CN117389161B - 考虑多加工阶段的平面立铣参数优化及加工性能预测方法 - Google Patents

考虑多加工阶段的平面立铣参数优化及加工性能预测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN117389161B
CN117389161B CN202311695679.6A CN202311695679A CN117389161B CN 117389161 B CN117389161 B CN 117389161B CN 202311695679 A CN202311695679 A CN 202311695679A CN 117389161 B CN117389161 B CN 117389161B
Authority
CN
China
Prior art keywords
milling
processing
finish
machine tool
machining
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202311695679.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN117389161A (zh
Inventor
贾顺
王尚
李淑宇
刘阳
隋杨
张国强
宋金云
吴冰莹
杨扬
马乐
张婧琰
苏升帅
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shandong University of Science and Technology
Original Assignee
Shandong University of Science and Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shandong University of Science and Technology filed Critical Shandong University of Science and Technology
Priority to CN202311695679.6A priority Critical patent/CN117389161B/zh
Publication of CN117389161A publication Critical patent/CN117389161A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN117389161B publication Critical patent/CN117389161B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
    • G05B13/042—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators in which a parameter or coefficient is automatically adjusted to optimise the performance

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Numerical Control (AREA)
  • Milling Processes (AREA)

Abstract

本发明公开了一种考虑多加工阶段的平面立铣参数优化及加工性能预测方法，涉及平面立铣参数优化领域，包括查看零件图纸，识别待加工平面，分析待加工平面的尺寸特征参数，并确定加工机床和切削刀具的型号；设定优化变量，选取优化目标，确定约束条件，并综合考虑粗铣和精铣多加工阶段问题，建立平面立铣工艺参数多目标优化数学模型；然后基于多目标优化算法对优化模型进行寻优求解，得到最优的工艺参数组合及加工性能预测值；最后基于求解得到的加工工艺参数组合指导平面立铣加工过程。本发明解决了平面立铣加工过程中，由于工艺参数选择不当而造成的加工效率低、能量消耗大、加工质量差的问题，及单加工阶段工艺参数优化结果不具有适用性的问题。

Description

考虑多加工阶段的平面立铣参数优化及加工性能预测方法
技术领域
本发明涉及平面立铣参数优化领域，尤其涉及一种考虑多加工阶段的平面立铣参数优化及加工性能预测方法。
背景技术
平面立铣加工工艺作为一种最为常见的机械加工方式之一，广泛应用于零部件和产品的制造过程中。平面立铣的成功应用往往依赖于工艺参数的优化，以确保高质量的加工、最佳的生产效率，以及较低的能量消耗。
