CN114758064A - 一种基于数字孪生的机床切削工艺参数优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明请求保护一种基于数字孪生的机床切削工艺参数优化方法，其包括以下步骤：通过三维建模软件和虚拟平台实现机床实际切削过程的特性、功能、行为在内的多维度的表达；基于JSON格式的文本数据传输，减少底层代码的复杂程度，对机床的在切削过程中的工艺数据进行实时采集，并通过灰色关联理论分析工艺数据对切削力的影响权重；基于unity3D的可视化映射方式调用封装好的数字孪生切削力预测模型，进行实时调用分析切削力动态变化情况；根据影响因子权重和数字孪生预测模型对切削力波动情况实时生成优化方案，并通过工艺参数来实现切削力的相对稳定，确保加工过程中机械产品的质量。
Description
技术领域
本发明涉及先进制造与自动化技术领域，特别的，提出一种基于数字孪生的机床切削工艺参数优化方法。
背景技术
随着德国“工业4.0”、美国“工业互联网”、“中国制造2025”等战略的提出，智能制造技术日趋成为世界关注的焦点。制造业的发展成为当下战略目标，工业、军事、航天、交通等部门的大型机械设备作为其中重要经济支柱，机床作为工业母机，其安全性、稳定性、工艺质量至关重要。目前，机床切削工艺优化的智能化和数字化水平较低，切削过程中由于切削力的不稳定性而导致的质量误差通常需要人为的判断，存在主观性强和经验判断等缺陷。在传统的工艺参数优化中，常采用控制变量法，利用加工结束后对影响切削力波动的因素进行数据采集和分析，形成加工优化方案，制约了优化调整时间。也有部分学者通过智能算法对特征参数进行预测或对数控系统参数的实时读取进行分析，忽略切削过程中的动态仿真过程。机床设备切削工艺优化的关键不仅在于切削过程中考虑对各种因素的干扰考虑，还在于切削时的实时工艺数据监测、预测和分析处理。因此在传统虚拟仿真监测的基础上通过数字孪生的虚实映射技术实现机床切削过程动态变化，同时通过数字孪生预测模型对工艺参数进行分析预测，实时形成优化方案对加工的质量和效率具有重要的意义。
经过检索，申请公开号CN111695734A，一种基于数字孪生及深度学习的多工艺规划综合评估系统及方法，属于工艺规划虚拟仿真领域。该系统包括物理设备层、数据感知层、信息处理层、虚拟空间层和数字孪生层；数据感知层采集物理设备层在加工过程中的相关实时数据及历史数据，并将数据发送到信息处理层进行数据融合分析与处理；同时采集的数据传送到虚拟空间层，在数字孪生层中相关模型的要求指导下构建出与物理实体对应的动态虚拟模型；数字孪生层统领其余各层，进行虚实交互反馈、融合分析及迭代优化，开展待加工零部件不同工艺方案的综合评估分析，实现工艺参数优化和工艺路线改进。本发明提高了工艺规划的柔性和动态适应性，可改善资源利用率，缩短加工周期、降低生产成本。
(CN111695734A)一种基于数字孪生及深度学习的多工艺规划综合评估系统及方法是一种先进的技术理念，的确基于数字孪生的理念解决了很多研究上的瓶颈，但数字孪生并不是一昧的数据采集和数据处理的过程，更多的是在虚拟动态分析的基础之上实现其他的功能。基于数字孪生的实现途径要基于具体的实体分析研究，此专利集成了许多数据源，但是却忽视了如此庞大的数据集需要通过何种方式采集或何种协议对接，不同的数据结构如何交互等问题。同时，基于数据处理的方式，到底哪一个具体环节利用什么算法，智能算法之间又该如何与虚拟场景进行交互。因此，该专利更多的是一种理念集成，没有对象，实际应用难以实现。
本专利针基于实验验证分析影响产品的质量因素，形成预测模型并验证其可靠性和影响的权重大小，基于虚拟场景的实现中实现影响因素的实时监测。实现加工前就可预知加工过程中切削力的数值变化，可提前调整并优化加工方案，加工过程可实现三维和二维的动态展示，实时监测影响产品质量因素(切削力)的动态波动，对后期的进一步优化提供指导。
发明内容
本发明旨在解决以上现有技术的问题。提出了一种基于数字孪生的机床切削工艺参数优化方法。本发明的技术方案如下：
一种基于数字孪生的机床切削工艺参数优化方法，其包括以下步骤：
