范围搜寻到更优点具有随机性，故将此变异行为构成随机行为，当达到变异条件时，gbest依照某一概率pk进行变异行为。pk的计算公式为：
式中，p在[0.1,0.2]范围内随机取值，σd 2的大小根据实际函数来决定。
关于gbest的变异操作，采取随机干扰法干扰变异行为，公式为：
gbest(d)＝gbest(d)·(1+0.5·η) (11)
式中，gbest(d)为第d维全局极值gbest取值，η服从Gauss(0,1)分布的随机变量。
自适应变异优化粒子群优化算法的具体流程如下：
1)初始化粒子群，包括群体规模N(粒子数量)，每个粒子的位置xi和速度vi；
2)计算每个粒子的适应度值f(xi)；
3)将f(xi)和f(pbest(i))进行对比，如果f(pbest(i))优于f(xi)，则将pbest(i)赋值xi，反之，则不变；
4)将f(xi)和f(gbest)进行对比，如果f(gbest)优于f(xi)，则将gbest赋值xi，反之，则不变；
5)按照公式(6)和(7)重新更改速度vi和位置xi；
6)按照公式(8)和(10)计算σ2和pk；
7)产生随机数r∈[0,1]，若r＜pk，由公式(11)对其执行变异行为，否则执行8)；
8)评判其是否满足准则(σ2＝0或者是否到达最大循环次数)，若满足，执行9)，否则，执行2)；
9)运行输出结果gbest，绘画寻优收敛迭代图，运行结束。
进一步地，如图1b所示，在步骤S13之前，本实施例的工件表面粗糙度控制方法还例如包括步骤：
S12：以最大化加工效率为目标优化工件表面粗糙度模型。具体地，加工效率可用加工时间和工件材料去除率来表征，即可用加工时间和工件材料去除率这两个单目标函数作为优化函数。目标函数是优化模型中所需优化的目标量与相关函数间对应关系。此处以车削加工为例予以说明。
(1)最小化单元车削加工时间
车削加工效率的目标函数可以用单元车削加工时间函数来表征，车削一般轴类零件外圆表面时，完成一个车削工序所需要的工序时间基本模型为：
式中，tm为工序所需时间，tct为换刀所需时间，T为刀具使用寿命，tot为其他辅助时间，其中tct，T，tot通常为常数。
因此，公式(12)可简化为工序所需时间，车削加工工序所需时间tm为：
式中，D为刀具直径，L为单元工序内所规划加工路径长度，nw为主轴转速(r/min)。而主轴转速nw与切削速度v关系式为：
由公式(13)与上述关系式整合可得公式(14)来表达切削加工生产效率：
式中，Ct为影响工序切削时间的常系数。
(2)最大化工件材料去除率
车削加工中，工件材料去除率Q是评价车削加工效率高低的关键性因素之一。单位时间内材料去除率和下列切削参数有关：
Q＝CQ·v·ap·f (15)
式中，CQ为材料去除率常系数。
通常，在实际加工中，上述涉及的单目标函数之间相互制约，难以同时使各个目标函数均获得最优解。因此需要协调好各目标函数间的平衡关系。本发明实施例采用加权组合法，根据所需优化目标的要求和特点，在各个目标函数中引入加权因子，利用线性组合将多目标函数转换为单目标函数，然后再对拟合后的函数求其最优解，其具体形式如下：
式中，gi(x)为所需优化单目标函数，wi为拟合各单目标函数所引入的加权因子。
根据实际加工情况，将tm与Q权重比为7:3，即单元车削加工时间为0.7，工件材料去除率为0.3，其评价函数表示如公式(17)所示。
由于车削加工时间和材料去除率是两个不同量纲的目标函数，则在加权前需要先进行量纲归一化处理，其加权后得到待加工工件材料的多目标优化评价函数，如公式(18)所示。
min[0.70·tm(v,ap,f)-0.3·Q(v,ap,f)] (18)
当工件目标表面粗糙度为Rawn，根据工件表面粗糙度模型可得：
Raw＝CR·vx·ap y·fz·Rab u＝Rawn (19)
为了更进一步地理解本发明实施例提供的工件表面粗糙度控制方法，下面结合图2并以镍基高温合金工件为例进行详细说明。图2为本发明实施例提供的另一种工件表面粗糙度控制方法的流程示意图。