传统的平面立铣加工工艺参数优化通常基于经验法和试验，这往往限制了工艺参数的优化范围，并且可能导致无法实现最佳的加工性能，还浪费了材料和人力资源。此外，目前关于平面立铣加工工艺参数优化的研究多数集中在单个加工阶段，即粗铣加工阶段或精铣加工阶段；但在实际的生产加工中，工艺过程往往需要多个加工阶段相互配合，且多个加工阶段的工艺参数优化是一个前后影响、动态变化的过程。因此，单加工阶段的工艺参数优化结果往往不具有适用性，优化结果很难直接应用于实际生产。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种考虑多加工阶段的平面立铣参数优化及加工性能预测方法，本方法综合考虑了多个加工阶段，通过建立精准的多目标数学模型，并借助优化算法进行求解，能够准确、高效地确定最佳的工艺参数，并实现加工性能的提前预测，进而指导平面立铣加工过程。
本发明采用以下的技术方案：
一种考虑多加工阶段的平面立铣参数优化及加工性能预测方法，包括以下步骤：
步骤1：准备工作：查看零件图纸，识别待加工平面，分析待加工平面的尺寸特征参数，并确定加工机床型号和切削刀具型号，获得加工工艺过程。
步骤2：设定优化变量：粗铣加工阶段的主轴转速、进给量、铣削深度、铣 削宽度，以及精铣加工阶段的主轴转速、进给量、铣削深度、铣削宽度为优 化变量。
步骤3：选取优化目标：加工效率、加工能耗、加工质量。
步骤4：确定约束条件。
步骤5：建立平面立铣工艺参数多目标优化数学模型。
步骤6：根据步骤5的平面立铣工艺参数多目标优化数学模型获得加工工艺参数组合及加工性能预测值。
步骤7：基于步骤6得到的加工工艺参数组合及加工性能预测值，指导实际平面立铣加工过程。
优选地，步骤3具体包括：
加工效率的目标函数模型为：
。
式中，为考虑多加工阶段的平面立铣加工过程总时间消耗，单位为秒； 为加工准备、工件装夹过程的机床纯待机时间，单位为秒；、分别为粗铣、精铣加工阶 段的主轴加速时间，单位为秒；、分别为粗铣、精铣加工阶段的空载时间，单位为 秒；、分别为粗铣、精铣加工阶段的材料切削时间，单位为秒；为考虑多加工 阶段的平面立铣加工过程辅助时间消耗，单位为秒。
加工能耗的目标函数模型为：
。
式中，为考虑多加工阶段的平面立铣加工过程总能耗，单位为焦耳； 为加工准备、工件装夹过程的机床纯待机能耗，单位为焦耳；、分别为粗铣、精铣加 工阶段的主轴加速能耗，单位为焦耳；、分别为粗铣、精铣加工阶段的空载能 耗，单位为焦耳；、分别为粗铣、精铣加工阶段的材料切削能耗，单位为焦耳；为考虑多加工阶段的平面立铣加工过程辅助能耗，单位为焦耳。
加工质量的目标函数模型为：
。
式中，为工件表面粗糙度，单位；为修正系数，大小取决于工件材料； 为精铣加工阶段的主轴转速，单位r/min；为精铣加工阶段的进给量，单位mm/r；为精 铣加工阶段的铣削深度，单位mm；精铣加工阶段的铣削宽度，单位mm；、、和为 公式中的指数。且、、和可以通过实验分析结合统计方法获得。
优选地，步骤4中约束条件包括主轴转速约束、进给量约束、进给速度约束、铣削深度约束、铣削宽度约束、机床主轴额定功率约束和切削刀具寿命约束。
其中，主轴转速约束为：。
式中，、分别为粗铣加工阶段机床所允许的主轴最低额定转速和最高额 定转速，单位r/min；、分别为精铣加工阶段机床所允许的主轴最低额定转速和最 高额定转速，单位r/min。
进给量约束为：。
式中，、分别为粗铣加工阶段机床所允许的最小进给量和最大进给量，单 位mm/r；、分别为精铣加工阶段机床所允许的最小进给量和最大进给量，单位mm/ r。
进给速度约束为：。
式中，、分别为粗铣、精铣加工阶段的进给速度，单位mm/min；、 分别为粗铣加工阶段机床所允许的最小进给速度和最大进给速度，单位mm/min；、分别为精铣加工阶段机床所允许的最小进给速度和最大进给速度，单位mm/min。
铣削深度约束为：。
式中，、分别为粗铣加工阶段所允许的最小铣削深度和最大铣削深 度，单位mm；、分别为精铣加工阶段所允许的最小铣削深度和最大铣削深度， 单位mm。
铣削宽度约束为：。
式中，、分别为粗铣加工阶段所允许的最小铣削宽度和最大铣削宽 度，单位mm；、分别为精铣加工阶段所允许的最小铣削宽度和最大铣削宽度，单 位mm。
机床主轴额定功率约束为：。
式中，为机床主轴旋转功率，单位W；为材料去除功率（立铣功率），单 位W；为机床主轴传动效率；为机床主轴电机额定功率，单位W。
切削刀具寿命约束：。
式中，为刀具寿命，单位min；为刀具最小经济寿命，单位min。
待加工平面尺寸特征约束：、、；
