CN113128099A - 一种车削工件频率预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种融合红外测温及热力耦合模态仿真的车削工件频率预测方法，该方法首先获取车削试件与刀尖接触处在各次车削试验中的最高温度；将该温度及环境温度导入仿真软件先进行工件的稳态热分析，再施加热对流完成瞬态热分析，将结果导入静力学模块得到热应力并进行模态分析，完成工件在相应车削参数、相应尺寸下的热力耦合模态分析，依次得到试件在车削过程的前几阶振动频率；通过响应面法建立工件振动频率关于车削参数、工件半径比等4个自变量的预测模型。本发明获取工件在车削过程中对应不同尺寸下的振动频率方法，不需要做振动模态试验，引入了实测的车削温度，考虑到热力耦合对车削工件振动频率的影响，模型的输入参数易测量。
Description
技术领域
本发明涉及一种融合红外测温及热力耦合模态仿真的车削工件频率预测方法，具体涉及一种基于有限元仿真对车削过程中热力影响下工件的前六阶模态频率的预测模型，属于机械加工及加工状态监测信息化技术领域。
背景技术
据了解，在车削过程中，刀具与工件的摩擦会导致车削振动，同时产生大量的热量，使得刀具与工件系统温度升高，加大刀具磨损，严重影响了刀具的使用寿命及工件的表面性能。与此同时，当刀具发生磨损时，刀具的几何形状及其与工件接触的方式会发生变化。刀具与工件的接触面积增大，会加剧刀具磨损和车削振动，摩擦和发热现象更加严重。所以，车削过程中车削热引起工件热胀冷缩或导热、散热不均匀，进而产生热应力，造成工件的模态频率变化，工件更易加剧振动幅度，研究车削过程中加工状态的监测，考虑模态频率是很有必要性的。
现有技术用来求解和预测模态频率的问题时，通常考虑频率响应分析法和频率响应实验法。频率响应分析法是基于物理机理的理论计算方法，只适用于系统结构组成易于确定的情况。在系统的结构组成给定后，运用相应的物理定律，通过推导和计算即可定出系统的频率响应。分析的正确程度取决于对系统结构了解的精确程度。对于复杂系统，分析法的计算工作量很大。频率响应实验法是采用仪表直接量测的方法，可用于系统结构难以确定的情况。常用的实验方式是以正弦信号作为试验信号，在所考察的频率范围内选择若干个频率值，分别测量各个频率下输入和稳态输出正弦信号的振幅和相角值。输出与输入的振幅比值随频率的变化特性是幅频特性，输出与输入的相角差值随频率的变化特性是相频特性。例如《一种机器人铣削颤振预测与主模态分析方法》就是采用频率响应实验法确定模态的各次频率，但是并未具体展示试验过程及实验结果。
另外，《基于多工步的金属切削加工过程的三维有限元仿真方法》根据被加工工件的几何参数和切削参数建立工件的三维模型，切削参数包括进给量和切削深度，由于工件仅采用长方体板材，未采用圆柱体材料，仿真中并未考虑车削速度，但是车削速度对切削温度、振动、噪声等都有较大影响，进而对模态频率产生影响，模型的普适性受到限制，不利于模型的推广。
发明内容
本发明的目的在于：针对上述现有技术存在的不足，提出一种融合红外测温及热力耦合模态仿真的车削工件频率预测方法。
为了达到以上目的，本发明的技术方案如下：
一种车削工件频率预测方法，包括以下步骤：
步骤1、通过红外测温仪获取车削试件与刀尖接触处在各次车削试验中的最高温度；
步骤2、将步骤1获得的温度及环境温度导入ANSYS Workbench仿真软件先进行工件的稳态热分析，再施加热对流完成瞬态热分析，将分析结果导入静力学模块得到热应力并进行模态分析，完成工件在相应车削参数、相应尺寸下的热力耦合模态分析，依次得到试件在车削过程的前几阶振动频率；
步骤3、通过响应面法建立工件振动频率关于车削参数、工件半径比等4个自变量的预测模型。工件半径比是指已车削段与未车削段半径之比。
