CN110716502B - 面向发动机叶片修复的刀轨生成方法和装置 - Google Patents

面向发动机叶片修复的刀轨生成方法和装置 Download PDF

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Abstract

本公开提供了一种面向发动机叶片修复的刀轨生成方法，对发动机叶片整体测量，得到叶片整体数据模型；应用区域增长算法与聚类算法对叶片整体数据模型运算处理，获取发动机叶片局部待修复区域数据模型；设定刀轨平面，获取刀轨平面与待修复区域数据模型相交点云；求解相交点云中各点至标准叶片模型的空间距离与矢量，计算刀具中心点；排序算法对刀具中心点排序处理，连接各刀具中心点，获得5轴加工刀轨；计算刀轴矢量和刀轨空间夹角，识别刀轨中异常点，完成5轴加工轨迹的优化，输出NC文件。该方法克服发动机叶片修复方法中刀轨生成效率低下的问题，具有刀轨生成高效性，实用性与易用性。本公开还提供了一种面向发动机叶片修复的刀轨生成装置。

Description

面向发动机叶片修复的刀轨生成方法和装置
技术领域
本公开涉及计算机辅助制造技术领域，具体而言，涉及一种面向发动机叶片修复的刀轨生成方法和装置。
背景技术
现有技术中，面向发动机叶片修复的高效刀轨生成方法是指利用测量手段获得的待修复叶片与标准叶片整体数据模型，经过一系列算法处理，直接生成加工刀轨，减少由于规划加工轨迹产生的耗时，提升发动机叶片修复效率。在应用该方法生成刀轨过程中，无需对数据模型进行曲面拟合运算，适用于生成发动机叶片等复杂曲面的修复刀轨。
目前，已知的发动机叶片修复刀轨生成方法基本流程为：对叶片待修复区域曲面进行拟合运算，获取叶片曲面拟合结果，借助CAM软件辅助生成刀轨。上述流程具备以下不足：发动机叶片曲面结构复杂，对叶片曲面进行样条拟合需要进行大量的数据运算，耗时较长；需要借助CAM软件离线生成NC文件，步骤较为繁琐。由发动机叶片测量数据直接生成修复刀轨NC文件，可以避免对数据模型进行曲面拟合处理，同时无需CAM软件离线处理，极大地提升了发动机叶片5轴修复刀轨的生成效率。
发明内容
为了解决现有技术中的技术问题，本公开实施例提供了一种面向发动机叶片修复的刀轨生成方法和装置，以克服现有发动机叶片修复方法中刀轨生成效率低下的问题。
第一方面，本公开实施例提供了一种面向发动机叶片修复的刀轨生成方法，包括以下步骤：对发动机标准叶片与待修复叶片进行测量，获取所述标准叶片与所述待修复叶片的整体数据模型；通过预设算法对所述整体数据模型进行运算处理，获取发动机叶片局部待修复区域数据模型；对修复中的起始刀轨平面进行设定，获取所述起始刀轨平面与所述叶片局部待修复区域数据模型的相交点云；计算刀具中心点，并对所述刀具中心点进行排序处理，获取五轴加工刀轨；计算刀轴矢量和刀轨空间夹角，完成五轴加工轨迹的优化处理，并输出刀轨NC文件。
在其中一个实施例中，所述对发动机标准叶片与待修复叶片进行测量，获取所述标准叶片与所述待修复叶片整体数据模型包括：使用测量仪器对所述标准叶片进行整体测量，获取所述标准叶片的整体数据模型；使用测量仪器对所述待修复叶片进行整体测量，获取所述待修复叶片整体数据模型；将获取的所述标准叶片数据模型和所述待修复叶片数据模型基准重合，获取二者的重合模型。
在其中一个实施例中，通过预设算法对所述整体数据模型进行运算处理，获取发动机叶片局部待修复区域数据模型包括：通过区域增长算法与聚类算法对所述整体数据模型进行运算处理，获取发动机叶片局部待修复区域数据模型。
在其中一个实施例中，对修复中的起始刀轨平面进行设定，获取所述起始刀轨平面与所述叶片局部待修复区域数据模型的相交点云包括：对修复中的起始刀轨平面进行设定，获取所述起始刀轨平面与所述叶片局部待修复区域数据模型的相交点；根据预设加工顺序调整所述起始刀轨平面，直至获取所述起始刀轨平面与所述叶片局部待修复区域数据模型的所有相交点，形成相交点云。
在其中一个实施例中，所述计算刀具中心点，并对所述刀具中心点进行排序处理，获取五轴加工刀轨包括：求解相交点云中各点至标准叶片模型的空间距离与法向矢量，沿法向矢量延伸刀具半径值，获得相交点云对应的刀具中心点。
在其中一个实施例中，所述计算刀具中心点，并对所述刀具中心点进行排序处理，获取五轴加工刀轨包括：应用排序算法对所述刀具中心点进行排序处理，依次连接各所述刀具中心点，获得五轴加工刀轨。
在其中一个实施例中，还包括：识别、处理刀轨中异常点。
第二方面，本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。