式中，为待加工平面的高度尺寸特征，单位mm；k为整个数控平面立铣加工过程 的铣削层数；为待加工平面的宽度尺寸特征，单位mm；、分别为粗铣、精铣加工阶 段的刀具径向走刀次数；、分别为粗铣、精铣加工阶段的刀具径向加工余量，单位mm。
优选地，平面立铣工艺参数多目标优化数学模型为：
。
优选地，所述刀具寿命公式采用广义泰勒刀具寿命公式：
。
式中，为刀具寿命公式的常数项，取值与刀具及工件材料有关；n为主轴转速， 单位；为进给量，单位；为铣削深度，单位；为铣削宽度，单位 ；、、和为公式相关系数。
优选地，步骤6具体为：
根据步骤5建立的平面立铣工艺参数多目标优化数学模型，获得时，所对应的、、、、、、、的 值。
在求解多目标优化数学模型时，可采用粒子群算法、遗传算法、人工蜂群算法等一些在处理多目标优化模型上具有代表性的优化算法。这些算法具有生成多个点并进行多方向搜索的特征，非常适用于处理工艺参数优化这种最优解搜索空间非常复杂的多目标优化问题。
本发明具有的有益效果是：
传统的平面立铣加工工艺参数优化是面向的单个粗铣加工过程或精铣加工过程进行局部优化，优化过程中使用的加工余量往往是企业规定的加工余量。本发明则是将粗铣加工阶段、精铣加工阶段视为一个整体，进行全局优化，进而使得优化结果更具有适用性。此外，本发明在处理约束条件时，考虑了切削刀具寿命，使得优化结果更具有现实意义。本发明解决了平面立铣加工过程中，由于工艺参数选择不当而造成的加工效率低、能量消耗大、加工质量差的问题，以及单加工阶段工艺参数优化结果不具有适用性的问题。
附图说明
图1为考虑多加工阶段的平面立铣加工示意图。
图2为本发明方法的流程示意图。
图3为实施例1中考虑多加工阶段的平面立铣零件图纸。图3中(a)为工件粗铣加工阶段的走刀路径图纸，图3中(a)上面的图为粗铣加工阶段工件俯视图，图3中(a)下面的图为粗铣加工阶段工件主视图；图3中(b)为工件精铣加工阶段的走刀路径图纸，图3中(b)上面的图为精铣加工阶段工件俯视图，图3中(b)下面的图为精铣加工阶段工件主视图。
图中：1、切削刀具；2、走刀路径；3、待加工平面；4、粗铣加工阶段去除的材料；5、精铣加工阶段去除的材料。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明的具体实施方式做进一步说明：
图1为考虑多加工阶段的平面立铣加工示意图，考虑多加工阶段的平面立铣工艺 参数全局优化问题可以描述为：基于待加工平面的尺寸特征参数（长度尺寸特征、宽度 尺寸特征、高度尺寸特征），将粗铣、精铣加工阶段视为一个整体，为数控机床粗铣、 精铣整个加工过程选择最优的工艺参数组合（粗铣主轴转速、粗铣进给量、粗铣铣削 深度、粗铣铣削宽度、精铣主轴转速、精铣进给量、精铣铣削深度、精铣铣削 宽度），并规划合适的铣削层数k，使得在各种复杂约束条件下（机床能力、刀具寿命、加 工技术要求等），保证最终的加工方案在加工效率、加工能耗和加工质量三个目标上达到综 合最优。
实施例1，结合图1至图3，一种考虑多加工阶段的平面立铣参数优化及加工性能预测方法，包括以下步骤：
步骤1：准备工作：查看零件图纸，识别待加工平面，分析待加工平面的尺寸特征参 数（长度尺寸特征、宽度尺寸特征、高度尺寸特征），并确定加工机床型号和切削 刀具型号，获得加工工艺过程。
具体地，如图3，工件尺寸为120mm×70mm×50mm，将其制成尺寸为120mm×70mm× 35mm的长方体扁条形；可分析得到待加工平面的尺寸特征参数为：、、。
本实施例选用XHK-714F立式加工中心，W400F-FS涂层钨钢刀具。
具体的加工工艺过程可以描述为：粗铣加工时，铣刀从初始位置，首先快速进给至 待加工平面，随后沿−Z轴下降一个的距离，然后主轴以转速旋转，并同时以切削进给 速度沿+X轴方向切削140mm，完成一次走刀；之后以同样的切削进给速度沿−Y轴移动 一个切削宽度的距离，接着再次以同样的切削进给速度沿−X轴方向切削140mm，完成 二次走刀，重复以上步骤，直至第一层铣削完成。随后，铣刀沿−Z轴下降的距离，再次 重复以上步骤，直至第二层、第三层…第k−1层铣削完成。当粗铣加工完成后，铣刀再次沿−Z 轴下降一个的距离，进入精铣加工阶段，同时改变走刀方式，主轴以转速旋转，顺铣 加工，并同时以切削进给速度沿+X轴方向切削140mm，之后沿+Z轴方向垂直向上快速进 给抬刀30mm，然后沿−X轴方向再次快速进给140mm，随后沿−Z轴方向再次快速进给30mm，完 成一次走刀。之后以同样的切削进给速度沿−Y轴移动一个切削宽度的距离，接着再次 以同样的切削进给速度沿−X轴方向切削140mm，完成二次走刀，如此重复，直至精铣加工 阶段完成。
步骤2：设定优化变量：粗铣加工阶段的主轴转速、进给量、铣削深度、铣 削宽度，以及精铣加工阶段的主轴转速、进给量、铣削深度、铣削宽度为优 化变量。
