CN115291529A - 响应刀具磨损时变特性的数控批量加工切削参数优化方法 - Google Patents

响应刀具磨损时变特性的数控批量加工切削参数优化方法 Download PDF

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CN115291529A CN202211234118.1A CN202211234118A CN115291529A CN 115291529 A CN115291529 A CN 115291529A CN 202211234118 A CN202211234118 A CN 202211234118A CN 115291529 A CN115291529 A CN 115291529A
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Abstract

本发明公开了响应刀具磨损时变特性的数控批量加工切削参数优化方法，方法包括：获取批量加工任务信息以及加工刀具信息，批量加工任务信息中包括至少一个工件的特征加工数据，特征加工数据包括一个精加工工步信息和至少一个粗加工工步信息，加工刀具信息中包括多个刀具的初始磨损值；根据批量加工任务信息以及加工刀具信息构建数控批量加工能耗与切削参数的第一关联公式，根据批量加工任务信息构建数控批量加工时长与切削参数的第二关联公式；基于第一关联公式和第二关联公式，以数控批量加工能耗最低和数控批量加工时长最短为目标构建多目标优化模型，求解多目标优化模型得到切削参数的最优解。本发明可实现经济效益和能源效益协同优化。

Description

响应刀具磨损时变特性的数控批量加工切削参数优化方法
技术领域
本发明涉及数控加工技术领域，特别涉及响应刀具磨损时变特性的数控批量加工切削参数优化方法。
背景技术
数控批量加工是某一生产周期中在一台数控机床上对多个同类工件开展的往复切削运动，由于这种加工方式可以很好地降低时间成本，提高加工精度，被广泛用于各类现代机械制造场景中。随着数控批量加工的进行，刀具会不可避免的发生磨损，剧烈的刀具磨损将增大切削区摩擦和热量的产生，从而消耗更多的能量。切削参数的选择直接关系到工件加工效率、成本、质量以及能量消耗等指标，因此开展切削参数优化被认为是一种提升数控加工过程能效的有效途径。
然而现有技术中考虑刀具磨损状态的切削参数优化研究多是在某一刀具磨损状态下对单个工件的单个工步加工过程开展优化，并没有针对批量加工切削参数优化的方法。
因此，现有技术还有待改进和提高。
发明内容
针对现有技术的上述缺陷，本发明提供一种响应刀具磨损时变特性的数控批量加工切削参数优化方法，旨在解决现有技术中没有针对批量加工切削参数优化的方法的问题。
为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案如下：
本发明的第一方面，提供一种响应刀具磨损时变特性的数控批量加工切削参数优化方法，所述方法包括：
获取批量加工任务信息以及加工刀具信息，所述批量加工任务信息中包括至少一个工件的特征加工数据，所述特征加工数据包括一个精加工工步信息和至少一个粗加工工步信息，所述加工刀具信息中包括多个刀具的初始磨损值；
根据所述批量加工任务信息以及所述加工刀具信息构建数控批量加工能耗与切削参数的第一关联公式，根据所述批量加工任务信息构建数控批量加工时长与所述切削参数的第二关联公式；
基于所述第一关联公式和所述第二关联公式，以所述数控批量加工能耗最低和所述数控批量加工时长最短为目标构建多目标优化模型，求解所述多目标优化模型得到所述切削参数的最优解；
其中，所述切削参数包括各个所述工件在每个工步中的切削速度、进给量以及背吃刀量。
本发明的第二方面，提供一种响应刀具磨损时变特性的数控批量加工切削参数优化装置，包括：
信息获取模块，用于获取批量加工任务信息以及加工刀具信息，所述批量加工任务信息中包括至少一个工件的特征加工数据，所述特征加工数据包括一个精加工工步信息和至少一个粗加工工步信息，所述加工刀具信息中包括至少多个刀具的初始磨损值；
关系构建模块，用于根据所述批量加工任务信息以及所述加工刀具信息构建数控批量加工能耗与切削参数的第一关联公式，用于根据所述批量加工任务信息构建数控批量加工时长与所述切削参数的第二关联公式；
优化模块，用于基于所述第一关联公式和所述第二关联公式，以所述数控批量加工能耗最低和所述数控批量加工时长最短为目标构建多目标优化模型，求解所述多目标优化模型得到所述切削参数的最优解；
其中，所述切削参数包括各个所述工件在每个工步中的切削速度、进给量以及背吃刀量。
本发明的第三方面，提供一种终端，所述终端包括处理器、与处理器通信连接的计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质适于存储多条指令，所述处理器适于调用所述计算机可读存储介质中的指令，以执行实现上述任一项所述的一种响应刀具磨损时变特性的数控批量加工切削参数优化方法的步骤。
本发明的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述任一项所述的一种响应刀具磨损时变特性的数控批量加工切削参数优化方法的步骤。
与现有技术相比，本发明提供了一种响应刀具磨损时变特性的数控批量加工切削参数优化方法，所述的响应刀具磨损时变特性的数控批量加工切削参数优化方法，针对刀具磨损的持续性、是变形和对参数影响的高耦合性，构建数控批量加工能耗和数控批量加工时长分别和切削参数的关联公式，以数控批量加工能耗和数控批量加工时长最短为目标构建多目标优化模型并求解得到切削参数，可以有效提高刀具寿命，使得换刀次数降低，本发明提供了针对批量加工的切削参数优化方法，相比于固定切削参数方案的批量数控加工方法，可实现经济效益和能源效益协同优化。
附图说明
图1为本发明提供的一种响应刀具磨损时变特性的数控批量加工切削参数优化方法的实施例的流程图；
图2为工步内的加工过程示意图；
图3为数控批量加工任务示意图；
图4为刀具磨损时变特性示意图；
图5为数控批量加工过程功率曲线图；
图6为用于采集机床能耗以及刀具磨损数据的收集平台示意图；
图7为刀具磨损随时间和速度的变化曲线示意图；
图8为本发明提供的一种响应刀具磨损时变特性的数控批量加工切削参数优化方法实施例中刀具磨损预测模型的精度测试结果示意图；