车削过程中工件尺寸在变化，其模态频率不易测量，且模态测试对试验的场所及实验条件有严苛要求，因此本发明通过车削试验得到车削温度，结合有限元仿真，间接求解模态频率，建立的预测模型对车削工件具有普适性。本发明获取工件在车削过程中对应不同尺寸下的振动频率方法，既不需要做振动模态试验，且引入了实测的车削温度，并考虑了热力耦合对车削工件振动频率的影响，模型的输入参数也易测量。一方面，相较于频率响应实验法适用于静态系统，不易测量车削过程中的工件模态频率，本发明建立的模型适用于在车削热影响下预测工件的模态频率；另一方面，本发明先通过车削试验得到车削温度，导入到有限元软件中仿真，前期试验与后期仿真相结合，基于试验与仿真建立模态预测模型，预测精度更高，对于车削工件可以直接输入易测参数，得到模态频率，对于其他类型金属、不同类型切削方式，提供一种省时、易操作的可行方案。依据本发明的方法，直接输入三个车削参数及半径比即可得到试件在车削过程的模态频率。
本发明进一步细化的技术方案如下：
所述步骤1中，首先设计车削试验方案，通过工件车削温度采集系统，在给定车削参数(包含背吃刀量、进给速度、车削速度)的车削试验过程中采集刀具刀尖与工件接触处的温度信号，进而得到各次车削试验在相应车削参数及相应工件半径比下的车削温度最大值。
所述步骤2中，根据试验方案在Pro/E软件中建立多种工件模型，建立的多种工件模型完全是车削温度试验过程中工件的实际状态，再将建立的工件模型和试验得到的车削温度及环境温度导入到ANSYS Workbench软件，并定义材料属性(包括密度、弹性模量、泊松比、热导率、比热容、热膨胀系数)，划分工件网格类型及精度，分为对整体划分和局部划分，并对工件的被切削部分进行局部网格加密。对工件的左端面施加完全约束，限制6个自由度。进行车削工件的稳态热分析(稳态热分析用于分析稳定的热载荷对系统或部件的影响，通常在进行瞬态热分析以前进行稳态热分析，用于确定初始温度分布)，将工件模型产生的最高温度依次加载到仿真模块；将稳态热得到的初始温度分布导入到瞬态热分析模块，设置环境温度及热对流系数，进行瞬态热分析(瞬态热分析用于计算一个系统随时间变化的温度场及其它热参数，在工程上一般用瞬态热分析计算温度场，并将之作为热载荷进行应力分析)，再将瞬态热分析得到的最终温度场导入到静力学分析模块，以求解热应力，最后将热应力分析结果导入到模态分析模块(所述试件的模态分析是在热应力影响下，所述的热应力是由车削工件产生的最大车削温度与环境温差引起的)，求解工件前几阶模态频率。
所述步骤3中，将所述步骤2得到的车削工件模态频率关于背吃刀量、进给速度、车削速度、工件半径比进行关联度分析，在Minitab数据分析软件中进行响应面法分析，建立工件模态频率关于背吃刀量、进给速度、车削速度、工件半径比的预测模型，分析模型的准确度和稳定性，包括多元相关性系数R2，显著性水平P。
本发明基于采集的温度信号，导入到仿真软件，获得工件的模态频率，汇总仿真得到的数据，利用响应面法建立工件前六阶模态频率，得到的预测模型包括完全二次型、线性+平方型、线性+交互作用型回归方程。预测模型以R2值为检验指标，在众多回归方程类型中，选取R2值最大的回归方程。
进一步的，所述工件前几阶模态频率为工件前六阶模态频率，即是在车削过程下的动态仿真，前六阶模态振型分别描述为沿X轴变形、沿Y轴变形、绕X轴横向弯曲型、绕Y轴纵向弯曲型、绕Z轴扭转型、沿Z轴轴向变形。
由于无法实时测量振动工件的尺寸，限制了理论计算，上述模型可直接输入参数，得到车削工件的模态频率。
进一步的，所述工件车削温度采集系统主要由车削机床、红外测温仪、工件、刀具组成，所述红外测温仪通过数据线与计算机相连。
上述的红外测温仪为便携式红外测温仪，手持便携式红外测温仪为非接触式测温仪，用于实时采集刀具与工件接触处前刀面刀尖的温度信号。