通过三维建模软件和虚拟平台实现机床实际切削过程的特性、功能、行为在内的多维度的表达；
基于JSON格式的文本数据传输，减少底层代码的复杂程度，对机床的在切削过程中的工艺数据进行实时采集，并通过灰色关联理论分析工艺数据对切削力的影响权重；
基于unity3D的可视化映射方式调用封装好的数字孪生切削力预测模型，进行实时调用分析切削力动态变化情况；
根据影响因子权重和数字孪生预测模型对切削力波动情况实时生成优化方案，并通过工艺参数来实现切削力的相对稳定，确保加工过程中机械产品的质量。
进一步的，所述通过三维建模软件和虚拟平台实现机床实际切削过程的特性、功能、行为在内的多维度的表达，具体包括：
通过三维建模软件建立机床数字孪生虚拟模型；
对机床数字孪生虚拟模型进行轻量化处理，即对监控零部件即工件、刀具切削过程减少网格数量的同时保证模型的精度，避免渲染过程中的失真；对非监控部件降低模型精度要求并减少网格数量；
将轻量化后的模型导入unity3D仿真平台的同时对虚拟模型赋予和实体一致的物理属性和贴图效果，保证虚拟模型结构、属性与实体保持一致，确保在切削加工中可视化效果。
进一步的，所述基于JSON格式的文本数据传输，减少底层代码的复杂程度，对机床的在切削过程中的工艺数据进行实时采集，并通过灰色关联理论分析工艺数据对切削力的影响权重，具体包括：
采用OPC UA数据交互架构进行数据采集。同时将集成好的OPC UA客户端封装到数字孪生虚拟模型中，通过OPC UA客户端访问已在服务器上注册过的机床设备的服务器，获得终端服务器；同时创建客户端和服务端的连接机制，通过浏览服务器的地址空间读取数据并将所得到的数据存入到数据库中；
在融合机床动态信息之前对采集到的信号进行预处理、清洗、降噪及滤波；以JSON格式作为数字孪生中机床实体到虚拟模型的传输格式；
客户端通过订阅的方式来获得数据，当服务器收到客户端订阅请求之后，会对数据库进行查询，将搜索出机床切削数据即进给速度、转速、进给量反馈到服务器端，实现数据的抓取，保证其实时性；最后将采集到实际运行数据经转换为脚本之后对虚拟模型进行初始化并更新。
进一步的，所述通过灰色关联理论分析工艺数据对切削力的影响权重，具体包括：
利用数字孪生虚拟平台中的C#调用算法和数据库中的实验数据，计算工艺参数对数字孪生预测模型的切削力灰色关联度大小，根据三次实验过程的中所得到的工艺参数的影响权重进行排序，具体步骤如下：
①建立反映工艺数据和切削力系统的参考序列：
X0(k)＝(x0(1),x0(2),…x0(n))
其中X0(k)表示切削力数据序列；x0为切削力数据，n为次数；
根据工艺数据因素对系统的影响组成的比较序列：
Xi(k)＝(xi(1),xi(2),…xi(n)),i＝1,2,…m
其中Xi(k)表示序列；i＝1为进给速度；其中i＝2为主轴转速；其中i＝3为切削深度。
根据参考序列和比较序列，确定关联系数：
其中，ξ作为两级最大差的分辨系数；
由关联系数Xi和Xo可得的灰色关联度：
其中，γoi为系统的分辨率，与ξ∈[0,1]，
称为两级最小差，
称为两级最大差，x0(k)-xi(k)为系统的求差序列；将所有m个序列灰色关联度γ(X0,Xi)自大到小顺序排列得到关联序集，并以此判断序列Xi与Xo的相关程度大小；利用位移差|X0(k)-Xi(k)|反映两序列间发展过程或量级的相近性；
②采用均值化方法处理的各工艺数据构成的协方差矩阵反映原始工艺数据中各指标变异程度的差异，也包含各工艺数据相互影响程度差异的信息，
变换后的数据序列为：
XD1＝(x(1)d1,x(2)d1,…,x(n)d1)
其中,
n表示第几个数值，d1第一个均值序列中的均值
③选择合适的ξ，降低系统内各工艺数据因素对整个系统关联的影响：
记Δv为系统所有求差序列绝对值的均值，
Δmax为两级最大差，并记
根据分辨系数ξ得出工艺数据切削深度、进给速度、主轴转速分别的关联度排序，最终确定影响因子对工艺数据的影响权重。
进一步的，则ξ的取值为：εΔ≤ξ≤2εΔ，应满足：
a.当Δmax>3Δv时，εΔ≤ξ≤1.5εΔ；
b.当Δmax≤3Δv时，1.5εΔ≤ξ≤2εΔ；