图9为本发明提供的一种响应刀具磨损时变特性的数控批量加工切削参数优化装置的实施例的结构原理图；
图10为本发明提供的终端的实施例的原理示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。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。
本发明提供的一种响应刀具磨损时变特性的数控批量加工切削参数优化方法，可以应用于具有计算能力的终端中，终端可以但不限于是各种计算机、服务器、移动设备等。
实施例一
数控批量加工需要加工一定数量的工件，由于刀具磨损在接触工件表面后是持续发生的，对同一把刀而言，上一个工件的切削参数选择会直接影响当前工件的刀具磨损初始值，从而影响当前工件的最优参数。由此可见，工件间切削参数和磨损状态具有耦合关系，而如何从整批加工的角度，提出响应刀具磨损状态时变特性的切削参数能效优化方法，这类研究还鲜有报道。发明人从更为系统的层面，综合考虑刀具磨损的时变特性、参数与磨损的耦合关系，提供了用于解决面向数控批量加工的切削参数能效优化问题的方法。发明人考虑刀具磨损和切削参数的协同作用，对数控批量加工过程能耗和时间特性进行深入分析，在此基础上，以完工时间和加工能耗为优化目标，以各工件在不同刀具磨损状态下用于工步加工的切削参数组合为决策变量，构建响应时变刀具磨损状态的数控批量加工切削参数能效优化模型。本发明提供的方法，考虑刀具磨损的持续性、时变性和对参数影响的高耦合性，根据时变刀具磨损状态调整最优切削参数，可有效提高刀具寿命，使得换刀次数降低。同时，由于在剧烈磨损阶段，切削时段功率会随着刀具磨损的增强而激增，所提方法可以使整个加工过程尽可能的控制在正常磨损阶段，从而有效降低能量消耗。相比于固定切削参数方案的批量数控加工方法，本发明可实现经济效益和能源效益协同优化，优化力度可观。
如图1所示，本发明提供的响应刀具磨损时变特性的数控批量加工切削参数优化方法的一个实施例中，包括步骤：
S100、获取批量加工任务信息以及加工刀具信息，所述批量加工任务信息中包括至少一个工件的特征加工数据，所述特征加工数据包括一个精加工工步信息和至少一个粗加工工步信息，所述加工刀具信息中包括至少多个刀具的初始磨损值。
对于一个批量加工任务，可以描述如下：
在系统时间t 0时到达一批加工任务
Figure DEST_PATH_IMAGE001
，该任务包含工件集合J={J j ｜j=1,2,…,J}，集合中每个工件的初始状态如形状、材料等相同，且均有一相同特征需要在数控机床（如车床、铣床、钻床等）上进行切削加工。该特征需要采用多次走刀的方式完成切削，包含N j 个粗加工工步和1个精加工工步。该任务包含刀具集合T={T i ｜i=1, 2, …, I}，集合中所有刀具仅有磨损初始状态VB i (t 0)不同。在切削过程中，时变刀具磨损状态用VB i (t)表示，记录了第i把刀在系统时间t时的磨损值。当刀具T i 的实时磨损值VB i (t)超过磨钝标准VB max时，将按顺序地使用下一把刀具进行切削。对工件J j 的第k个工步，将会采用刀具T i 以切削参数
Figure DEST_PATH_IMAGE002
进行加工，其中st j,k 是工件J j 的第k个工步的开始加工时间。则本方法解决的问题是，为工件集合J中的所有工件的每个工步根据其开始加工的刀具磨损状态决策最优切削参数
Figure DEST_PATH_IMAGE003
，使得加工集合J的能效最高，完工时间最短。
S200、根据所述批量加工任务信息以及所述加工刀具信息构建数控批量加工能耗与切削参数的第一关联公式；根据所述批量加工任务信息构建数控批量加工时长与所述切削参数的第二关联公式。
所述切削参数包括各个所述工件在每个工步中的切削速度、进给量以及背吃刀量，首先对数控批量加工能耗与所述切削参数之间的关系进行说明。
如图2所示，在每个工步的加工过程中，工件被装夹在夹具上，主轴加速至指定转速，刀具进刀对工件产生切削，这个过程会产生能耗，称为切削时段能耗，并且，在每个工步的加工过程中，刀具还会存在空走刀时段，在空走刀时段中，刀具不会对工件产生切削，如图3所示，在批量加工过程中，如果刀具磨损值达到预先设定的标准，则会存在换刀时段。如图5所示，在批量加工过程中，不同的时段机床的功率不同，综合考虑批量加工中存在的每个不同时段的功率，可以得到所述第一关联公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE004
；
其中，J(t)和I(t)分别是在系统时间t内所加工的工件数和使用刀具的数量，
Figure DEST_PATH_IMAGE005
是使用第i把刀加工第j个工件的第k个工步所产生的待机时段能耗，
Figure DEST_PATH_IMAGE006
是使用第i把刀加工第j个工件的第k个工步时因改变主轴转速所产生的主轴加减速时段能耗，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
是使用第i把刀加工第j个工件的第k个工步的过程中刀具靠近或远离工件时产生的空走刀时段能耗，
Figure DEST_PATH_IMAGE008
使用第i把刀加工第j个工件的第k个工步时切除工件过程所消耗的切削时段能耗，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
是使用第i把刀加工第j个工件的第k个工步刀具达到磨钝标准后所产生的换刀时段能耗。值的说明的是，在实际应用中，出于提升效率的考虑，可以只考虑其中的部分时段的能耗。
下面对批量加工过程中各种时段的能耗进行说明。
1、待机时段能耗
Figure DEST_PATH_IMAGE010
每个工件进行第一个工步加工之前需要经历装夹，且在工件加工完成后需要进行拆卸，此时机床处于待机等待加工的状态。令机床的待机功率为
Figure DEST_PATH_IMAGE011
，待机功率可以近似定值，所述待机时段能耗可以表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE012
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE013
表示工件的装夹时间，根据描述，只有第一个工步k=1存在该时间，且持续时长为定值
Figure DEST_PATH_IMAGE014
。
Figure DEST_PATH_IMAGE015
