JP7511963B1 - 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 - Google Patents
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Info
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Abstract
本発明は、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を開示し、平面エンドミルパラメータ最適化分野に関し、それは、部品図面を参照し、加工すべき平面を特定し、加工すべき平面のサイズ特徴パラメータを分析し、且つ加工工作機械と切削工具の型番を決定することと、最適化変数を設定し、最適化ターゲットを選び、拘束条件を決定し、且つ前切削回転フライスと仕上げ切削回転フライスの複数の加工段階問題を総合的に考慮し、平面エンドミルプロセスパラメータのマルチターゲット最適化数学モデルを確立することと、そしてマルチターゲット最適化アルゴリズムに基づいて最適化モデルに対して最適解を求め、最適なプロセスパラメータ組み合わせ及び加工性能予測値を得、最後に解を求めて得られた加工プロセスパラメータ組み合わせに基づいて平面エンドミル加工過程を指導することとを含む。本発明は、平面エンドミル加工過程において、不適切なプロセスパラメータの選択による加工効率が低く、エネルギー消費が大きく、加工品質が悪いという問題、及び単一加工段階プロセスパラメータの最適化結果の適用性がないという問題を解決した。
【選択図】図１
【選択図】図１
Description
本発明は、平面エンドミルパラメータ最適化の技術分野に関し、特に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に関する。
平面エンドミル加工プロセスは、最もよく見られる機械加工方式のうちの一つとして、部品と製品の製造過程に幅広く用いられる。平面エンドミルの応用の成功は、往々にしてプロセスパラメータの最適化に依存することで、高品質の加工、最適な生産効率、及び比較的低いエネルギー消費を確保する。
従来の平面エンドミル加工プロセスパラメータ最適化は、一般的には経験的方法と試験に基づいている。これは、往々にしてプロセスパラメータの最適化範囲を制限するとともに、最適な加工性能を実現できないことを引き起こす恐れがあり、また材料と人的資源を無駄にする。なお、現在、平面エンドミル加工プロセスパラメータ最適化に関する研究は、単一加工段階、即ち荒フライス加工段階又は仕上げフライス加工段階に集中する場合が多いが、実際の生産加工において、プロセス過程は、往々にして複数の加工段階を互いに組み合わせる必要があり、且つ複数の加工段階のプロセスパラメータ最適化は、前後が互いに影響を与え、動的に変化する過程である。そのため、単一加工段階のプロセスパラメータ最適化結果は、往々にして適用性がなく、最適化結果を実際の生産に直接に用いることは、非常に難しい。
従来の技術に存在する問題に対して、本発明は、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を提供し、この方法は、複数の加工段階を総合的に考慮し、精確なマルチターゲット数学モデルを確立し、且つ最適化アルゴリズムによって解を求めることによって、最適なプロセスパラメータを正確で、高効率に決定し、且つ加工性能の事前予測を実現し、さらに平面エンドミル加工過程を指導することができる。
本発明は、以下の技術案を採用する。
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は、以下のステップを含む。
ステップ１：準備動作であり、部品図面を参照し、加工すべき平面を特定し、加工すべき平面のサイズ特徴パラメータを分析し、且つ加工工作機械型番と切削工具型番を決定し、加工プロセス過程を取得する。
ステップ３：加工効率、加工エネルギー消費、加工品質という最適化ターゲットを選ぶ。
ステップ４：拘束条件を決定する。
ステップ５：平面エンドミルプロセスパラメータのマルチターゲット最適化数学モデルを確立する。
ステップ６：ステップ５の平面エンドミルプロセスパラメータのマルチターゲット最適化数学モデルに基づいて加工プロセスパラメータ組み合わせ及び加工性能予測値を取得する。
ステップ７：ステップ６において得られた加工プロセスパラメータ組み合わせ及び加工性能予測値に基づいて、実際の平面エンドミル加工過程を指導する。
好ましくは、ステップ３は、具体的には以下を含む。
加工効率のターゲット関数モデルは、
加工エネルギー消費のターゲット関数モデルは、
加工品質のターゲット関数モデルは、
好ましくは、ステップ４において拘束条件は、主軸回転数拘束と、送り量拘束と、送り速度拘束と、フライス削り深さ拘束と、フライス削り幅拘束と、工作機械主軸の定格パワー拘束と、切削工具寿命拘束とを含む。