根据实验数据计算Δmax和Δv的值，因此得到分辨系数ξ。
进一步的，所述基于unity3D的可视化映射方式调用封装好的数字孪生切削力预测模型，进行实时调用分析切削力动态变化情况；
根据工艺参数影响因子建立数字孪生机床实体切削力计算方程式：，
在式中：a表示拟合的常数项；n表示机床主轴转速，单位为r/min；ap表示切削的径向深度，单位为mm；f则为机床加工进给量，单位为mm/min；F为要得到的铣削力，单位为N；a、b、c、d为要拟合得到的参数；
首先将幂函数转化为多元函数多项式，对多项式做线性拟合；两边取自然对数：
ln F＝ln a+bln n+cln ap+dln f
将实验数据代入到经验公式，最后会得到相应的a、b、c、d四个参数具体值，最后求得数字孪生机床实体切削力的预测模型F。
进一步的，所述根据影响因子权重和数字孪生预测模型对切削力波动情况实时生成优化方案，并通过工艺参数来实现切削力的相对稳定，确保加工过程中机械产品的质量，具体包括：
利用编程语言将最后得到的数字孪生虚拟模型进行封装保存并打包成dLL文件，在数字孪生虚拟仿真平台中利用C#调用dLL文件中的预测模型；
当unity3D中客户端进行数据采集时，先由数字孪生预测模型预测切削力的大小，再将数据量传入unity3D中的UI图表组件，同时调用实时时间函数，建立切削力与时间变化的动态图表进行实时展示；
不同规格的机床，不同的工艺参数对切削力的影响权重也有所不同，基于实时预测的切削力大小和权重影响因子的排序对后续加工优化的控制量即工艺参数选择具有重要的参考，并以此来实现切削力的相对稳定，确保加工过程的质量和效率。
本发明的优点及有益效果如下：
在传统的切削过程优化常采用解析数据模型或离线仿真模型分析切削力的波动情况，数据具有延滞性，数据信息之间联系不紧密、流动性差，容易形成信息孤岛；因此，本专利基于数字孪生的虚拟仿真技术，融合模型、数据、智能预测、优化为一体，提出了一种基于数字孪生的机床切削工艺参数优化方法。以机床切削过程为研究对象，通过数字孪生虚拟模型对机床实体内的切削力进行实时描述与分析，研究在网络化和智能制造背景下，实现对机床切削过程的监测、预测及其工艺优化。
切削力预测模型作为数字孪生虚拟仿真平台的功能模块，封装在虚拟平台中，基于实验数据所建立的预测模型具有可预知性，在切削加工前就可预知切削力的大小，同时通过灰色关联的分析，确定工艺参数对切削力的影响权重，对加工方案的形成和调整做出指导，比如工艺参数的调整范围、切削液的正确使用时间等。与此同时，封装好的预测模型可实时采集机床加工数据信息进行预测，根据时间函数预测切削力波动情况结合仿真平台中虚拟模型的动态分析引用波动的原因。确保加工过程中切削力稳定，进一步提高加工质量和效率。
附图说明
图1是本发明提供优选实施例基于数字孪生的机床切削工艺参数优化方法框架图。
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、详细地描述。所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例。
本发明解决上述技术问题的技术方案是：
需要首先指出的是，机械产品的质量优劣与加工过程息息相关，其重要的评价指标之一是切削力，它由加床切削过程中的主轴转速、径向深度、加工进给量等工艺参数决定。在切削过程中不可避免地会产生一定的加工误差，其优化方案和优化方案的生成速度一直作为实际生产加工的一大难题。同时，切削力的频繁波动会降低轴的寿命和加剧刀具的磨损，制约了零件质量、加工效率。本专利在总结了机床切削过程的影响因素和传统优化方案研究现状的基础上，针于切削过程数字化建模、数据信息高效传递、切削工艺影响权重问题进行了深入研究，并引入了切削力预测模型。提出了基于数字孪生的机床切削工艺参数优化方法，对于指导机床切削加工质量和效率，以及提高机械产品质量具有重大的意义。