表示工件的拆卸时间，在最后一个工步k=N j +1时存在该时间，且持续时长为定值
Figure DEST_PATH_IMAGE016
。
2、主轴加减速时段能耗
Figure DEST_PATH_IMAGE017
在加工过程中，机床主轴需要加速到指定转速带动工件或刀具做稳定、持续的高速旋转，随着主轴加速的进行，功率逐步升高，机床主轴加速完成时，功率值达到峰值。主轴加速时段功率包括待机功率、维持主轴稳定在某一转速下运行的空载功率，以及加速主轴需要克服机械惯性的功率。在主轴减速过程中，机床除待机功率外不消耗额外的能量，因此，主轴加减速时段能耗可以用公式表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE018
；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
表示主轴加/减速时间，计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE020
；
Figure DEST_PATH_IMAGE021
；
式中
Figure DEST_PATH_IMAGE022
表示采用第i把刀具加工第j个工件的第k个工步采用的主轴转速，
Figure DEST_PATH_IMAGE023
表示采用第i把刀具加工第j个工件的第k+1个工步采用的主轴转速，
Figure DEST_PATH_IMAGE024
表示采用第i把刀具加工第j个工件的第k个工步过程中切削开始时的工件直径或刀具直径，
Figure DEST_PATH_IMAGE025
是主轴角加速度。
Figure DEST_PATH_IMAGE026
为主轴加速功率，计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE027
；
式中
Figure DEST_PATH_IMAGE028
、
Figure DEST_PATH_IMAGE029
、
Figure DEST_PATH_IMAGE030
是主轴空载功率系数，为常数，
Figure DEST_PATH_IMAGE031
是主轴的加速度力矩，t为加速时长。
3、空走刀时段能耗
Figure DEST_PATH_IMAGE032
为保证切削能完全覆盖待加工表面，走刀路径中会存在空走到行程，例如，当主轴加速完成后，刀具会空走刀至事先设定好的加工入刀点处，此时切削准备已就绪。在该过程中，主轴以转速
Figure 503918DEST_PATH_IMAGE022
进行旋转，进给系统以进给速度
Figure DEST_PATH_IMAGE033
移动至入刀点，空走刀过程中，辅助系统均已开启，则空走刀时段能耗可表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE034
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE035
为机床辅助系统功率，包括动力关联类辅助系统功率和切削关联类辅助系统功率，
Figure DEST_PATH_IMAGE036
和
Figure DEST_PATH_IMAGE037
分别为主轴空载功率和所有参与运动的进给系统空载功率，计算公式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE038
；
进给速度与进给率的转换关系为
Figure DEST_PATH_IMAGE039
，b 0,b 1,b 2是进给系统空载功率系数，为常数，
Figure DEST_PATH_IMAGE040
为空走刀时长，计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE041
；
Figure 342430DEST_PATH_IMAGE024
表示采用第i把刀具加工第j个工件的第k个工步过程中切削开始时的工件直径或刀具直径，
Figure DEST_PATH_IMAGE042
表示采用第i把刀具加工第j个工件的第k个工步的切削速度，
Figure DEST_PATH_IMAGE043
表示采用第i把刀具加工第j个工件的第k个工步的进给量，
Figure DEST_PATH_IMAGE044
表示采用第i把刀具加工第j个工件的第k个工步的空走刀时长，
Figure DEST_PATH_IMAGE045
表示采用第i把刀具加工第j个工件的第k个工步的空走刀长度。
4、切削时段能耗
Figure DEST_PATH_IMAGE046
切削时段刀具挤压工件表面从而去除多余的物料，由于这个阶段存在刀具-工件的共同作用，因此，这个时段的能耗与切削参数、刀具磨损状态关系密切，随着刀具默算的加剧，物料去除功率不断上升，因此，这一时段的机床功率是一个随时间变化的量，切削时段能耗计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE047
；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE048
为采用第i把刀具加工第j个工件的第k个工步的切削时段能耗，
Figure DEST_PATH_IMAGE049
为第j个工件的第k个工步开始加工时间，
Figure DEST_PATH_IMAGE050
为第j个工件的第k个工步结束加工时间，
Figure DEST_PATH_IMAGE051
为机床待机功率，
Figure 58187DEST_PATH_IMAGE035
为机床辅助系统功率，
Figure DEST_PATH_IMAGE052
为机床主轴空载功率，
Figure DEST_PATH_IMAGE053
为机床中所有参与运动的进给系统空载功率，
Figure DEST_PATH_IMAGE054
为切削时段内的物料去除功率，切削时段内的物料去除功率与切削参数、刀具磨损状况、以及工件、刀具、机床所构成的物理环境有关，具体计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE055
；
其中，K、w、x、y、z为常数，
Figure 358456DEST_PATH_IMAGE042
表示采用第i把刀具加工第j个工件的第k个工步的切削速度，
Figure 438407DEST_PATH_IMAGE043