第三方面，本公开实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述的方法的步骤。
第四方面，本公开实施例提供了一种面向发动机叶片修复的刀轨生成装置，所述装置包括：测量模块，用于对发动机标准叶片与待修复叶片进行测量，获取所述标准叶片与所述待修复叶片的整体数据模型；运算模块，用于通过预设算法对所述整体数据模型进行运算处理，获取发动机叶片局部待修复区域数据模型；设定模块，用于对修复中的起始刀轨平面进行设定，获取所述起始刀轨平面与所述叶片局部待修复区域数据模型的相交点云；计算与排序模块，用于计算刀具中心点，并对所述刀具中心点进行排序处理，获取五轴加工刀轨；优化与输出模块，用于计算刀轴矢量和刀轨空间夹角，完成五轴加工轨迹的优化处理，并输出刀轨NC文件。
本发明提供的一种面向发动机叶片修复的刀轨生成方法和装置，对发动机标准叶片与待修复叶片进行测量，获取所述标准叶片与所述待修复叶片的整体数据模型；通过预设算法对所述整体数据模型进行运算处理，获取发动机叶片局部待修复区域数据模型；对修复中的起始刀轨平面进行设定，获取所述起始刀轨平面与所述叶片局部待修复区域数据模型的相交点云；计算刀具中心点，并对所述刀具中心点进行排序处理，获取五轴加工刀轨；计算刀轴矢量和刀轨空间夹角，完成五轴加工轨迹的优化处理，并输出刀轨NC文件。该方法无需对待修复叶片模型进行样条拟合，能够根据叶片测量数据高效生成待修复叶片的五轴加工刀轨。即可克服现有发动机叶片修复方法中刀轨生成效率低下的问题，具有刀轨生成的高效性、实用性与易用性。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍：
图1为本发明一个实施例中的一种面向发动机叶片修复的刀轨生成方法的步骤流程示意图；
图2为本发明一个实施例中的一种面向发动机叶片修复的刀轨生成方法中标准叶片与待修复叶片数据模型重合示意图；
图3为本发明一个实施例中的一种面向发动机叶片修复的刀轨生成方法中获取发动机叶片局部待修复区域数据模型流程图；
图4为本发明一个实施例中的一种面向发动机叶片修复的刀轨生成方法中求解刀轨平面与待修复区域数据模型相交点原理示意图；
图5为本发明一个实施例中的一种面向发动机叶片修复的刀轨生成方法中求解相交点至标准叶片数据模型表面空间距离与法向矢量算法原理示意图；
图6为本发明一个实施例中的一种面向发动机叶片修复的刀轨生成方法中求解相交点云对应的刀具中心点算法原理示意图；
图7为本发明一个实施例中的一种面向发动机叶片修复的刀轨生成方法中加工轨迹优化原理示意图；
图8为本发明一个实施例中的一种面向发动机叶片修复的刀轨生成装置的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请进行进一步的详细介绍。
在下述介绍中，术语“第一”、“第二”仅为用于描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。下述介绍提供了本公开的多个实施例，不同实施例之间可以替换或者合并组合，因此本申请也可认为包含所记载的相同和/或不同实施例的所有可能组合。因而，如果一个实施例包含特征A、B、C，另一个实施例包含特征B、D，那么本申请也应视为包括含有A、B、C、D的一个或多个所有其他可能的组合的实施例，尽管该实施例可能并未在以下内容中有明确的文字记载。
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下通过实施例，并结合附图，对本发明一种面向发动机叶片修复的刀轨生成方法和装置的具体实施方式进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，为一个实施例中的一种面向发动机叶片修复的刀轨生成方法的流程示意图，具体包括以下步骤：
步骤101，对发动机标准叶片与待修复叶片进行测量，获取所述标准叶片与所述待修复叶片的整体数据模型。
具体的，对发动机标准叶片与待修复叶片进行测量，获取所述标准叶片与所述待修复叶片整体数据模型包括：使用测量仪器对所述标准叶片进行整体测量，获取所述标准叶片的整体数据模型；使用测量仪器对所述待修复叶片进行整体测量，获取所述待修复叶片整体数据模型；将获取的所述标准叶片数据模型和所述待修复叶片数据模型基准重合，获取二者的重合模型。
步骤102，通过预设算法对所述整体数据模型进行运算处理，获取发动机叶片局部待修复区域数据模型。
具体的，通过预设算法对所述整体数据模型进行运算处理，获取发动机叶片局部待修复区域数据模型包括：通过区域增长算法与聚类算法对所述整体数据模型进行运算处理，获取发动机叶片局部待修复区域数据模型。