在传统的切削过程优化常采用解析数据模型或离线仿真模型分析切削力的波动情况，数据具有延滞性，数据信息之间联系不紧密、流动性差，容易形成信息孤岛；因此，本专利基于数字孪生的虚拟仿真技术，融合模型、数据、智能预测、优化为一体，提出了一种基于数字孪生的机床切削工艺参数优化方法。以机床切削过程为研究对象，通过数字孪生虚拟模型对机床实体内的切削力进行实时描述与分析，研究在网络化和智能制造背景下，实现对机床切削过程的监测、预测及其工艺优化。首先，通过三维建模软件和虚拟平台实现机床实际切削过程的特性、功能、行为等多维度的表达。其次，基于JSON格式的文本数据传输，减少底层代码的复杂程度，对机床的在切削过程中的工艺数据进行实时采集，并通过灰色关联理论分析工艺数据对切削力的影响权重。基于unity3D的可视化映射方式调用封装好的数字孪生切削力预测模型，进行实时调用分析切削力动态变化情况。最后根据影响因子权重和数字孪生预测模型对切削力波动情况实时生成优化方案，并通过工艺参数来实现切削力的相对稳定，确保加工过程中机械产品的质量。
如图1所示，一种基于数字孪生的机床切削工艺参数实时优化系统，包括物理层、虚拟层、数据层、功能层；
物理层：物理层作为数字孪生中的基础组件，作为静态数据和动态数据的源头，主要由机床加工设备物理实体以及物理感知器两部分，其中物理感知器是安装在机床各个部位上的传感器，用于收集切削过程中机床的各种状态、运动信号和工艺数据信息。
虚拟层：虚拟层作为数字孪生中物理实体的镜像反映，需要在功能、几何、物理属性等方面与物理实体的一致，确保切削过程数据拟合和映射的精确性。
步骤1：通过三维建模软件建立机床数字孪生虚拟模型。
步骤2：为确保数字孪生虚拟模型对于数据采集和拟合上的高效，基于上一步的数字孪生虚拟模型进行轻量化处理，减少仿真过程中的渲染数据量，重点在两个方面：对监控零部件(工件、刀具等切削过程)减少网格数量的同时保证模型的精度，避免渲染过程中的失真；对非监控部件可降低模型精度要求并减少网格数量。
步骤3：Unity3D作为开源市场中封装性较好、3D互动性强的虚拟平台，将轻量化后的模型导入unity3D仿真平台的同时对虚拟模型赋予和实体一致的物理属性和贴图效果，保证虚拟模型结构、属性与实体保持一致，确保在切削加工中可视化效果。
数据层：
步骤4：
采用OPC UA数据交互架构保证高效的数据采集。同时将集成好的OPC UA客户端封装到数字孪生虚拟模型中，通过OPC UA客户端访问已在服务器上注册过的机床设备的服务器，获得终端服务器。同时创建客户端和服务端的连接机制，通过浏览服务器的地址空间读取数据并将所得到的数据存入到数据库中。
步骤5：由于在信号采集和传输的过程中存在噪声、失真等多种干扰因素，在融合机床动态信息之前需要对采集到的信号进行预处理、清洗、降噪及滤波等工作；同时JSON具有格式简单、方便等特点，可以减少数据传输过程的代码，以JSON格式作为数字孪生中机床实体到虚拟模型的传输格式，提高数据传输效率。
步骤6：客户端通过订阅的方式来获得数据。当服务器收到客户端订阅请求之后，会对数据库进行查询，将搜索出机床切削数据(进给速度、转速、进给量)反馈到服务器端，实现数据的抓取，保证其实时性。最后将采集到实际运行数据经转换为脚本之后对虚拟模型进行初始化并更新。
功能层：
步骤7：在保持其他因素一致的情况下，设置机床一定的切削深度和主轴转速，基于数字孪生虚拟仿真平台Unity3D进行UGUI界面的开发，通过数字孪生虚拟模型和UGUI界面实时展示在不同的进给速度下切削力的波动情况；
步骤8：在保持其他因素一致的情况下，设置机床主轴转速、进给速度保持不变的情况下，基于数字孪生虚拟仿真平台Unity3D进行UGUI界面的开发，通过数字孪生虚拟模型和UGUI界面实时展示在不同的切削深度下切削力的波动情况；
步骤9：在保持其他因素一致的情况下，设置机床进给深度、进给速度保持不变的情况下，基于数字孪生虚拟仿真平台Unity3D进行UGUI界面的开发，通过数字孪生虚拟模型和UGUI界面实时展示在不同的主轴转速下切削力的波动情况；
步骤10：根据步骤以上分析可知，单因素的工艺参数对切削力的变化都产生一定的影响。因此分析各个因素对切削力的影响权重。通过编程语言封装灰色关联理论算法过程，当步骤8到步骤10中每次实验结束后，利用数字孪生虚拟平台中的C#调用算法和数据库中的实验数据，计算工艺参数对数字孪生预测模型的切削力灰色关联度大小。根据三次实验过程的中所得到的工艺参数的影响权重进行排序。具体步骤如下：