表示采用第i把刀具加工第j个工件的第k个工步的进给量，
Figure DEST_PATH_IMAGE056
表示采用第i把刀具加工第j个工件的第k个工步的背吃刀量，
Figure DEST_PATH_IMAGE057
为系统时间t时第i把刀具的磨损值。
在任意时间t下，第i把刀具的磨损值
Figure 605078DEST_PATH_IMAGE057
可根据是否在切削状态进行更新，当刀具处于切削状态时，
Figure 137690DEST_PATH_IMAGE057
根据加工参数、开始加工时间以及加工时长来更新，具体更新公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE058
；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE059
是采用第i把刀具加工第j个工件的第k个工步过程中开始切削时的初始刀具磨损值，
Figure DEST_PATH_IMAGE060
表示的是刀具磨损值增量函数，
Figure DEST_PATH_IMAGE061
为切削参数
Figure DEST_PATH_IMAGE062
下达到磨损量
Figure 119946DEST_PATH_IMAGE059
所对应的累计切削时间，
Figure DEST_PATH_IMAGE063
表示采用第i把刀具加工第j个工件的第k个工步的切削时长。
如图4和图7所示，在不同的加工参数下，刀具磨损随时间的变化规律不同，因此需要首先得到采用第i把刀具加工第j个工件的第k个工步的加工参数
Figure 726508DEST_PATH_IMAGE062
下达到磨损量
Figure 251030DEST_PATH_IMAGE059
所对应的累计切削时间
Figure 270939DEST_PATH_IMAGE061
，切削参数
Figure 178590DEST_PATH_IMAGE062
下达到磨损量
Figure 967554DEST_PATH_IMAGE059
所对应的累计切削时长采用如下步骤得到：
构建高维函数
Figure DEST_PATH_IMAGE064
；
利用最优化方法求解方程
Figure DEST_PATH_IMAGE065
，得到切削参数
Figure 7185DEST_PATH_IMAGE062
下达到磨损量
Figure 655335DEST_PATH_IMAGE059
所对应的累计切削时长
Figure 461617DEST_PATH_IMAGE061
。
具体地，首先根据工艺参数、磨损量、累计加工时长，构建高维函数
Figure 278657DEST_PATH_IMAGE064
，可以根据历史加工数据作为先验数据构建该函数。
之后利用最优化方法如梯度下降、牛顿法等求解方程
Figure 144982DEST_PATH_IMAGE065
，求得在给定的给定的切削参数
Figure 280428DEST_PATH_IMAGE062
下，达到
Figure 624822DEST_PATH_IMAGE059
所需的累计时间
Figure 529324DEST_PATH_IMAGE061
。
Figure DEST_PATH_IMAGE066
为采用第i把刀具加工第j个工件的第k个工步的切削时长，计算公式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE067
；
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE068
表示采用第i把刀具加工第j个工件的第k个工步过程中的切削走刀长度。
当第i把刀具在切削状态时，其对应的刀具磨损值
Figure 674872DEST_PATH_IMAGE057
根据下式更新：
Figure DEST_PATH_IMAGE069
；
Figure DEST_PATH_IMAGE070
是工件
Figure DEST_PATH_IMAGE071
的工步k被刀具
Figure DEST_PATH_IMAGE072
加工的顺序号，
Figure DEST_PATH_IMAGE073
是工件
Figure 32035DEST_PATH_IMAGE071
的工步k的开始加工时间，
Figure DEST_PATH_IMAGE074
是工件
Figure 586645DEST_PATH_IMAGE071
的工步k的结束加工时间。
Figure 470287DEST_PATH_IMAGE073
可由下式更新：
Figure DEST_PATH_IMAGE075
；
Figure DEST_PATH_IMAGE076
；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE077
、
Figure DEST_PATH_IMAGE078
、
Figure DEST_PATH_IMAGE079
、
Figure DEST_PATH_IMAGE080
分别是工步加工时的工件装夹时间、刀具磨钝换刀时间、主轴加速时间、空切时间。如图8所示，通过实验测试刀具磨损预测模型的精度，可以看出，本实施例提供的方法中的刀具磨损计算方法有效。
5、换刀时段能耗
Figure DEST_PATH_IMAGE081
换刀时段包括刀具的装卸和对刀过程，第一个工件的第一个工步加工时一定存在换刀过程，加工其他工件的第一个工步时需要判断，上一个工件加工完成时的磨损值是否超过预设的阈值VBmax，换刀时段能耗如下式，其中
Figure DEST_PATH_IMAGE082
为刀具磨钝换刀时长，单次换刀时长为定值
Figure DEST_PATH_IMAGE083
。
Figure DEST_PATH_IMAGE084
；
Figure DEST_PATH_IMAGE085
。
在前文说明数控批量加工能耗与切削参数之间的参数的过程中，已经介绍了数控批量加工的各个时段的时长与所述切削参数之间的关系，可以构建第二关联公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE086
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE087
表示所述数控批量加工时长，
Figure DEST_PATH_IMAGE088