步骤3：选取优化目标：加工效率、加工能耗、加工质量。
具体包括：加工效率目标函数模型可以表示为：
。
式中，为考虑多加工阶段的平面立铣加工过程总时间消耗，单位为秒； 为加工准备、工件装夹过程等机床纯待机时间，单位为秒；、分别为粗铣、精铣加工阶 段的主轴加速时间，单位为秒；、分别为粗铣、精铣加工阶段的空载时间，单位为 秒；、分别为粗铣、精铣加工阶段的材料切削时间，单位为秒；为考虑多加工 阶段的平面立铣加工过程辅助时间消耗，单位为秒。
对于多加工阶段的平面立铣加工，加工准备、工件装夹等过程的机床纯待机时间 由各个加工阶段共同承担；在本实施例中，机床纯待机状态时间。
粗铣加工阶段的主轴加速阶段时间；精铣加工阶段的主轴 加速时间。
粗铣加工阶段的空载时间（主轴空转和进给轴空进给运动）计算为：
。
式中，表示向上取整；、、分别代表粗铣加工阶段在X轴、Y轴和 Z轴方向上的进给距离，单位mm；、、分别代表粗铣加工阶段在X轴、Y轴和Z轴 方向上的进给速度，单位mm/min。
精铣加工阶段的空载阶段时间（主轴空转和进给轴空进给运动、进给轴快速进给 运动）计算为：
。
式中，、分别代表精铣加工阶段在X轴、Y轴方向上的进给距离，单位mm；、分别代表精铣加工阶段在X轴、Y轴方向上的进给速度，单位mm/min；、、分别代表精铣加工阶段在X轴、Z轴向上方向和Z轴向下方向上的快速进 给距离，单位mm；、、分别代表精铣加工阶段在X轴、Z轴向上方向 和Z轴向下方向上的快速进给速度，单位mm/min；此外，为减少工艺人员的编程量和提高加 工效率，在本实施例中采用给定的快速进给速度，其中，、、。
粗铣加工阶段的切削时间计算为：
。
式中，为粗铣加工阶段的材料去除体积，单位。
精铣加工阶段的切削时间计算为：
。
式中，为精铣加工阶段的材料去除体积，单位。
对于多加工阶段的平面立铣加工，辅助时间消耗主要包括两部分：一是加工过 程中的自动换刀时间消耗；二是加工过程中由于刀具磨损，机床需要手动换刀情 形的辅助时间消耗。
其中，在本实施例中，辅助时间中的自动换刀时间消耗可以计算为：
s。
式中，为机床刀架旋转过的刀位数目，即在本实施例中机床刀架 旋转过的刀位数目为4。
辅助时间中由于刀具磨损机床需要手动换刀时所消耗的时间可以计算为：
。
式中，为本专利中机床需要手动换刀时所消耗的时间分摊到本实施 例加工过程中的时间，单位为秒。
在本实施例中，加工效率目标函数模型可以进一步详细表示为：
。
加工能耗目标函数模型可以表示为：
。
式中，为考虑多加工阶段的平面立铣加工过程总能耗，单位为焦耳； 为加工准备、工件装夹过程的机床纯待机能耗，单位为焦耳；、分别为粗铣、精铣加 工阶段的主轴加速能耗，单位为焦耳；、分别为粗铣、精铣加工阶段的空载能 耗，单位为焦耳；、分别为粗铣、精铣加工阶段的材料切削能耗，单位为焦耳；为考虑多加工阶段的平面立铣加工过程辅助能耗，单位为焦耳。
数控加工过程中的能量消耗等于功率对时间的积分，因此加工能耗目标函数模型可以更具体的表示为：
。
式中，为机床待机功率，单位W；为机床主轴旋转加速功率，单位W；为机床主轴旋转功率，单位W；为机床进给功率，单位W；为材料去除功率 （铣削功率），单位W；为机床喷切削液功率，单位W；为机床快速进给功率，单位 W；为机床自动换刀功率，单位W。
在本实施例中，平面立铣加工过程各子加工过程功率函数模型，如表1所示。
表1 平面立铣加工过程各子加工过程功率函数模型
在表1中，为第i个采集的机床待机功率值，单位W；为第i个采集 的喷切削液功率值（含机床待机功率），单位W；、分别为数控机床X轴、Y轴进 给功率，单位W；、分别为数控机床Z轴向上、Z轴向下进给功率，单位W；、分别为数控机床X轴、Y轴进给速度，单位mm/min；、分别为数控机床 Z轴向上、Z轴向下进给速度，单位mm/min；、分别为数控机床X轴、Y轴快速进给 功率，单位W；为第i个采集的机床X轴快速进给功率值（含待机功率），单位W；为第i个采集的机床Y轴快速进给功率值（含待机功率），单位W；、分 别为数控机床Z轴向上、Z轴向下快速进给功率，单位W；为第i个采集的机床Z轴向 上快速进给功率值（含待机功率），单位W；为第i个采集的机床Z轴向下快速进给功 率值（含待机功率），单位W；为第i个采集的自动换刀功率值（含待机功率），单位 W。
进一步地，在本实施例中，加工能耗目标函数模型可以进一步详细表示为：
。
式中，、分别为粗铣、精铣加工阶段的主轴旋转加速功率，单位W；、分别为粗铣、精铣加工阶段的主轴旋转功率，单位W；、、为粗 铣加工阶段机床X轴、Y轴、Z轴向下的进给功率，单位W；、为精铣加工阶段机 床X轴、Y轴的进给功率，单位W；、、为精铣加工阶段机床X轴、Z轴向上、 Z轴向下的快速进给功率，单位W；、分别为粗铣、精铣加工阶段的材料去除功率 （铣削功率），单位W。