①建立反映工艺数据和切削力系统的参考序列：
X0(k)＝(x0(1),x0(2),…x0(n))
根据工艺数据因素对系统的影响组成的比较序列：
Xi(k)＝(xi(1),xi(2),…xi(n)),i＝1,2,…m
根据参考序列和比较序列，确定了关联系数：
其中，ξ作为两级最大差的分辨系数；
由关联系数Xi和Xo可得的灰色关联度：
其中，γoi为系统的分辨率，与
称为两级最小差，
称为两级最大差，x0(k)-xi(k)为系统的求差序列。将所有m个序列灰色关联度γ(X0,Xi)自大到小顺序排列得到关联序集，并以此判断序列Xi与Xo的相关程度大小。利用位移差|X0(k)-Xi(k)|反映了两序列间发展过程或量级的相近性。
④采用均值化方法处理的各工艺数据构成的协方差举证可以反映原始工艺数据中各指标变异程度的差异，也包含各工艺数据相互影响程度差异的信息。
变换后的数据序列为：
XD1＝(x(1)d1,x(2)d1,…,x(n)d1)
其中,
⑤选择合适的ξ，降低系统内各工艺数据因素对整个系统关联的影响：
记Δv为系统所有求差序列绝对值的均值，
Δmax为两级最大差，并记
则ξ的取值为：εΔ≤ξ≤2εΔ，应满足：
a.当Δmax>3Δv时，εΔ≤ξ≤1.5εΔ；
b.当Δmax≤3Δv时，1.5εΔ≤ξ≤2εΔ。
根据实验数据计算Δmax和Δv的值，因此得到分辨系数ξ。
根据分辨系数ξ得出工艺数据(切削深度、进给速度、主轴转速)分别的关联度排序，最终确定影响因子对工艺数据的影响权重。
⑥根据工艺参数影响因子建立数字孪生机床实体切削力计算方程式：，
在式中：n表示机床主轴转速，单位为r/min；ap表示切削的径向深度，单位为mm；f则为机床加工进给量，单位为mm/min；F为要得到的铣削力，单位为N；a、b、c、d为要拟合得到的参数
首先将幂函数转化为多元函数多项式，对多项式做线性拟合。两边取自然对数：
ln F＝ln a+bln n+cln ap+dln f
其次将实验数据代入到经验公式，最后会得到相应的a、b、c、d四个参数具体值，最后求得数字孪生机床实体切削力的预测模型F。
步骤11：利用编程语言将最后得到的数字孪生虚拟模型进行封装保存并打包成dLL文件，在数字孪生虚拟仿真平台中利用C#调用dLL文件中的预测模型。
步骤12：当unity3D中客户端进行数据采集时，先由数字孪生预测模型预测切削力的大小，再将数据量传入unity3D中的UI图表组件，同时调用实时时间函数，建立切削力与时间变化的动态图表进行实时展示。
步骤13：不同规格的机床，不同的工艺参数对切削力的影响权重也有所不同，基于实时预测的切削力大小和权重影响因子的排序对后续加工优化的控制量(工艺参数)选择具有重要的参考，并以此来实现切削力的相对稳定，确保加工过程的质量和效率。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。
Claims (7)
1.一种基于数字孪生的机床切削工艺参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
通过三维建模软件和虚拟平台实现机床实际切削过程的特性、功能、行为在内的多维度的表达；
基于JSON格式的文本数据传输，减少底层代码的复杂程度，对机床的在切削过程中的工艺数据进行实时采集，并通过灰色关联理论分析工艺数据对切削力的影响权重；
基于unity3D的可视化映射方式调用封装好的数字孪生切削力预测模型，进行实时调用分析切削力动态变化情况；
根据影响因子权重和数字孪生预测模型对切削力波动情况实时生成优化方案，并通过工艺参数来实现切削力的相对稳定，确保加工过程中机械产品的质量。
2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的机床切削工艺参数优化方法，其特征在于，所述通过三维建模软件和虚拟平台实现机床实际切削过程的特性、功能、行为在内的多维度的表达，具体包括：