表示所述特征加工数据中的粗加工工步的数量，
Figure DEST_PATH_IMAGE089
和
Figure DEST_PATH_IMAGE090
分别是在系统时间t内所加工的工件数和使用刀具的数量，
Figure 117562DEST_PATH_IMAGE077
、
Figure DEST_PATH_IMAGE091
和
Figure DEST_PATH_IMAGE092
分别表示采用第i把刀具加工第j个工件的第k个工步时的工件装夹时长、工件拆卸时间和刀具磨钝换刀时长，
Figure DEST_PATH_IMAGE093
表示采用第i把刀具加工第j个工件的第k个工步的主轴加/减速时长，
Figure 779664DEST_PATH_IMAGE044
表示采用第i把刀具加工第j个工件的第k个工步的空走刀时长，
Figure 606806DEST_PATH_IMAGE063
表示采用第i把刀具加工第j个工件的第k个工步的切削时长。
值得说明的是，在一些可能的实现方式中，为了降低优化算法的复杂度，可以只考虑数控批量加工的部分时段的时长而不是全部。
基于所述数控批量加工能耗和所述数控批量加工时长和所述切削参数之间的关系，可以构建多目标优化模型，并求解，得到所述切削参数的最优解。如图1所示，本实施例提供给的方法还包括步骤：
S300、基于所述第一关联公式和所述第二关联公式，以所述数控批量加工能耗最低和所述数控批量加工时长最短为目标构建多目标优化模型，求解所述多目标优化模型得到所述切削参数的最优解。
优化模型求解任务
Figure DEST_PATH_IMAGE094
描述了在批量加工条件
Figure DEST_PATH_IMAGE095
下，找到批量加工所有工步的最优切削参数x，并且参数均满足约束条件
Figure DEST_PATH_IMAGE096
使得完成这批加工任务（令为时刻t完成）时的能耗E(t)和完工时间CT(t)最小，可以用公式表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE097
。
下面对优化模型进行介绍。
1、模型的决策变量
优化模型中，决策批量加工中每个工件的各工步在时变刀具磨损状态下的切削三要素，包括包括切削速度
Figure DEST_PATH_IMAGE098
、进给量
Figure DEST_PATH_IMAGE099
、背吃刀量
Figure DEST_PATH_IMAGE100
，即决策变量
Figure DEST_PATH_IMAGE101
。
2、模型的目标函数
2.1 能量效率目标
在数控批量加工能耗机理分析的基础上建立数控批量加工数控加工能量效率函数，选用比能作为能量效率指标，比能SEC是指机械加工系统消耗能量E与有效产出的比值，在本发明中，有效产出指加工工件数量N。
Figure DEST_PATH_IMAGE102
2.2 时间效率目标
时间效率是企业保证经济效益的重要指标之一，在本发明中，以批量加工的完工时间CT(t)作为另一优化目标，计算公式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE103
；
其中，t 0是批量任务开始加工(任务下达)时间；t m 是实际批量加工时间，t m 的具体计算公式为所述第二关联公式。
3、约束条件
在实际批量加工中，各工步需要满足一定的约束，因此，在模型求解时，设置约束条件，防止优化结果不能应用于实际生产。
约束条件可以用公式表示如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE104
Figure DEST_PATH_IMAGE105
Figure DEST_PATH_IMAGE106
Figure DEST_PATH_IMAGE107
Figure DEST_PATH_IMAGE108
Figure DEST_PATH_IMAGE109
Figure DEST_PATH_IMAGE110
。
其中，第一个公式表示只有未达到磨钝标准的刀具才会参与批量加工，第二个公式表示在切削过程中，刀具磨损量式中需要在设定的磨钝标准范围内，第三个公式和第四个公式表示各工步的切削参数需要在设定的范围内，第五个公式表示加工过程中的切削力式中小于允许的最大切削力
Figure DEST_PATH_IMAGE111
以内，第六个公式表示每个工件的最后一个工步所形成的表面粗糙度应该在设定的粗糙度阈值[Ra]范围内，
Figure DEST_PATH_IMAGE112
表示刀尖圆弧半径，第七个公式表示所有工步的背吃刀量综合应等于总加工余量
Figure DEST_PATH_IMAGE113
。
根据本发明提供的方法，进行实验以验证本发明提供的方法的有效性，具体地，以数控车削为例，在C2-360K型数控车床上采用CNMG190404型号车刀片对一个批量加工任务的10个工件进行物料去除。如图6所示，采用重庆大学自主研发的机床能效监控系统（可参见中国专利文件CN201110095627.6）对切削过程中的功率信号进行实时监控和采集，其中待机功率
Figure DEST_PATH_IMAGE114
、辅助系统功率
Figure DEST_PATH_IMAGE115
为额定功率；主轴空载功率
Figure DEST_PATH_IMAGE116
与主轴转速n有一一对应的关系，进给系统空载功率
Figure DEST_PATH_IMAGE117
与进给速度f v 有一一对应的关系，可通过实验数据拟合的方式构建映射关系函数；主轴加速功率和物料去除功率是时变量，需实时采集，采集频率为0.2s。
批量加工中，所有待加工工件的参数均相同，如表1所示。
表1工件参数
Figure DEST_PATH_IMAGE118
所有工件的所有工步依次在C2-360K数控车床上进行加工，机床参数如表2所示。
表2机床参数
Figure DEST_PATH_IMAGE119
在批量加工中，由于需要切除一定数量的工件，会用到一把或多把刀具。依据使用顺序，刀具初始磨损值分别为90μm和156μm。除初始磨损量以外，其余参数均相同，如表3所示。
表3刀具参数
Figure DEST_PATH_IMAGE120
每个工件的加工配置参数，即装夹/拆卸时间、参数范围相同，参数范围由工件、刀具以及机床所构成的物理环境的机械性能决定，见表4所示。
表4加工配置参数
Figure DEST_PATH_IMAGE121