进一步的，对工件模态频率关于背吃刀量、进给速度、车削速度、工件半径比进行关联度分析，多元相关性系数R2值越接近1，相关性就越高，R2值大于80％可表征具有良好的相关性。在Minitab数据分析软件中进行响应面法分析，建立工件模态频率关于背吃刀量、进给速度、车削速度、工件半径比的预测模型，利用响应面法建立工件前六阶模态频率，得到的预测模型包括完全二次型、线性+平方型、线性+交互作用型回归方程；预测模型以多元相关性系数(R2)值为检验指标，在众多回归方程类型中，选取多元相关性系数最大的回归方程。
本发明的优点：本发明中仿真参数来源于试验结果，避免了常规仿真时输入参数凭经验或依赖现有文献中他人已有的参数等方面的不足。此外，根据数据本身的离散特点，选用最优回归方程作为预测模型，得到的模态频率预测模型包括完全二次型、线性+平方型、线性+交互作用型回归方程。根据多元相关性系数R2和显著性水平P的值判断预测模型预测效果的可靠性，若R2≥0.8，且P＜0.05，说明预测模型预测效果是可靠准确的，否则是不可靠准确的，当预测效果不可靠准确时，可以对模态频率预测模型中的回归方程类型做适当的改变，优化其预测结果，直至预测模型预测效果可靠准确为止。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的描述。
图1本发明中模态频率预测流程图。
图2为本发明中工件6阶模态频率云图，其中图2a为工件沿X轴变形模态频率云图，图2b为工件沿Y轴变形模态频率云图，图2c为工件绕X轴横向弯曲型模态频率云图，图2d为工件绕Y轴纵向弯曲型模态频率云图，图2e为工件绕Z轴扭转型模态频率云图，图2f为工件沿Z轴轴向变形模态频率云图。
图3为本发明中工件前6阶模态频率折线图。
图4为本发明中工件模态频率仿真值与模型预测值对比曲线，图4a为工件沿X轴变形模态频率仿真值与模型预测值对比曲线，图4b为沿Y轴变形模态频率仿真值与模型预测值对比曲线，图4c为绕X轴横向弯曲型模态频率仿真值与模型预测值对比曲线，图4d为绕Y轴纵向弯曲型模态频率仿真值与模型预测值对比曲线，图4e为绕Z轴扭转型模态频率仿真值与模型预测值对比曲线，图4f为沿Z轴轴向变形模态频率仿真值与模型预测值对比曲线。
具体实施方式
下面结合实施例及说明书附图对本发明进行详细说明。
本发明提供一种融合红外测温及热力耦合模态仿真的车削工件频率预测方法，如图1所示，包括以下步骤：
第一步、首先搭建铝合金工件车削温度采集系统，温度采集系统主要由红外测温仪组成，红外测温仪通过数据线与安装有温度信号采集软件的计算机相连红外测温仪为便携式红外测温仪，便携式红外测温仪为非接触式测温仪，用于实时采集刀具与工件接触处前刀面刀尖的温度信号。温度采集系统所用的设备是美国OMEGA公司生产的手持式OS523E-2系列非接触式红外温度仪及采集软件。车削参数包括背吃刀量、进给量和车削速度。车削速度通过主轴转速及已切削部分的工件直径可求得，公式如下：
式中，v表示车削速度，单位为mm/s，i表示各次主轴转速的序号，n表示主轴转速，单位为r/min，j表示各次余下工件序号，d表示工件各次切削后的直径，单位为mm。
在车削试验过程中采集刀具刀尖处的温度信号，进行时域分析，进而得到各次车削走刀过程中各时刻车削温度最大值。
第二步、在Pro/E软件中建立的多种工件模型，完全是车削温度试验过程中工件的实际状态，包括车刀刚接触工件时状态，中间各进程的车削状态，最后刀具即将抬起时的切削状态。工件初始长度和直径一定，各工序切削的长度相等。工件模型分成四组，各组在不同背吃刀量、主轴转速、进给量下进行。再将建立的机械模型和试验得到的温度与环境温度一起导入到ANSYS Workbench软件(ANSYS Workbench将ANSYS系列产品及求解模块融合在仿真平台，以保证仿真模拟的通用性和精确性，使数据实现无缝传递以及共享，提高仿真效率)。
Pro/E软件为美国参数技术公司的集CAD/CAM/CAE一体化的三维建模软件。