通过三维建模软件建立机床数字孪生虚拟模型；
对机床数字孪生虚拟模型进行轻量化处理，即对监控零部件即工件、刀具切削过程减少网格数量的同时保证模型的精度，避免渲染过程中的失真；对非监控部件降低模型精度要求并减少网格数量；
将轻量化后的模型导入unity3D仿真平台的同时对虚拟模型赋予和实体一致的物理属性和贴图效果，保证虚拟模型结构、属性与实体保持一致，确保在切削加工中可视化效果。
3.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的机床切削工艺参数优化方法，其特征在于，所述基于JSON格式的文本数据传输，减少底层代码的复杂程度，对机床的在切削过程中的工艺数据进行实时采集，并通过灰色关联理论分析工艺数据对切削力的影响权重，具体包括：
采用OPC UA数据交互架构进行数据采集。同时将集成好的OPC UA客户端封装到数字孪生虚拟模型中，通过OPC UA客户端访问已在服务器上注册过的机床设备的服务器，获得终端服务器；同时创建客户端和服务端的连接机制，通过浏览服务器的地址空间读取数据并将所得到的数据存入到数据库中；
在融合机床动态信息之前对采集到的信号进行预处理、清洗、降噪及滤波；以JSON格式作为数字孪生中机床实体到虚拟模型的传输格式；
客户端通过订阅的方式来获得数据，当服务器收到客户端订阅请求之后，会对数据库进行查询，将搜索出机床切削数据即进给速度、转速、进给量反馈到服务器端，实现数据的抓取，保证其实时性；最后将采集到实际运行数据经转换为脚本之后对虚拟模型进行初始化并更新。
4.根据权利要求3所述的一种基于数字孪生的机床切削工艺参数优化方法，其特征在于，所述通过灰色关联理论分析工艺数据对切削力的影响权重，具体包括：
利用数字孪生虚拟平台中的C#调用算法和数据库中的实验数据，计算工艺参数对数字孪生预测模型的切削力灰色关联度大小，根据三次实验过程的中所得到的工艺参数的影响权重进行排序，具体步骤如下：
①建立反映工艺数据和切削力系统的参考序列：
X0(k)＝(x0(1),x0(2),…x0(n))
其中X0(k)表示切削力数据序列；x0为切削力数据，n为次数；
根据工艺数据因素对系统的影响组成的比较序列：
Xi(k)＝(xi(1),xi(2),…xi(n)),i＝1,2,3
其中Xi(k)表示序列；i＝1为进给速度；其中i＝2为主轴转速；其中i＝3为切削深度；
根据参考序列和比较序列，确定关联系数：
其中，ξ作为两级最大差的分辨系数；
由关联系数Xi和Xo可得的灰色关联度：
其中，γoi为系统的分辨率，与ξ∈[0,1]，
称为两级最小差，
称为两级最大差，x0(k)-xi(k)为系统的求差序列；将所有m个序列灰色关联度γ(X0,Xi)自大到小顺序排列得到关联序集，并以此判断序列Xi与Xo的相关程度大小；利用位移差|X0(k)-Xi(k)|反映两序列间发展过程或量级的相近性；
②采用均值化方法处理的各工艺数据构成的协方差矩阵反映原始工艺数据中各指标变异程度的差异，也包含各工艺数据相互影响程度差异的信息，变换后的数据序列为：
XD1＝(x(1)d1,x(2)d1,…,x(n)d1)
其中,
③选择合适的ξ，降低系统内各工艺数据因素对整个系统关联的影响：
记Δv为系统所有求差序列绝对值的均值，
Δmax为两级最大差，并记
根据分辨系数ξ得出工艺数据切削深度、进给速度、主轴转速分别的关联度排序，最终确定影响因子对工艺数据的影响权重。
5.根据权利要求4所述的一种基于数字孪生的机床切削工艺参数优化方法，其特征在于，则ξ的取值为：εΔ≤ξ≤2εΔ，应满足：
a.当Δmac>3Δv时，εΔ≤ξ≤1.5εΔ；
b.当Δmax≤3Δv时，1.5εΔ≤ξ≤2εΔ；
根据实验数据计算Δmax和Δv的值，因此得到分辨系数ξ。
6.根据权利要求5所述的一种基于数字孪生的机床切削工艺参数优化方法，其特征在于，所述基于unity3D的可视化映射方式调用封装好的数字孪生切削力预测模型，进行实时调用分析切削力动态变化情况；
根据工艺参数影响因子建立数字孪生机床实体切削力计算方程式：，