步骤103，对修复中的起始刀轨平面进行设定，获取所述起始刀轨平面与所述叶片局部待修复区域数据模型的相交点云。
具体的，对修复中的起始刀轨平面进行设定，获取所述起始刀轨平面与所述叶片局部待修复区域数据模型的相交点云包括：对修复中的起始刀轨平面进行设定，获取所述起始刀轨平面与所述叶片局部待修复区域数据模型的相交点；根据预设加工顺序调整所述起始刀轨平面，直至获取所述起始刀轨平面与所述叶片局部待修复区域数据模型的所有相交点，形成相交点云。
步骤104，计算刀具中心点，并对所述刀具中心点进行排序处理，获取五轴加工刀轨。
具体的，所述计算刀具中心点，并对所述刀具中心点进行排序处理，获取五轴加工刀轨包括：求解相交点云中各点至标准叶片模型的空间距离与法向矢量，沿法向矢量延伸刀具半径值，获得相交点云对应的刀具中心点。此外，还包括：应用排序算法对所述刀具中心点进行排序处理，依次连接各所述刀具中心点，获得五轴加工刀轨。
步骤105，计算刀轴矢量和刀轨空间夹角，完成五轴加工轨迹的优化处理，并输出刀轨NC文件。
此外，在一个实施例中，还需要说明的是，本公开提出的面向发动机叶片修复的刀轨生成方法还包括：识别、处理刀轨中异常点。
为了更加清楚与准确地理解并应用本公开提出的面向发动机叶片修复的刀轨生成方法，进行以下示例。需要说明的是，本公开保护范围不限于以下示例。
具体的，结合图2-7所示，首先，对发动机标准叶片和待修复叶片进行测量，得到标准叶片和待修复叶片整体3维数据模型。其中，使用测量仪器对标准叶片进行整体测量，测量完成后可获得标准叶片的整体数据模型，如图2中图2.1所示；同理，获得待修复叶片整体数据模型，如图2中图2.2所示；将标准叶片数据模型和待修复叶片数据模型基准重合，可获得二者的重合模型，如图2中图2.3所示。
再次，应用区域增长算法与聚类算法对叶片整体数据模型进行运算处理，获取发动机叶片局部待修复区域数据模型。其中，对发动机叶片整体数据模型应用区域增长算法，将数据模型分割为不同的区域，如图3中图3.1所示；求解已分割的不同区域的形心坐标，如图3.2所示；应用聚类算法，将形心分为两类，如图3.3所示，图中方框内形心代表叶片叶身部分，方框外形心代表叶片榫头部分；对图3.3中方框内形心再次应用聚类算法，可以将其进一步分为两类，如图3.4所示；根据聚类结果和对应的几何形状类型获得形心对应的目标区域模型，如图3.5所示。
再次，设定修复过程的起始刀轨平面，应用算法获取刀轨平面与待修复区域数据模型相交点，按加工顺序调整刀轨平面并求解相交点，重复上述过程，直至获取全部相交点。其中，刀轨平面与数据模型相交处理过程原理如图4所示，图中虚线方框代表刀轨平面，图中实心点代表测量获得的原始数据，对应某一实心点P1，遍历点P1对应的邻域点P2、P5、P6，连接实心点P1与其邻域点形成线段P1P2、P1P5、P1P6，求解线段与刀轨平面相交点，得到相交点T1、T2，如图4中空心点所示；重复上述过程，可求解该层刀轨平面所对应的全部相交点；根据铣削加工层高，不断调整刀轨平面并求解对应相交点，组成相交点云。
再次，求解相交点云中各点至标准叶片模型的空间距离与法向矢量，沿法向矢量延伸刀具半径值，获得相交点云对应的刀具中心点。其中，相交点云为前述步骤运算处理后获得；取相交点云中某点T1，求解T1至标准叶片模型中对应的最近点，计算最近点的空间法矢，以该空间法矢作为T1的法向矢量N1；求解T1至标准叶片模型的投影点Pproj，计算获得T1至标准叶片模型的空间距离L，算法原理如图5所示；重复上述过程，可以获得相交点云中各点对应的空间距离与法向矢量；以投影点Pproj为基准点，向法向矢量N1方向延伸刀具半径值R，可获得点T1对应的刀具中心点Pt1，算法原理如图6所示，重复上述过程，可以获得全部刀具中心点。
再次，应用排序算法对刀具中心点进行排序处理，依次连接各刀具中心点，获得5轴加工刀轨。其中，刀具中心点为前述步骤运算处理后获得，各刀具中心点按照实际加工过程中刀具经过该点的先后次序进行排序。
再次，计算刀轴矢量和刀具加工路径矢量夹角，识别刀轨中异常点，完成5轴加工轨迹的优化。其中，刀轨为前述步骤处理后获得，对于刀轨中某一刀具中心点Ptn，可以获取Ptn对应的刀轴矢量与刀具下一步加工路径矢量PtnPt(n+1)，计算两矢量夹角，若夹角满足条件，则刀轨无异常，否则Pt(n+1)为异常点，应剔除，算法原理如图7所示；逐步对全部刀具中心点进行运算处理，即可完成刀轨优化；完成刀轨优化处理后，即可获得待修复叶片全部加工刀轨。