根据工件材料的特性，设置工件的材料参数。划分工件网格类型及精度，对工件进行整体划分和局部划分，工件被切削部分进行局部网格加密，未被切削的部分进行整体网格划分。对整体划分的网格精度为0.005mm，对工件的被切削部分进行局部网格加密，精度小于0.005mm。对铝合金工件的左端面施加完全约束，限制6个自由度。进行车削工件的稳态热分析，将工件模型产生的最高温度依次加载到仿真模块。
稳态热分析得到的初始温度分布导入到瞬态热分析模块(ANSYS Workbench内置用于瞬态热分析的求解模块，通过交互式设置各参数求解)，设置环境温度及热对流系数，再将瞬态热分析得到的最终温度场导入到静力学分析模块(ANSYS Workbench内置用于静力学分析的求解模块，通过交互式设置各参数求解)，求解热应力，最后将热应力分析结果导入到模态分析模块(ANSYS Workbench内置用于模态分析的求解模块，通过交互式设置各参数求解)，求解铝合金工件前六阶模态频率。
第三步、将第二步得到的铝合金工件模态频率关于背吃刀量、进给速度、车削速度、工件半径比(即工件已车削段与未车削段的半径之比)进行关联度分析，相关性预测系数均大于82％，R2值越接近1，相关性就越高，R2值大于80％可表征具有良好的相关性。在Minitab数据分析软件(Minitab软件是现代质量管理统计和数据分析的领先者，有着强大的功能和简易的可视化操作界面)中进行响应面法分析，建立铝合金工件模态频率关于背吃刀量、进给速度、车削速度、工件半径比的预测模型，利用响应面法建立铝合金工件前六阶模态频率，得到的预测模型包括完全二次型、线性+平方型、线性+交互作用型回归方程。预测模型以R2值为检验指标，在众多回归方程类型中，选取R2值最大的回归方程。
工件半径比的公式为：
式中，i表示各次工序的序号，ri表示各次工件已车削段的半径，单位为mm，r表示为工件的初始半径，单位为mm。
实施例1
本实施例的铝合金车削试验中，所用刀具为硬质合金刀具，工件为直径48mm的7075铝棒。在车削试验中，主要考虑主轴转速、进给速度、背吃刀量这三个参数对车削温度的影响。主轴转速、进给速度与背吃刀量设计4个水平，根据进给速度的不同调整车削时间，具体试验方案如表1所示。
表1车削试验方案
按表1所示方案进行车削试验，并建立车削温度信号采集试验系统，处理数据提取各类数据的特征值，其中温度为车削过程期间产生的最大温度值，如表2所示。
表2车削试验结果
在Pro/E软件中建立的16种工件模型，完全是车削温度试验过程中工件的实际状态，包括车刀刚接触工件时状态，中间各进程的车削状态，最后刀具即将抬起时的切削状态。工件长度为150mm，初始直径为48mm，各工序切削的长度相等。16种工件模型分成四组，各组在不同背吃刀量、主轴转速、进给量下进行。再将建立的机械模型和试验得到的温度导入到ANSYS Workbench软件。
根据工件材料的特性，设置工件的材料参数，工件材料为7075铝合金，密度为2.83g/cm3、弹性模量为70.3GPa、泊松比为0.33、热导率157J/m/K、比热容为860J/Kg/K、热膨胀系数为23.5μm/m/K。划分工件网格类型及精度，对工件进行整体划分和局部划分，工件被切削部分进行局部网格加密，未被切削的部分进行整体网格划分。对整体划分的网格精度为0.005mm，对工件的被切削部分进行局部网格加密，精度小于0.005mm。对铝合金工件的左端面施加完全约束，限制6个自由度。进行车削工件的稳态热分析，将16种工件模型产生的最高温度依次加载到仿真模块。
稳态热得到的初始温度分布导入到瞬态热分析模块，设施环境温度为22℃及热对流系数为180w/m2·℃，再将瞬态热得到的最终温度场导入到静力学分析模块，求解热应力，最后将热应力分析结果导入到模态分析模块，求解铝合金工件前六阶模态频率。前六阶模态振型描述分别为：沿X轴变形、沿Y轴变形、绕X轴横向弯曲型、绕Y轴纵向弯曲型、绕Z轴扭转型、沿Z轴轴向变形。对应关系如下表3所示。以工件半径比为0.5为展示，模态频率云图如图2所示，得到表4模态频率仿真数据表。