在式中：a表示拟合的常数项；n表示机床主轴转速，单位为r/min；ap表示切削的径向深度，单位为mm；f则为机床加工进给量，单位为mm/min；F为要得到的铣削力，单位为N；a、b、c、d为要拟合得到的参数；
首先将幂函数转化为多元函数多项式，对多项式做线性拟合；两边取自然对数：
lnF＝lna+blnn+clnap+dlnf
将实验数据代入到经验公式，最后会得到相应的a、b、c、d四个参数具体值，最后求得数字孪生机床实体切削力的预测模型F。
7.根据权利要求6所述的一种基于数字孪生的机床切削工艺参数优化方法，其特征在于，所述根据影响因子权重和数字孪生预测模型对切削力波动情况实时生成优化方案，并通过工艺参数来实现切削力的相对稳定，确保加工过程中机械产品的质量，具体包括：
利用编程语言将最后得到的数字孪生虚拟模型进行封装保存并打包成dLL文件，在数字孪生虚拟仿真平台中利用C#调用dLL文件中的预测模型；
当unity3D中客户端进行数据采集时，先由数字孪生预测模型预测切削力的大小，再将数据量传入unity3D中的UI图表组件，同时调用实时时间函数，建立切削力与时间变化的动态图表进行实时展示；
不同规格的机床，不同的工艺参数对切削力的影响权重也有所不同，基于实时预测的切削力大小和权重影响因子的排序对后续加工优化的控制量即工艺参数选择具有重要的参考，并以此来实现切削力的相对稳定，确保加工过程的质量和效率。
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|---|---|---|---|
| CN202210280090.9A CN114758064A (zh) | 2022-03-21 | 2022-03-21 | 一种基于数字孪生的机床切削工艺参数优化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210280090.9A CN114758064A (zh) | 2022-03-21 | 2022-03-21 | 一种基于数字孪生的机床切削工艺参数优化方法 |
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|---|---|
| CN114758064A true CN114758064A (zh) | 2022-07-15 |
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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| CN202210280090.9A Pending CN114758064A (zh) | 2022-03-21 | 2022-03-21 | 一种基于数字孪生的机床切削工艺参数优化方法 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116245283A (zh) * | 2023-03-08 | 2023-06-09 | 北京七兆科技有限公司 | 弃渣场次生灾害风险评估方法、装置、设备及存储介质 |
| CN116776289A (zh) * | 2023-08-25 | 2023-09-19 | 中科航迈数控软件(深圳)有限公司 | 数控机床加工方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
| CN117148741A (zh) * | 2023-11-01 | 2023-12-01 | 张家港Aaa精密制造股份有限公司 | 轴承加工参数智能调控方法及系统 |
| CN117644431A (zh) * | 2024-01-29 | 2024-03-05 | 南京航空航天大学 | 基于数字孪生模型的cnc机床加工质量分析方法及系统 |
-
2022
- 2022-03-21 CN CN202210280090.9A patent/CN114758064A/zh active Pending
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