加工质量目标函数模型可以表示为：
。
式中，为工件表面粗糙度，单位；为修正系数，大小取决于工件材料； 为精铣加工阶段的主轴转速，单位r/min；为精铣加工阶段的进给量，单位mm/r；为精 铣加工阶段的铣削深度，单位mm；精铣加工阶段的铣削宽度，单位mm；、、和为 公式中的指数，且、、和可以通过实验分析结合统计方法获得。
在本实施例中，采用指数型表面粗糙度预测模型，函数表达式如下：
。
步骤4：确定约束条件。约束条件包括主轴转速约束、进给量约束、进给速度约束、铣削深度约束、铣削宽度约束、机床主轴额定功率约束和切削刀具寿命约束。
主轴转速约束为：。
进给量约束为：。
进给速度约束为：。
铣削深度约束为：。
铣削宽度约束为：。
机床主轴额定功率约束为：。
切削刀具寿命约束：。
待加工平面尺寸特征约束：、、。
对于粗铣、精铣加工相结合的多加工阶段平面立铣加工，粗铣加工阶段和精铣加工阶段往往采用不同的约束条件；粗铣加工时，应以提高生产率为主，一般选取较大的铣削深度和进给量，而切削速度不能很高；精铣加工时，应以保证零件的加工精度和表面质量为主，往往采用较小的铣削深度、进给量以及较高的切削速度；此外，结合XHK-714F立式加工中心的技术规格参数以及W400F-FS涂层钨钢刀具的切削参数推荐范围，本实施例加工过程的约束条件总结如表2所示。
表2 约束条件
步骤5：建立平面立铣工艺参数多目标优化数学模型。
平面立铣工艺参数多目标优化数学模型为：
。
步骤6：根据步骤5的平面立铣工艺参数多目标优化数学模型获得加工工艺参数组合及加工性能预测值。在求解平面立铣工艺参数多目标优化数学模型时，可采用粒子群算法、遗传算法、人工蜂群算法等一些在处理多目标优化模型上具有代表性的优化算法。这些算法具有生成多个点并进行多方向搜索的特征，非常适用于处理工艺参数优化这种最优解搜索空间非常复杂的多目标优化问题。
在本实施例中，运用Python语言编程，基于多目标粒子群优化算法对模型进行求 解。算法参数设置为：粒子规模为100、粒子维度为8、迭代次数为200、惯性权重设置为 0.9、加速系数C1、C2均设置为2；参数设置完毕后，多次调用算法对平面立铣工艺参数多目标 优化数学模型进行求解。
基于本发明得到的工艺参数组合及加工性能预测值，与基于经验下的工艺参数组合及加工性能预测值，如表3所示。
表3 优化解与经验解下的工艺参数组合及加工性能预测值
步骤7：基于步骤6得到的加工工艺参数组合及加工性能预测值，指导实际平面立铣加工过程。
在本实施例中，采用本发明获得的工艺参数组合（即、、、、、 、、）进行8层粗铣平面加工和1层精铣平面加工，加工时间预 测值为1774.67s，比经验方案可以减少256.13s，降低幅度为12.61%；加工能耗预测值为 1893522.45J，比经验方案可以减少209196.65J，降低幅度为9.95%；工件表面粗糙度预测值 为1.32µm，比经验方案可以减少0.49µm、降低幅度为27.07%，实现了较优的加工性能。
当然，上述说明并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也应属于本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种考虑多加工阶段的平面立铣参数优化及加工性能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：准备工作：查看零件图纸，识别待加工平面，分析待加工平面的尺寸特征参数，并确定加工机床型号和切削刀具型号，获得加工工艺过程；
步骤2：设定优化变量：粗铣加工阶段的主轴转速nr、进给量fr、铣削深度铣削宽度以及精铣加工阶段的主轴转速nf、进给量ff、铣削深度/>铣削宽度/>为优化变量；
步骤3：选取优化目标：加工效率、加工能耗、加工质量；
具体包括：
加工效率的目标函数模型为：
式中，Ttotal为考虑多加工阶段的平面立铣加工过程总时间消耗，单位为秒；tstandby为加工准备、工件装夹过程的机床纯待机时间，单位为秒；分别为粗铣、精铣加工阶段的主轴加速时间，单位为秒；/>分别为粗铣、精铣加工阶段的空载时间，单位为秒；/>分别为粗铣、精铣加工阶段的材料切削时间，单位为秒；taux为考虑多加工阶段的平面立铣加工过程辅助时间消耗，单位为秒；
加工能耗的目标函数模型为：
式中，Etotal为考虑多加工阶段的平面立铣加工过程总能耗，单位为焦耳；Estandby为加工准备、工件装夹过程的机床纯待机能耗，单位为焦耳；分别为粗铣、精铣加工阶段的主轴加速能耗，单位为焦耳；/>分别为粗铣、精铣加工阶段的空载能耗，单位为焦耳；/>分别为粗铣、精铣加工阶段的材料切削能耗，单位为焦耳；Eaux为考虑多加工阶段的平面立铣加工过程辅助能耗，单位为焦耳；