步骤S31：获取切削参数数据、刀具表面粗糙度数据以及对应的工件表面粗糙度数据。本实施例通过车削实验获取数据。车削实验例如在CK7530数控车床上进行，选择干式车削方式，实验所用刀片材料是YG8硬质合金，实验材料为镍基高温合金GH4169。利用型号为TR200表面粗糙度测量仪测量加工后的工件表面粗糙度。之后进行实验数据采集，将四种刀片表面粗糙度硬质合金刀片在每一组切削参数条件下车削镍基高温合金的加工表面均匀选择三处不同的位置，并将每处位置经TR200表面粗糙度测量仪测量三次，然后取得平均值记录，实验数据如表1所示。
根据表1的数据得到不同刀具表面粗糙度下切削参数对镍基高温合金工件表面粗糙度的影响规律，参见图3a、图3b和图3c。结合图3a-图3c以及表1可以看出，当刀片表面粗糙度在20nm-320nm区间范围内，随着刀片表面粗糙度提升车削加工后的镍基高温合金工件表面粗糙度上升。另外，本发明实施例采用方差分析来确定各因素对工件表面粗糙度的影响程度。运用Matlab软件对表1中的镍基高温合金工件表面粗糙度数据进行多因素方差分析，得到结果如表2所示。
表1镍基高温合金工件表面粗糙度实验数据
表2镍基高温合金工件表面粗糙度数据方差分析结果
方差来源 偏差平方和 自由度 均方差 F值
切削速度v 4.3421 3 1.4474 26.93
切削深度a<sub>p</sub> 0.4797 3 0.1599 2.98
进给量f 8.4788 3 2.8262 52.59
刀片表面粗糙度Ra<sub>b</sub> 0.8598 3 0.2866 5.33
误差 2.7410 51 0.0537
总和 16.9014 63
基于车削镍基高温合金工件表面粗糙度数据的方差分析，通过比较F值的大小可知切削参数及刀片表面粗糙度等因素对工件表面粗糙度的影响程度。由表2可知，f、v、Rab的影响是显著的，其中f是最显著的，四个影响因素对工件表面粗糙度的影响主次关系依次是：f>v>Rab>ap。
步骤S33：根据切削参数数据、刀具表面粗糙度数据以及工件表面粗糙度数据建立工件表面粗糙度模型。以表1中镍基高温合金工件的工件表面粗糙度实验数据为分析对象，运用Matlab软件中的regress()函数将数据进行多元线性回归分析，求得公式(1)的参数b0＝1.3832，b1＝-0.5610，b2＝-0.1917，b3＝0.4934，b4＝0.0521，进而求得镍基高温合金工件的工件表面粗糙度模型(或称回归方程式)为：
采用三种检验方法对公式(20)进行验证：
1)相关系数法：由表1可推出，复相关系数为0.9657；
2)F值检验法：由表1可推出，F0.01(4,59)<F＝20.430；
3)P值检验法：由表1可知，P＝0.0016<α＝0.05。
显然，以上三种检验方法皆推理判断得出镍基高温合金工件表面粗糙度与四个工艺变量线性关系十分显著，因此，镍基高温合金工件的工件表面粗糙度模型是可行的，与实际情况较为符合。
为进一步验证镍基高温合金工件的工件表面粗糙度模型的拟合程度，本发明实施例运用Matlab软件对其进行误差分析，其相对误差分布如图4所示。从图4可以看出，每组数据误差均在17％以下，相对误差均值为6.35％，即镍基高温合金工件的工件表面粗糙度模型拟合精度为93.65％，说明本发明实施例建立的镍基高温合金工件的工件表面粗糙度模型是非常精确的。
步骤S35：以加工时间和材料去除率为目标优化函数优化工件表面粗糙度模型得到优化后工件表面粗糙度模型。以最大化加工效率为目标，以加工时间和工件材料去除率作为优化函数，确定镍基高温合金工件的工件表面粗糙度的适用范围，结合公式(20)可得到镍基高温合金工件的优化后工件表面粗糙度模型，其满足：
式中，Rawn为待加工镍基高温工件的目标表面粗糙度。
步骤S37:根据工件目标表面粗糙度和优化后工件表面粗糙度模型、并结合自适应变异优化粒子群优化算法确定刀具目标表面粗糙度和目标切削参数，以供加工设备根据刀具目标表面粗糙度和目标切削参数加工待加工工件。
以Rawn分别为0.8μm，1.2μm，1.6μm，2.0μm作为待加工镍基高温合金工件的工件目标表面粗糙度，将镍基高温合金工件的优化后工件表面粗糙度模型采用自适应变异优化粒子群优化算法进行寻优求解，得到优化后结果。如表3所示，优化后结果包括刀具目标表面粗糙度和目标切削参数。