空载功率的大小主要取决于机床型号、主轴转速以及进给速度，为得到系数a0,a1,a2，以及b0,b1,b2,开展了9组实验，实验数据如表5所示。
表5主轴空载和进给系统空载功率系数
Figure DEST_PATH_IMAGE122
拟合得到
Figure 95687DEST_PATH_IMAGE116
和
Figure 615661DEST_PATH_IMAGE117
的表达式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE123
；
Figure DEST_PATH_IMAGE124
。
为得到切削参数刀具磨损量与
Figure DEST_PATH_IMAGE125
的映射关系，利用田口法设计了27组实验，得到实验数据如表6所示。
表6刀具磨损、切削参数及切削功率的映射关系数据
Figure DEST_PATH_IMAGE126
根据以上27组数据，得到
Figure 917723DEST_PATH_IMAGE125
的表达式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE127
。
基于上述实验配置条件，构建响应刀具磨损时变特性的数控批量加工切削参数能效优化模型。此次优化任务达到的系统时间为2022-09-05 8：30am，采用NSGA-II在Python3.6.3平台上对模型进行优化求解，为说明多目标优化的必要性，分别以单目标优化SEC(t)、CT(t)，多目标优化SEC(t)&CT(t)为参照，具体优化结果如表7、表8、表9所示。
表7以SEC(t)为目标的优化方案
Figure DEST_PATH_IMAGE128
表7以CT(t)为目标的优化方案
Figure DEST_PATH_IMAGE129
表8以SEC(t)和CT(t)为多目标的优化方案
Figure DEST_PATH_IMAGE130
上述切削参数优化方案带入目标函数公式中可得到能耗和时间优化值，整理如表9中方案1、方案2、方案3所示。为了展示在批量加工能耗优化中考虑刀具磨损的必要性，还设置了一个对比方案作为方案4：不根据刀具磨损动态调整参数，即所有工件均以工件1的参数进行加工。
方案1：单目标优化SEC
方案2：单目标优化CT
方案3：多目标优化SEC&CT
方案4：不考虑刀具磨损的优化
表9 方案对比结果
Figure DEST_PATH_IMAGE131
根据上述结果可知：
1）多目标优化与单目标优化SEC相比，SEC值虽然高出了3.66%但时间效率值降低了10.56%。而多目标优化与单目标优化CT相比，虽然CT值延长了2.90%但SEC能效值降低了10.46%，这些数据说明，时间目标和能效目标之间存在冲突关系，而本发明所提的多目标优化方法可以缓解这种冲突。
2）多目标优化与不考虑时变刀具磨损的优化方案相比，SEC值增大了18.8%，CT值延长了16.15%，这个数据说明，在批量加工中，如果不考虑刀具磨损带来的影响，将会造成较大的能量和时间浪费，这种优化力度甚至会强过多目标优化的效果。
综上所述，本实施例提供一种响应刀具磨损时变特性的数控批量加工切削参数优化方法，针对刀具磨损的持续性、是变形和对参数影响的高耦合性，构建数控批量加工能耗和数控批量加工时长分别和切削参数的关联公式，以数控批量加工能耗和数控批量加工时长最短为目标构建多目标优化模型并求解得到切削参数，可以有效提高刀具寿命，使得换刀次数降低，本发明提供了针对批量加工的切削参数优化方法，相比于固定切削参数方案的批量数控加工方法，可实现经济效益和能源效益协同优化。
应该理解的是，虽然本发明说明书附图中给出的的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
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，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取计算机可读存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本发明所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。
实施例二
基于上述实施例，本发明还相应提供了一种响应刀具磨损时变特性的数控批量加工切削参数优化装置，如图9所示，该响应刀具磨损时变特性的数控批量加工切削参数优化装置包括：
信息获取模块，用于获取批量加工任务信息以及加工刀具信息，所述批量加工任务信息中包括至少一个工件的特征加工数据，所述特征加工数据包括一个精加工工步信息和至少一个粗加工工步信息，所述加工刀具信息中包括至少多个刀具的初始磨损值，具体如实施例一中所述；
关系构建模块，用于根据所述批量加工任务信息以及所述加工刀具信息构建数控批量加工能耗与切削参数的第一关联公式，用于根据所述批量加工任务信息构建数控批量加工时长与所述切削参数的第二关联公式，具体如实施例一中所述；
优化模块，用于基于所述第一关联公式和所述第二关联公式，以所述数控批量加工能耗最低和所述数控批量加工时长最短为目标构建多目标优化模型，求解所述多目标优化模型得到所述切削参数的最优解，具体如实施例一中所述；
其中，所述切削参数包括各个所述工件在每个工步中的切削速度、进给量以及背吃刀量，具体如实施例一中所述。
实施例三
基于上述实施例，本发明还相应提供了一种终端，如图10所示，终端包括处理器10以及存储器20。图10仅示出了终端的部分组件，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。
存储器20在一些实施例中可以是终端的内部存储单元，例如终端的硬盘或内存。存储器20在另一些实施例中也可以是终端的外部存储设备，例如终端上配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card, SMC），安全数字（Secure Digital, SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。进一步地，存储器20还可以既包括终端的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器20用于存储安装于终端的应用软件及各类数据。存储器20还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。在一实施例中，存储器20上存储有一种数控批量加工切削参数优化程序30，该数控批量加工切削参数优化程序30可被处理器10所执行，从而实现本申请中一种响应刀具磨损时变特性的数控批量加工切削参数优化方法。