加工质量的目标函数模型为：
式中，Ra为工件表面粗糙度，单位μm；ka为修正系数，大小取决于工件材料；nf为精铣加工阶段的主轴转速，单位r/min；ff为精铣加工阶段的进给量，单位mm/r；为精铣加工阶段的铣削深度，单位mm；/>精铣加工阶段的铣削宽度，单位mm；αa、βa、γa和δa为公式中的指数；
步骤4：确定约束条件；
约束条件包括主轴转速约束、进给量约束、进给速度约束、铣削深度约束、铣削宽度约束、机床主轴额定功率约束和切削刀具寿命约束；
其中，主轴转速约束为：
式中，分别为粗铣加工阶段机床所允许的主轴最低额定转速和最高额定转速，单位r/min；/>分别为精铣加工阶段机床所允许的主轴最低额定转速和最高额定转速，单位r/min；
进给量约束为：
式中，分别为粗铣加工阶段机床所允许的最小进给量和最大进给量，单位mm/r；/>分别为精铣加工阶段机床所允许的最小进给量和最大进给量，单位mm/r；
进给速度约束为：
式中，分别为粗铣、精铣加工阶段的进给速度，单位mm/min；/>分别为粗铣加工阶段机床所允许的最小进给速度和最大进给速度，单位mm/min；/>分别为精铣加工阶段机床所允许的最小进给速度和最大进给速度，单位mm/min；
铣削深度约束为：
式中，分别为粗铣加工阶段所允许的最小铣削深度和最大铣削深度，单位mm；/>分别为精铣加工阶段所允许的最小铣削深度和最大铣削深度，单位mm；
铣削宽度约束为：
式中，分别为粗铣加工阶段所允许的最小铣削宽度和最大铣削宽度，单位mm；/>分别为精铣加工阶段所允许的最小铣削宽度和最大铣削宽度，单位mm；
机床主轴额定功率约束为：
式中，Pspindle为机床主轴旋转功率，单位W；Premove为材料去除功率，单位W；η为机床主轴传动效率；Pmax为机床主轴电机额定功率，单位W；
切削刀具寿命约束：Ttoollife≥Teconomiclife；
式中，Ttoollife为刀具寿命，单位min；Teconomiclife为刀具最小经济寿命，单位min；
待加工平面尺寸特征约束：
式中，HP为待加工平面的高度尺寸特征，单位mm；k为整个数控平面立铣加工过程的铣削层数；Wp为待加工平面的宽度尺寸特征，单位mm；mr、mf分别为粗铣、精铣加工阶段的刀具径向走刀次数；分别为粗铣、精铣加工阶段的刀具径向加工余量，单位mm；步骤5：建立平面立铣工艺参数多目标优化数学模型；
平面立铣工艺参数多目标优化数学模型为：
步骤6：根据步骤5的平面立铣工艺参数多目标优化数学模型获得加工工艺参数组合及加工性能预测值；
步骤7：基于步骤6得到的加工工艺参数组合及加工性能预测值，指导实际平面立铣加工过程。
2.根据权利要求1所述的一种考虑多加工阶段的平面立铣参数优化及加工性能预测方法，其特征在于，刀具寿命公式采用广义泰勒刀具寿命公式：
式中，CT为刀具寿命公式的常数项，取值与刀具及工件材料有关；n为主轴转速，单位r/min；f为进给量，单位mm/r；ap为铣削深度，单位mm；ae为铣削宽度，单位mm；αt、βt、γt和δt为公式相关系数。
3.根据权利要求1所述的一种考虑多加工阶段的平面立铣参数优化及加工性能预测方法，其特征在于，步骤6具体为：
根据步骤5建立的平面立铣工艺参数多目标优化数学模型，获得时，所对应的nr、fr、/>nf、ff、/>的值。
CN202311695679.6A 2023-12-12 2023-12-12 考虑多加工阶段的平面立铣参数优化及加工性能预测方法 Active CN117389161B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311695679.6A CN117389161B (zh) 2023-12-12 2023-12-12 考虑多加工阶段的平面立铣参数优化及加工性能预测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311695679.6A CN117389161B (zh) 2023-12-12 2023-12-12 考虑多加工阶段的平面立铣参数优化及加工性能预测方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN117389161A CN117389161A (zh) 2024-01-12
CN117389161B true CN117389161B (zh) 2024-02-27

Family

ID=89463449