好ましくは、平面エンドミルプロセスパラメータのマルチターゲット最適化数学モデルは、
好ましくは、前記工具寿命式は、一般化したテイラー工具寿命式
好ましくは、ステップ６は、具体的に以下のとおり、
マルチターゲット最適化数学モデルの解を求める時に、粒子群アルゴリズム、遺伝的アルゴリズム、人工セルラーグループアルゴリズムなどのいくつかのマルチターゲット最適化モデルを処理するのに代表性を有する最適化アルゴリズムを採用してもよい。これらのアルゴリズムは、複数の点を生成し且つ多方向サーチを行うという特徴を有し、プロセスパラメータ最適化のような最適解サーチスペースにおける非常に複雑なマルチターゲット最適化問題の処理に非常に適用できる。
本発明が有する有益な効果は、以下のとおりである。
従来の平面エンドミル加工プロセスパラメータ最適化は、単一荒フライス加工過程又は仕上げフライス加工過程に向けて局所最適化を行うことであり、最適化過程において使用される加工代は、往々にして企業により規定された加工代である。本発明は、荒フライス加工段階、仕上げフライス加工段階を一つの全体とし、全般的最適化を行い、さらに最適化結果により適用性を有させる。なお、本発明は、拘束条件を処理する時に、切削工具寿命を考慮して、最適化結果がより現実的な意義を有する。本発明は、平面エンドミル加工過程において、不適切なプロセスパラメータの選択による加工効率が低く、エネルギー消費が大きく、加工品質が悪いという問題、及び単一加工段階プロセスパラメータの最適化結果の適用性がないという問題を解決した。
以下では、図面と実施例を結び付けながら、本出願の具体的な実施の形態をさらに詳細に記述する。
実施例１、図１から図３を結び付け、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は、以下のステップを含む。
本実施例は、ＸＨＫ－７１４Ｆ縦型加工センター、Ｗ４００Ｆ－ＦＳコーティングタングステン鋼工具を選んで用いる。
ステップ３：加工効率、加工エネルギー消費、加工品質という最適化ターゲットを選ぶ。
具体的には以下を含み、加工効率ターゲット関数モデルは、
ここで、本実施例では、補助時間における自動カッター交換消費時間は、
補助時間において工具磨損で工作機械に手動カッター交換を必要とする時に消費した時間は、
と計算されてもよい。
と計算されてもよい。
本実施例では、加工効率ターゲット関数モデルは、さらに詳細に、
と表されてもよい。
と表されてもよい。
加工エネルギー消費ターゲット関数モデルは、
数値制御加工過程におけるエネルギー消費は、時間に対するパワーの積分に等しいため、加工エネルギー消費ターゲット関数モデルは、より具体的に、
と表されてもよい。
と表されてもよい。
本実施例では、平面エンドミル加工過程の各サブ加工過程パワー関数モデルは、表１のように示される。
＜表１＞
平面エンドミル加工過程の各サブ加工過程パワー関数モデル
平面エンドミル加工過程の各サブ加工過程パワー関数モデル
さらに、本実施例では、加工エネルギー消費ターゲット関数モデルは、さらに詳細に、
と表されてもよい。
と表されてもよい。
加工品質ターゲット関数モデルは、
本実施例では、指数型表面粗さ予測モデルを採用し、関数表現式は、
ステップ４：拘束条件を決定する。拘束条件は、主軸回転数拘束と、送り量拘束と、送り速度拘束と、フライス削り深さ拘束と、フライス削り幅拘束と、工作機械主軸の定格パワー拘束と、切削工具寿命拘束とを含む。
前切削回転フライス、仕上げフライス加工を結び付けた複数の加工段階の平面エンドミル加工について、荒フライス加工段階と仕上げフライス加工段階は、往々にして異なる拘束条件を採用し、荒フライス加工の時に、生産性の向上を主とすべきであり、一般的には比較的大きなフライス削り深さと送り量を選び、切削速度を非常に高くしてはならず、仕上げフライス加工の時に、部品の加工精度と表面品質の保証を主とすべきであり、往々にして比較的小さいフライス削り深さ、送り量及び比較的高い切削速度を採用し、なお、ＸＨＫ－７１４Ｆ縦型加工センターの技術規格パラメータ及びＷ４００Ｆ－ＦＳコーティングタングステン鋼工具の切削パラメータ推薦範囲を結び付け、本実施例の加工過程の拘束条件のまとめは、表２のように示される。
＜表２＞
拘束条件
拘束条件
ステップ５：平面エンドミルプロセスパラメータのマルチターゲット最適化数学モデルを確立する。
平面エンドミルプロセスパラメータのマルチターゲット最適化数学モデルは、