表3振型描述表
表4模态频率仿真数据
将表4中的模态频率仿真值做出折线图如图3所示。得到的铝合金工件模态频率关于背吃刀量、进给速度、车削速度、工件半径比进行关联度分析，相关性系数R2均大于97％，相关性预测系数均大于82％，具体详见下表5所示。R2值越接近1，相关性就越高，R2值大于80％可表征具有良好的相关性。
表5模型相关结果
在Minitab数据分析软件中进行响应面法分析，建立铝合金工件模态频率关于背吃刀量、进给速度、车削速度、工件半径比的预测模型，利用响应面法建立铝合金工件前六阶模态频率，得到的预测模型包括完全二次型、线性+平方型、线性+交互作用型回归方程。预测模型以R2值为检验指标，在众多回归方程类型中，选取R2值最大的回归方程。其中铝合金工件第1阶、第2阶模态频率预测模型为完全二次型，第1阶模态频率预测模型R2为97.05％，P值为0.001；第2阶模态频率预测模型R2为94.15％，P值为0.002；第3阶、第5阶模态频率预测模型为线性+平方型，第3阶模态频率预测模型R2为98.21％，P值小于0.001；第5阶模态频率预测模型R2为82.53％，P值小于0.001；第4阶、第6阶模态频率预测模型为线性+交互作用型，第4阶模态频率预测模型R2为99.48％，P值为0.001；第6阶模态频率预测模型R2为91.44％，P值小于0.001。
工件半径比的公式为：
式中，i表示各次工序的序号，ri表示各次工件的半径，单位为mm，r表示为工件的初始半径，单位为mm。
第1阶模态频率预测模型如下：
其中，f1表示铝合金工件第1阶模态频率，ap表示背吃刀量，单位为mm，vf表示进给速度，单位为mm/min，v表示车削速度，单位为mm/s，r’表示工件的半径比：切削后工件半径比工件初始半径，单位为mm。将16组初始数据带入到第1阶预测模型，求得第1阶模态频率预测数据，仿真得到的模态频率数据与预测结果如下表6所示。
表6第1阶模态频率预测表
第2阶模态频率预测模型如下：
将16组初始数据带入到第2阶预测模型，求得第2阶模态频率预测数据，仿真得到的模态频率数据与预测结果如下表7所示。
表7第2阶模态频率预测表
第3阶模态频率预测模型如下：
将16组初始数据带入到第3阶预测模型，求得第3阶模态频率预测数据，仿真得到的模态频率数据与预测结果如下表8所示。
表8第3阶模态频率预测表
第4阶模态频率预测模型如下：
f4＝3508+2246ap+33.29vf-0.772v+3496r'-19.86apvf+0.46apv-1081apr'-0.000006vfv-30.11vfr'+0.733vr' (6)
将16组初始数据带入到第4阶预测模型，求得第4阶模态频率预测数据，仿真得到的模态频率数据与预测结果如下表9所示。
表9第4阶模态频率预测表
第5阶模态频率预测模型如下：
将16组初始数据带入到第5阶预测模型，求得第5阶模态频率预测数据，仿真得到的模态频率数据与预测结果如下表10所示。
表10第5阶模态频率预测表
第6阶模态频率预测模型如下：
f6＝-11179+26671ap+153.4vf-6.04v+18935r'-103apvf+4.385apv-24462apr'+0.000932vfv-147vfr'+5.91vr' (8)
将16组初始数据带入到第6阶预测模型，求得第6阶模态频率预测数据，仿真得到的模态频率数据与预测结果如下表11所示。
表11第6阶模态频率预测表
为直观展示前6阶模态频率仿真值与预测值的误差，通过如下图4所示。各阶模态频率预测值与实测值的相关性系数接近1，显著性水平远小于0.05，说明此模型预测模态频率预是有效的。