综上所述，本公开提出的面向发动机叶片修复的刀轨生成方法，通过对待修复叶片整体数据模型进行运算处理，可直接生成五轴修复刀轨并输出NC文件，减少了因使用曲面拟合运算产生的时间消耗，同时无需借助于CAM软件，能够实现发动机叶片五轴修复刀轨的高效生成。
本发明提供的一种面向发动机叶片修复的刀轨生成方法，对发动机标准叶片与待修复叶片进行测量，获取所述标准叶片与所述待修复叶片的整体数据模型；通过预设算法对所述整体数据模型进行运算处理，获取发动机叶片局部待修复区域数据模型；对修复中的起始刀轨平面进行设定，获取所述起始刀轨平面与所述叶片局部待修复区域数据模型的相交点云；计算刀具中心点，并对所述刀具中心点进行排序处理，获取五轴加工刀轨；计算刀轴矢量和刀轨空间夹角，完成五轴加工轨迹的优化处理，并输出刀轨NC文件。该方法无需对待修复叶片模型进行样条拟合，能够根据叶片测量数据高效生成待修复叶片的五轴加工刀轨。即可克服现有发动机叶片修复方法中刀轨生成效率低下的问题，具有刀轨生成的高效性、实用性与易用性。
基于同一发明构思，还提供了一种面向发动机叶片修复的刀轨生成装置。由于此装置解决问题的原理与前述一种面向发动机叶片修复的刀轨生成方法相似，因此，该装置的实施可以按照前述方法的具体步骤实现，重复之处不再赘述。
如图8所示，为一个实施例中的一种面向发动机叶片修复的刀轨生成装置的结构示意图。该面向发动机叶片修复的刀轨生成装置10包括：测量模块100、运算模块200、设定模块300、计算与排序模块400和优化与输出模块500。
其中，测量模块100用于对发动机标准叶片与待修复叶片进行测量，获取所述标准叶片与所述待修复叶片的整体数据模型；运算模块200用于通过预设算法对所述整体数据模型进行运算处理，获取发动机叶片局部待修复区域数据模型；设定模块300用于对修复中的起始刀轨平面进行设定，获取所述起始刀轨平面与所述叶片局部待修复区域数据模型的相交点云；计算与排序模块400用于计算刀具中心点，并对所述刀具中心点进行排序处理，获取五轴加工刀轨；优化与输出模块500用于计算刀轴矢量和刀轨空间夹角，完成五轴加工轨迹的优化处理，并输出刀轨NC文件。
本发明提供的一种面向发动机叶片修复的刀轨生成装置，首先通过测量模块对发动机标准叶片与待修复叶片进行测量，获取所述标准叶片与所述待修复叶片的整体数据模型；再通过运算模块通过预设算法对所述整体数据模型进行运算处理，获取发动机叶片局部待修复区域数据模型；再通过设定模块对修复中的起始刀轨平面进行设定，获取所述起始刀轨平面与所述叶片局部待修复区域数据模型的相交点云；再通过计算与排序模块计算刀具中心点，并对所述刀具中心点进行排序处理，获取五轴加工刀轨；最终通过优化与输出模块计算刀轴矢量和刀轨空间夹角，完成五轴加工轨迹的优化处理，并输出刀轨NC文件。该装置无需对待修复叶片模型进行样条拟合，能够根据叶片测量数据高效生成待修复叶片的五轴加工刀轨。即可克服现有发动机叶片修复方法中刀轨生成效率低下的问题，具有刀轨生成的高效性、实用性与易用性。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该程序被图1中处理器执行。
本发明实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品。当该计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行上述图1的方法。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
以上结合具体实施例描述了本公开的基本原理，但是，需要指出的是，在本公开中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制，不能认为这些优点、优势、效果等是本公开的各个实施例必须具备的。另外，上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本公开为必须采用上述具体的细节来实现。
本公开中涉及的器件、装置、设备、系统的方框图仅作为示例性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的，可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、系统。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇，指“包括但不限于”，且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”，且可与其互换使用，除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”，且可与其互换使用。