处理器10在一些实施例中可以是一中央处理器（Central Processing Unit,CPU），微处理器或其他芯片，用于运行存储器20中存储的程序代码或加工数据，例如执行一种响应刀具磨损时变特性的数控批量加工切削参数优化方法等。
在一实施例中，当处理器10执行存储器20中一种响应刀具磨损时变特性的数控批量加工切削参数优化程序30时实现以下步骤：
获取批量加工任务信息以及加工刀具信息，所述批量加工任务信息中包括至少一个工件的特征加工数据，所述特征加工数据包括一个精加工工步信息和至少一个粗加工工步信息，所述加工刀具信息中包括多个刀具的初始磨损值；
根据所述批量加工任务信息以及所述加工刀具信息构建数控批量加工能耗与切削参数的第一关联公式，根据所述批量加工任务信息构建数控批量加工时长与所述切削参数的第二关联公式；
基于所述第一关联公式和所述第二关联公式，以所述数控批量加工能耗最低和所述数控批量加工时长最短为目标构建多目标优化模型，求解所述多目标优化模型得到所述切削参数的最优解；
其中，所述切削参数包括各个所述工件在每个工步中的切削速度、进给量以及背吃刀量。
实施例四
本发明还提供一种计算机可读存储介质，其中，存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上所述的一种响应刀具磨损时变特性的数控批量加工切削参数优化方法的步骤。
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)

1.一种响应刀具磨损时变特性的数控批量加工切削参数优化方法，其特征在于，所述方法包括：
获取批量加工任务信息以及加工刀具信息，所述批量加工任务信息中包括至少一个工件的特征加工数据，所述特征加工数据包括一个精加工工步信息和至少一个粗加工工步信息，所述加工刀具信息中包括多个刀具的初始磨损值；
根据所述批量加工任务信息以及所述加工刀具信息构建数控批量加工能耗与切削参数的第一关联公式，根据所述批量加工任务信息构建数控批量加工时长与所述切削参数的第二关联公式；
基于所述第一关联公式和所述第二关联公式，以所述数控批量加工能耗最低和所述数控批量加工时长最短为目标构建多目标优化模型，求解所述多目标优化模型得到所述切削参数的最优解；
其中，所述切削参数包括各个所述工件在每个工步中的切削速度、进给量以及背吃刀量。
2.根据权利要求1所述的响应刀具磨损时变特性的数控批量加工切削参数优化方法，其特征在于，所述数控批量加工能耗包括切削时段能耗，所述切削时段能耗与所述切削参数的关联公式为：
Figure 639940DEST_PATH_IMAGE001
；
Figure 107962DEST_PATH_IMAGE002
；
Figure 923471DEST_PATH_IMAGE003
；
其中，
Figure 742523DEST_PATH_IMAGE004
为采用第i把刀具加工第j个工件的第k个工步的切削时段能耗，
Figure 442625DEST_PATH_IMAGE005
为第j个工件的第k个工步开始加工时间，
Figure 889787DEST_PATH_IMAGE006
为第j个工件的第k个工步结束加工时间，
Figure 610618DEST_PATH_IMAGE007
为机床待机功率，
Figure 681080DEST_PATH_IMAGE008
为机床辅助系统功率，
Figure 653716DEST_PATH_IMAGE009
为机床主轴空载功率，
Figure 486542DEST_PATH_IMAGE010
为机床中所有参与运动的进给系统空载功率，
Figure 253641DEST_PATH_IMAGE011
为切削时段内的物料去除功率，K、w、x、y、z为常数，
Figure 171919DEST_PATH_IMAGE012
表示采用第i把刀具加工第j个工件的第k个工步的切削速度，
Figure 948245DEST_PATH_IMAGE013
表示采用第i把刀具加工第j个工件的第k个工步的进给量，
Figure 369999DEST_PATH_IMAGE014
表示采用第i把刀具加工第j个工件的第k个工步的背吃刀量，
Figure 432633DEST_PATH_IMAGE015
为系统时间t时的第i把刀具的磨损值，
Figure 949458DEST_PATH_IMAGE016
是采用第i把刀具加工第j个工件的第k个工步过程中开始切削时的初始刀具磨损值，
Figure 795054DEST_PATH_IMAGE017
表示的是刀具磨损值增量函数，
Figure 71315DEST_PATH_IMAGE018
为切削参数
Figure 570429DEST_PATH_IMAGE019
下达到磨损量
Figure 73086DEST_PATH_IMAGE016
所对应的累计切削时间，
Figure 50269DEST_PATH_IMAGE020
表示采用第i把刀具加工第j个工件的第k个工步的切削时长。
3.根据权利要求2所述的响应刀具磨损时变特性的数控批量加工切削参数优化方法，其特征在于，切削参数
Figure 321982DEST_PATH_IMAGE019
下达到磨损量
Figure 257577DEST_PATH_IMAGE016
所对应的累计切削时长采用如下步骤得到：
构建高维函数
Figure 746065DEST_PATH_IMAGE021
；
利用最优化方法求解方程
Figure 261360DEST_PATH_IMAGE022
，得到切削参数
Figure 653158DEST_PATH_IMAGE019
下达到磨损量
Figure 494075DEST_PATH_IMAGE016
所对应的累计切削时长
Figure 971324DEST_PATH_IMAGE018
。
4.根据权利要求2所述的响应刀具磨损时变特性的数控批量加工切削参数优化方法，其特征在于，所述数控批量加工能耗还包括待机时段能耗、主轴加减速时段能耗、空走刀时段能耗和换刀时段能耗；
所述第一关联公式为：