然后加工设备可以根据优化后的刀具目标表面粗糙度和目标切削参数对镍基高温合金工件的表面进行加工，以使得镍基高温合金工件的表面粗糙度与目标表面粗糙度尽可能一致，从而达到精确控制工件表面粗糙度的目的。
表3镍基高温合金工件的表面粗糙度优化结果
Ra<sub>b</sub>(mm) v(m/min) a<sub>p</sub>(mm) f(mm/r) Ra<sub>w</sub>(μm) t<sub>m</sub>(s) Q(mm<sup>3</sup>/min)
25.329 74.276 0.291 0.059 0.8 0.785 12735
121.726 67.054 0.209 0.089 1.2 0.801 12473
135.703 56.029 0.179 0.121 1.6 0.824 12135
243.621 47.955 0.189 0.153 2.0 0.721 13862
此外，本发明实施例还将工件目标表面粗糙度为0.8μm(Rawn＝0.8μm)时的镍基高温合金工件的优化后工件表面粗糙度模型分别采用现有的粒子群算法和本发明实施例提供的自适应变异粒子群优化算法进行寻优求解，得到两种算法的适应度，其对比结果如图5所示。从图5可以得知，以镍基高温合金工件的工件表面粗糙度模型为例，与粒子群算法相比，自适应变异粒子群优化算法不容易陷于局部最优解，寻优结果更好。如此一来，采用自适应变异粒子群优化算法进行寻优求解也可以进一步地提升工件表面粗糙度与目标表面粗糙度的一致性，提升了工件表面粗糙度的控制精度。
综上，本发明实施例通过综合考虑刀具表面粗糙度和切削参数对工件表面粗糙度的影响并根据刀具表面粗糙度数据、切削参数数据以及对应的工件表面粗糙度数据建立工件表面粗糙度模型，可实现在加工之前根据刀具表面粗糙度和切削参数等工艺参数较准确地预测工件的表面粗糙度。另外，根据工件目标表面粗糙度和工件表面粗糙度模型并结合自适应变异粒子群优化算法得到刀具目标表面粗糙度和目标切削参数的优化组合以供加工，从而达到精确控制工件表面粗糙度，极大地减少工时耗费，降低加工成本的目的。再者，以最大化加工效率为目标优化工件表面粗糙度模型，以进一步提升工件表面粗糙度的控制精确度。
【第二实施例】
如图6a所示，本发明第二实施例提供一种工件表面粗糙度控制装置100。工件表面粗糙度控制装置100例如包括：
粗糙度模型建立模块110，用于根据待加工工件的切削参数数据和刀具表面粗糙度数据建立工件表面粗糙度模型；
目标参数确定模块130，用于根据工件目标表面粗糙度和工件表面粗糙度模型确定刀具目标表面粗糙度和目标切削参数，以供加工设备根据刀具目标表面粗糙度和目标切削参数加工待加工工件得到具有目标表面粗糙度的表面。具体地，目标参数确定模块根据工件目标表面粗糙度和工件表面粗糙度模型确定刀具目标表面粗糙度和目标切削参数，具体为：根据工件目标表面粗糙度采用自适应变异粒子群优化算法对工件表面粗糙度模型进行求解，得到刀具目标表面粗糙度和目标切削参数。
此外，如图6b所示，工件表面粗糙度控制装置100还包括粗糙度模型优化模块120。粗糙度模型优化模块120用于在目标参数确定模块根据工件目标表面粗糙度和工件表面粗糙度模型确定刀具目标表面粗糙度和目标切削参数之前，以最大化加工效率为目标优化工件表面粗糙度模型。
此处值得一提的是，本实施例的工件表面粗糙度控制装置100的具体实现过程和技术效果可参考前述第一实施例，此处不再赘述。
【第三实施例】
如图7所示，本发明第三实施例提供一种数控加工设备500。数控加工设备500例如为五轴联动数控机床，例如包括设备主体510和控制器530。
设备主体510可例如包括主运动部件、进给运动执行部件、床身、立柱等部件。
控制器530安装于设备主体510上。控制器530例如为DSP控制器、PLC控制器或其它具有类似功能的控制设备，其为数控加工设备500的核心组成部分。控制器530用于：根据待加工工件的切削参数数据、刀具表面粗糙度数据以及对应的工件表面粗糙度数据建立工件表面粗糙度模型、根据工件目标表面粗糙度和工件表面粗糙度模型确定刀具目标表面粗糙度和目标切削参数、控制设备主体510根据刀具目标表面粗糙度和目标切削参数加工待加工工件。