另外，如在此使用的，在以“至少一个”开始的项的列举中使用的“或”指示分离的列举，例如“A、B或C的至少一个”的列举意味着A或B或C，或AB或AC或BC，或ABC(即A和B和C)。此外，措辞“示例的”不意味着描述的例子是优选的或者比其他例子更好。
为了示例和描述的目的已经给出了以上描述。此外，此描述不意图将本公开的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例，但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。

Claims (10)

1.一种面向发动机叶片修复的刀轨生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
对发动机标准叶片与待修复叶片进行测量，获取所述标准叶片与所述待修复叶片的整体数据模型；
通过预设算法对所述整体数据模型进行运算处理，获取发动机叶片局部待修复区域数据模型；
对修复中的起始刀轨平面进行设定，获取所述起始刀轨平面与所述叶片局部待修复区域数据模型的相交点云；
计算刀具中心点，并对所述刀具中心点进行排序处理，获取五轴加工刀轨；
计算刀轴矢量和刀轨空间夹角，完成五轴加工轨迹的优化处理，并输出刀轨NC文件。
2.根据权利要求1所述的面向发动机叶片修复的刀轨生成方法，其特征在于，所述对发动机标准叶片与待修复叶片进行测量，获取所述标准叶片与所述待修复叶片整体数据模型包括：使用测量仪器对所述标准叶片进行整体测量，获取所述标准叶片的整体数据模型；
使用测量仪器对所述待修复叶片进行整体测量，获取所述待修复叶片整体数据模型；
将获取的所述标准叶片数据模型和所述待修复叶片数据模型基准重合，获取二者的重合模型。
3.根据权利要求1所述的面向发动机叶片修复的刀轨生成方法，其特征在于，通过预设算法对所述整体数据模型进行运算处理，获取发动机叶片局部待修复区域数据模型包括：通过区域增长算法与聚类算法对所述整体数据模型进行运算处理，获取发动机叶片局部待修复区域数据模型。
4.根据权利要求1所述的面向发动机叶片修复的刀轨生成方法，其特征在于，对修复中的起始刀轨平面进行设定，获取所述起始刀轨平面与所述叶片局部待修复区域数据模型的相交点云包括：对修复中的起始刀轨平面进行设定，获取所述起始刀轨平面与所述叶片局部待修复区域数据模型的相交点；
根据预设加工顺序调整所述起始刀轨平面，直至获取所述起始刀轨平面与所述叶片局部待修复区域数据模型的所有相交点，形成相交点云。
5.根据权利要求1所述的面向发动机叶片修复的刀轨生成方法，其特征在于，所述计算刀具中心点，并对所述刀具中心点进行排序处理，获取五轴加工刀轨包括：求解相交点云中各点至标准叶片模型的空间距离与法向矢量，沿法向矢量延伸刀具半径值，获得相交点云对应的刀具中心点。
6.根据权利要求1所述的面向发动机叶片修复的刀轨生成方法，其特征在于，所述计算刀具中心点，并对所述刀具中心点进行排序处理，获取五轴加工刀轨包括：应用排序算法对所述刀具中心点进行排序处理，依次连接各所述刀具中心点，获得五轴加工刀轨。
7.根据权利要求1所述的面向发动机叶片修复的刀轨生成方法，其特征在于，还包括：识别、处理刀轨中异常点。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现所述权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现所述权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。
10.一种面向发动机叶片修复的刀轨生成装置，其特征在于，所述装置包括：
测量模块，用于对发动机标准叶片与待修复叶片进行测量，获取所述标准叶片与所述待修复叶片的整体数据模型；
运算模块，用于通过预设算法对所述整体数据模型进行运算处理，获取发动机叶片局部待修复区域数据模型；
设定模块，用于对修复中的起始刀轨平面进行设定，获取所述起始刀轨平面与所述叶片局部待修复区域数据模型的相交点云；
计算与排序模块，用于计算刀具中心点，并对所述刀具中心点进行排序处理，获取五轴加工刀轨；
优化与输出模块，用于计算刀轴矢量和刀轨空间夹角，完成五轴加工轨迹的优化处理，并输出刀轨NC文件。
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