本发明是一种融合红外测温及热力耦合模态仿真的车削工件频率预测方法，通过车削试验得到铝合金棒料在多个进程的车削温度，将试验得到的车削温度导入到ANSYSWorkbench软件进行有限元仿真，在热应力的影响下，进行模态分析，得到铝合金工件在试验过程中的前六阶模态频率，建立模态频率关于背吃刀量、进给速度、车削速度、工件半径比的预测模型。本发明的优点是无需进行实验条件严苛的模态频率试验，通过车削试验与后期仿真相结合，建立了考虑热应力影响的车削工件模态频率的预测模型，并且模型的输入参数极易测量。预测模型对于铝合金车削工件可以直接输入易测参数，得到模态频率，对于其他类型金属、不同类型切削方式，提供一种省时、易操作的可行方案。本文基于试验与仿真建立模态预测模型，由于仿真参数来源于试验结果，避免了常规单纯仿真时参数凭经验或依赖现有文献中他人已有的参数等方面的不足，且能为优化车削参数及试验方案提供参考。以上所述为发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下。在本发明上做出相应改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。
除上述实施例外，本发明还可以有其他实施方式。凡采用等同替换或等效变换形成的技术方案，均落在本发明要求的保护范围。
Claims (7)
1.一种车削工件频率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、获取车削试件与刀尖接触处在各次车削试验中的最高温度；
步骤2、步骤1获得的温度进行工件的稳态热分析，再施加热对流完成瞬态热分析，得到热应力并进行模态分析，完成工件在相应车削参数、相应尺寸下的热力耦合模态分析，依次得到试件在车削过程的前几阶振动频率；
步骤3、建立工件振动频率关于车削参数、工件半径比的预测模型。
2.根据权利要求1所述一种车削工件频率预测方法，其特征在于，所述步骤1中，首先设计车削试验方案，通过工件车削温度采集系统，在给定车削参数的车削试验过程中采集刀具刀尖与工件接触处的温度信号，进而得到各次车削试验在相应车削参数及相应工件半径比下的车削温度最大值。
3.根据权利要求2所述一种车削工件频率预测方法，其特征在于，所述步骤2中，根据试验方案建立多种工件模型，将工件模型和试验得到的车削温度及环境温度导入到ANSYSWorkbench软件，并定义材料属性，划分工件网格类型及精度，进行车削工件的稳态热分析；将稳态热分析得到的初始温度分布导入到瞬态热分析模块，设置环境温度及热对流系数，进行瞬态热分析，再将瞬态热分析得到的最终温度场导入到静力学分析模块，以求解热应力，最后将热应力分析结果导入到模态分析模块，求解工件前几阶模态频率。
4.根据权利要求3所述一种车削工件频率预测方法，其特征在于，所述步骤3中，将所述步骤2得到的车削工件模态频率关于背吃刀量、进给速度、车削速度、工件半径比进行关联度分析、响应面法分析，建立工件模态频率关于背吃刀量、进给速度、车削速度、工件半径比的预测模型。
5.根据权利要求3所述一种车削工件频率预测方法，其特征在于，所述工件前几阶模态频率为工件前六阶模态频率，前六阶模态振型分别描述为沿X轴变形、沿Y轴变形、绕X轴横向弯曲型、绕Y轴纵向弯曲型、绕Z轴扭转型、沿Z轴轴向变形。
6.根据权利要求2所述一种车削工件频率预测方法，其特征在于，所述工件车削温度采集系统主要由车削机床、红外测温仪、工件、刀具组成，所述红外测温仪通过数据线与计算机相连。
7.根据权利要求4所述一种车削工件频率预测方法，其特征在于，对工件模态频率关于背吃刀量、进给速度、车削速度、工件半径比进行关联度分析，利用响应面法建立工件前六阶模态频率，得到的预测模型包括完全二次型、线性+平方型、线性+交互作用型回归方程；预测模型以多元相关性系数值为检验指标，在众多回归方程类型中，选取多元相关性系数最大的回归方程。
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