此外，控制器530还可用于：在根据工件目标表面粗糙度和工件表面粗糙度模型确定刀具目标表面粗糙度和目标切削参数之前，以最大化加工效率为目标优化工件表面粗糙度模型。
此处值得一提的是，本实施例的数控加工设备500的具体实现过程和技术效果可参考前述实施例，此处不再赘述。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种工件表面粗糙度控制方法，其特征在于，包括：
获取待加工工件的切削参数数据、刀具表面粗糙度数据以及对应的工件表面粗糙度数据；
根据所述切削参数数据、所述刀具表面粗糙度数据以及所述工件表面粗糙度数据建立工件表面粗糙度模型；
以加工时间和材料去除率为目标优化函数优化所述工件表面粗糙度模型得到优化后工件表面粗糙度模型；
根据所述工件目标表面粗糙度和所述优化后工件表面粗糙度模型、并结合自适应变异粒子群优化算法确定刀具目标表面粗糙度和目标切削参数，以供加工设备根据所述刀具目标表面粗糙度和所述目标切削参数加工所述待加工工件。
2.如权利要求1所述的工件表面粗糙度控制方法，其特征在于，所述待加工工件为镍基高温合金工件，所述工件表面粗糙度模型满足：
所述优化后工件表面粗糙度模型满足：
其中Raw为工件表面粗糙度，v为切削速度，ap为切削深度，f为进给量，Rab为刀具表面粗糙度，Rawn为工件目标表面粗糙度。
3.一种工件表面粗糙度控制方法，其特征在于，包括：
根据待加工工件的切削参数数据、刀具表面粗糙度数据以及对应的工件表面粗糙度数据建立工件表面粗糙度模型；
根据所述工件目标表面粗糙度和所述工件表面粗糙度模型确定刀具目标表面粗糙度和目标切削参数，以供加工设备根据所述刀具目标表面粗糙度和所述目标切削参数加工所述待加工工件。
4.如权利要求3所述的工件表面粗糙度控制方法，其特征在于，所述根据所述工件目标表面粗糙度和所述工件表面粗糙度模型确定刀具目标表面粗糙度和目标切削参数，具体为：
根据所述工件目标表面粗糙度并采用自适应变异粒子群优化算法对所述工件表面粗糙度模型进行求解，得到所述刀具目标表面粗糙度和所述目标切削参数。
5.如权利要求3所述的工件表面粗糙度控制方法，其特征在于，在所述根据所述工件目标表面粗糙度和所述工件表面粗糙度模型确定刀具目标表面粗糙度和目标切削参数之前，还包括：
以最大化加工效率为目标优化所述工件表面粗糙度模型。
6.一种工件表面粗糙度控制装置，其特征在于，包括：
粗糙度模型建立模块，用于根据待加工工件的切削参数数据和刀具表面粗糙度数据建立工件表面粗糙度模型；
目标参数确定模块，用于根据所述工件目标表面粗糙度和所述工件表面粗糙度模型确定刀具目标表面粗糙度和目标切削参数，以供加工设备根据所述刀具目标表面粗糙度和所述目标切削参数加工所述待加工工件。
7.如权利要求6所述的工件表面粗糙度控制装置，其特征在于，所述目标参数确定模块具体用于：
根据所述工件目标表面粗糙度采用自适应变异粒子群优化算法对所述工件表面粗糙度模型进行求解，得到所述刀具目标表面粗糙度和所述目标切削参数。
8.如权利要求6所述的工件表面粗糙度控制装置，其特征在于，还包括：
粗糙度模型优化模块，用于在所述目标参数确定模块根据所述工件目标表面粗糙度和所述工件表面粗糙度模型确定刀具目标表面粗糙度和目标切削参数之前，以最大化加工效率为目标优化所述工件表面粗糙度模型。
9.一种数控加工设备，其特征在于，包括设备主体和控制器，所述控制器安装于所述设备主体上，其中所述控制器用于：根据待加工工件的切削参数数据、刀具表面粗糙度数据以及对应的工件表面粗糙度数据建立工件表面粗糙度模型、根据所述工件目标表面粗糙度和所述工件表面粗糙度模型确定刀具目标表面粗糙度和目标切削参数、控制所述设备主体根据所述刀具目标表面粗糙度和所述目标切削参数加工所述待加工工件。
10.如权利要求6所述的数控加工设备，其特征在于，所述控制器还用于：在所述根据所述工件目标表面粗糙度和所述工件表面粗糙度模型确定刀具目标表面粗糙度和目标切削参数之前，以最大化加工效率为目标优化所述工件表面粗糙度模型。
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