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202311695679.6A Active CN117389161B (zh) 2023-12-12 2023-12-12 考虑多加工阶段的平面立铣参数优化及加工性能预测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN117389161B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7511963B1 (ja) 2023-12-12 2024-07-08 山東科技大学 複数の加工段階を考慮した平面エンドミルパラメータ最適化及び加工性能予測方法

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5903474A (en) * 1996-11-08 1999-05-11 University Of Kentucky Research Foundation Optimization of machining with progressively worn cutting tools
US7933679B1 (en) * 2007-10-23 2011-04-26 Cessna Aircraft Company Method for analyzing and optimizing a machining process
CN107505842A (zh) * 2017-09-04 2017-12-22 重庆邮电大学 一种数控机床广义空间切削稳定性预测与优化方法
CN110162841A (zh) * 2019-04-26 2019-08-23 南京航空航天大学 一种引入三维稳定性约束的铣削加工多目标优化决策方法
CN111563301A (zh) * 2020-05-14 2020-08-21 北京工业大学 一种薄壁件铣削加工参数优化方法
CN111650890A (zh) * 2020-06-19 2020-09-11 重庆大学 考虑刀具磨损的数控车削批量加工工艺参数节能优化方法
CN114384861A (zh) * 2021-12-16 2022-04-22 重庆邮电大学 一种基于多层感知机的数控机床多工况切削参数优化方法
CN114415595A (zh) * 2021-11-05 2022-04-29 山东科技大学 一种车削优化方法、系统、计算机设备和存储介质
CN114925596A (zh) * 2022-04-20 2022-08-19 永得利科技（无锡）有限公司 基于晶圆测试设备的铸件平台精铣加工参数的优化方法

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5903474A (en) * 1996-11-08 1999-05-11 University Of Kentucky Research Foundation Optimization of machining with progressively worn cutting tools
US7933679B1 (en) * 2007-10-23 2011-04-26 Cessna Aircraft Company Method for analyzing and optimizing a machining process
CN107505842A (zh) * 2017-09-04 2017-12-22 重庆邮电大学 一种数控机床广义空间切削稳定性预测与优化方法
CN110162841A (zh) * 2019-04-26 2019-08-23 南京航空航天大学 一种引入三维稳定性约束的铣削加工多目标优化决策方法
CN111563301A (zh) * 2020-05-14 2020-08-21 北京工业大学 一种薄壁件铣削加工参数优化方法
CN111650890A (zh) * 2020-06-19 2020-09-11 重庆大学 考虑刀具磨损的数控车削批量加工工艺参数节能优化方法
CN114415595A (zh) * 2021-11-05 2022-04-29 山东科技大学 一种车削优化方法、系统、计算机设备和存储介质
CN114384861A (zh) * 2021-12-16 2022-04-22 重庆邮电大学 一种基于多层感知机的数控机床多工况切削参数优化方法
CN114925596A (zh) * 2022-04-20 2022-08-19 永得利科技（无锡）有限公司 基于晶圆测试设备的铸件平台精铣加工参数的优化方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