Figure 555889DEST_PATH_IMAGE023
；
其中，J(t)和I(t)分别是在系统时间t内所加工的工件数和使用刀具的数量，
Figure 661248DEST_PATH_IMAGE024
是使用第i把刀加工第j个工件的第k个工步所产生的所述待机时段能耗，
Figure 548433DEST_PATH_IMAGE025
是使用第i把刀加工第j个工件的第k个工步时因改变主轴转速所产生的所述主轴加减速时段能耗，
Figure 372032DEST_PATH_IMAGE026
是使用第i把刀加工第j个工件的第k个工步的过程中刀具靠近或远离工件时产生的所述空走刀时段能耗，
Figure 859821DEST_PATH_IMAGE027
使用第i把刀加工第j个工件的第k个工步时切除工件过程所消耗的所述切削时段能耗，
Figure 85266DEST_PATH_IMAGE028
是使用第i把刀加工第j个工件的第k个工步刀具达到磨钝标准后所产生的所述换刀时段能耗。
5.根据权利要求1所述的响应刀具磨损时变特性的数控批量加工切削参数优化方法，其特征在于，所述数控批量加工时长包括切削时长、空走刀时长和主轴加/减速时长，所述切削时长和所述切削参数的关联公式为：
Figure 143352DEST_PATH_IMAGE029
；
所述主轴加/减速时长和所述切削参数的关联公式为：
Figure 719827DEST_PATH_IMAGE030
；
Figure 521561DEST_PATH_IMAGE031
；
所述空走刀时长和所述切削参数的关联公式为：
Figure 601512DEST_PATH_IMAGE032
；
其中，
Figure 96079DEST_PATH_IMAGE033
表示采用第i把刀具加工第j个工件的第k个工步的主轴加/减速时长，
Figure 894270DEST_PATH_IMAGE034
表示采用第i把刀具加工第j个工件的第k个工步采用的主轴转速，
Figure 998230DEST_PATH_IMAGE035
为主轴角加速度；
Figure 932688DEST_PATH_IMAGE020
表示采用第i把刀具加工第j个工件的第k个工步的切削时长，
Figure 457211DEST_PATH_IMAGE036
表示采用第i把刀具加工第j个工件的第k个工步过程中切削开始时的工件直径或刀具直径，
Figure 883644DEST_PATH_IMAGE037
表示采用第i把刀具加工第j个工件的第k个工步过程中的切削走刀长度，
Figure 27180DEST_PATH_IMAGE012
表示采用第i把刀具加工第j个工件的第k个工步的切削速度，
Figure 81724DEST_PATH_IMAGE013
表示采用第i把刀具加工第j个工件的第k个工步的进给量，
Figure 777148DEST_PATH_IMAGE038
表示采用第i把刀具加工第j个工件的第k个工步的空走刀时长，
Figure 159719DEST_PATH_IMAGE039
表示采用第i把刀具加工第j个工件的第k个工步的空走刀长度。
6.根据权利要求5所述的响应刀具磨损时变特性的数控批量加工切削参数优化方法，其特征在于，所述数控批量加工时长还包括工件装夹时长、刀具磨钝换刀时长以及工件拆卸时长；
所述第二关联公式为：
Figure 231580DEST_PATH_IMAGE040
；
其中，
Figure 783040DEST_PATH_IMAGE041
表示所述数控批量加工时长，
Figure 649365DEST_PATH_IMAGE042
表示所述特征加工数据中的粗加工工步的数量，
Figure 784811DEST_PATH_IMAGE043
和
Figure 394784DEST_PATH_IMAGE044
分别是在系统时间t内所加工的工件数和使用刀具的数量，
Figure 299286DEST_PATH_IMAGE045
、
Figure 477458DEST_PATH_IMAGE046
和
Figure 224834DEST_PATH_IMAGE047
分别表示采用第i把刀具加工第j个工件的第k个工步时的工件装夹时长、工件拆卸时间和刀具磨钝换刀时长。
7.根据权利要求1所述的响应刀具磨损时变特性的数控批量加工切削参数优化方法，其特征在于，所述求解所述多目标优化模型得到所述切削参数的最优解，包括：
设置约束条件，在所述约束条件下求解所述多目标优化模型得到所属切削参数的最优解；
所述约束条件为：
工步开始时刀具的磨损量未达到磨钝标准，切削过程中，刀具磨损量始终低于所述磨钝标准，每个工步的切削参数在设定范围内，加工过程中的切削力始终小于允许的最大切削力，每个工件在最后一个工步完成后所形成的表面粗糙度在设定的粗糙度阈值范围内，所有工步的背吃刀量综合等于总加工余量。
8.一种响应刀具磨损时变特性的数控批量加工切削参数优化装置，其特征在于，包括：
信息获取模块，用于获取批量加工任务信息以及加工刀具信息，所述批量加工任务信息中包括至少一个工件的特征加工数据，所述特征加工数据包括一个精加工工步信息和至少一个粗加工工步信息，所述加工刀具信息中包括至少多个刀具的初始磨损值；
关系构建模块，用于根据所述批量加工任务信息以及所述加工刀具信息构建数控批量加工能耗与切削参数的第一关联公式，根据所述批量加工任务信息构建数控批量加工时长与所述切削参数的第二关联公式；
优化模块，用于基于所述第一关联公式和所述第二关联公式，以所述数控批量加工能耗最低和所述数控批量加工时长最短为目标构建多目标优化模型，求解所述多目标优化模型得到所述切削参数的最优解；
其中，所述切削参数包括各个所述工件在每个工步中的切削速度、进给量以及背吃刀量。
9.一种终端，其特征在于，所述终端包括：处理器、与处理器通信连接的计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质适于存储多条指令，所述处理器适于调用所述计算机可读存储介质中的指令，以执行实现上述权利要求1-7任一项所述的一种响应刀具磨损时变特性的数控批量加工切削参数优化方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1-7任一项所述的一种响应刀具磨损时变特性的数控批量加工切削参数优化方法的步骤。
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