ステップ６：ステップ５の平面エンドミルプロセスパラメータのマルチターゲット最適化数学モデルに基づいて加工プロセスパラメータ組み合わせ及び加工性能予測値を取得する。平面エンドミルプロセスパラメータのマルチターゲット最適化数学モデルの解を求める時に、粒子群アルゴリズム、遺伝的アルゴリズム、人工セルラーグループアルゴリズムなどのいくつかのマルチターゲット最適化モデルを処理するのに代表性を有する最適化アルゴリズムを採用してもよい。これらのアルゴリズムは、複数の点を生成し且つ多方向サーチを行うという特徴を有し、プロセスパラメータ最適化のような最適解サーチスペースにおける非常に複雑なマルチターゲット最適化問題の処理に非常に適用できる。
本発明に基づいて得られたプロセスパラメータ組み合わせ及び加工性能予測値、経験に基づくプロセスパラメータ組み合わせ及び加工性能予測値は、表３に示される。
＜表３＞
最適化解と経験的解でのプロセスパラメータ組み合わせ及び加工性能予測値
最適化解と経験的解でのプロセスパラメータ組み合わせ及び加工性能予測値
ステップ７：ステップ６において得られた加工プロセスパラメータ組み合わせ及び加工性能予測値に基づいて、実際の平面エンドミル加工過程を指導する。
上述したのは本発明の好適な実施形態を示したものに過ぎず、指摘すべきことは、本技術分野の当業者にとって、本発明の技術原理から逸脱しない限り、さらに幾つかの改善及び置換を行うことができることであり、これらの改善及び置換も本発明の保護範囲に入っていると見なされるべきである。
１ 切削工具
２ パス経路
３ 加工すべき平面
４ 荒フライス加工段階において除去された材料
５ 仕上げフライス加工段階において除去された材料
２ パス経路
３ 加工すべき平面
４ 荒フライス加工段階において除去された材料
５ 仕上げフライス加工段階において除去された材料
Claims (3)
- 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であって、以下のステップを含み、
ステップ１：準備動作であり、部品図面を参照し、加工すべき平面を特定し、加工すべき平面のサイズ特徴パラメータを分析し、且つ加工工作機械型番と切削工具型番を決定し、加工プロセス過程を取得し、
ステップ３：加工効率、加工エネルギー消費、加工品質という最適化ターゲットを選び、
具体的には以下を含み、
加工効率のターゲット関数モデルは、
加工エネルギー消費のターゲット関数モデルは、
加工品質のターゲット関数モデルは、
ステップ４：拘束条件を決定し、
拘束条件は、主軸回転数拘束と、送り量拘束と、送り速度拘束と、フライス削り深さ拘束と、フライス削り幅拘束と、工作機械主軸の定格パワー拘束と、切削工具寿命拘束とを含み、
ステップ５：平面エンドミルプロセスパラメータのマルチターゲット最適化数学モデルを確立し、
平面エンドミルプロセスパラメータのマルチターゲット最適化数学モデルは、
ステップ６：ステップ５の平面エンドミルプロセスパラメータのマルチターゲット最適化数学モデルに基づいて加工プロセスパラメータ組み合わせ及び加工性能予測値を取得し、
ステップ７：ステップ６において得られた加工プロセスパラメータ組み合わせ及び加工性能予測値に基づいて、実際の平面エンドミル加工過程を指導する、ことを特徴とする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。 - 工具寿命式は、一般化したテイラー工具寿命式
- ステップ６は、具体的に以下のとおり、
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311695679.6 | 2023-12-12 |
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|---|---|
| JP7511963B1 true JP7511963B1 (ja) | 2024-07-08 |
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2012057285A1 (ja) | 2010-10-29 | 2012-05-03 | 株式会社日立製作所 | 工具経路生成装置、工具経路生成方法およびそのためのプログラム |
| CN111413923A (zh) | 2020-03-30 | 2020-07-14 | 辽宁省交通高等专科学校 | 一种用于复杂曲面加工的高速精密加工系统及方法 |
| JP7214060B1 (ja) | 2022-05-18 | 2023-01-27 | 三菱電機株式会社 | 制御パラメータ調整装置 |
| CN116252185A (zh) | 2023-04-11 | 2023-06-13 | 大连理工大学 | 一种基于工况自适应隐式半马尔可夫模型的刀具磨损在线监测方法 |
| CN117389161B (zh) | 2023-12-12 | 2024-02-27 | 山东科技大学 | 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 |
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