面向表面粗糙度约束的铣削过程参数优化;郭斌;《哈尔滨理工大学学报》;20230228;第28卷(第1期);第20-29页 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7511963B1 (ja) 2023-12-12 2024-07-08 山東科技大学 複数の加工段階を考慮した平面エンドミルパラメータ最適化及び加工性能予測方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN117389161A (zh) 2024-01-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN114925596B (zh) 基于晶圆测试设备的铸件平台精铣加工参数的优化方法
CN111563301A (zh) 一种薄壁件铣削加工参数优化方法
CN106776712A (zh) 基于i5智能数控车床的车削工艺数据库及其应用方法
CN111650890B (zh) 考虑刀具磨损的数控车削批量加工工艺参数节能优化方法
CN110414727B (zh) 一种基于数据挖掘的生产进度预测方法及系统
Aghdeab et al. Optimization of CNC Turning for Aluminum Alloy Using Simulated Annealing Method.
CN107335847A (zh) 一种切削效能约束刀具姿态的加工方法
CN108480927A (zh) 一种具有冶金结合耐磨蚀层核电用钩爪的制备方法
CN114415595B (zh) 一种车削优化方法、系统、计算机设备和存储介质
CN114859823A (zh) 切削工艺参数优化方法、系统、计算机设备及存储介质
CN117389161B (zh) 考虑多加工阶段的平面立铣参数优化及加工性能预测方法
Abhang et al. Optimal machining parameters for achieving the desired surface roughness in turning of steel
CN114912706A (zh) 一种基于粒子群算法的刀具选配方法
CN116466651A (zh) 基于混合启发式算法的数控加工工艺参数优化方法及系统
CN111898854A (zh) 基于lca的通用能耗模型建立方法
JP7511963B1 (ja) 複数の加工段階を考慮した平面エンドミルパラメータ最適化及び加工性能予測方法
Noor et al. Optimization of cutting parameters to improve power consumption and material removal rate in high efficiency milling
Indre et al. Research in order to decrease the time manufacturing unit using the combined tools
CN115291529B (zh) 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
Pena et al. Methodology for optimizing cutting parameters on milling process
KR102594887B1 (ko) 공작기계 공작물의 재질 판별 장치 및 그 방법
Gutakovskis et al. Adaptive Control for the Metal Cutting Process
Onwubolu Optimization of milling operations for the selection of cutting conditions using Tribes
Salapateva et al. Experimental Studies of an Algorithm for Minimizing the Idle Tool Moves when Milling Complex Surfaces on Triaxial CNC Machine Tools
Deep et al. Performance analysis of turning process via particle swarm optimization

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant