多軸數控加工的智能輔助工藝規劃

摘 要：快速發展的制造業要求數控加工日趨復雜，生產規?；笾圃爝^程越來越智能化。智能控制不僅在一個可持續的制造業生態系統中具備競爭力，而且也推進了工業4.0的發展。本研究通過提出混合兩階段優化算法驗證旅行商問題和禁忌搜索。在五軸數控加工機上智能計算輔助工藝規劃的兩項指標得到了驗證，實現工業4.0的準備，討論在追求更高智能制造平臺方面的研究進展。

關鍵詞：計算機輔助工藝規劃（CAPP）;多軸數控加工（CNC）;工業4.0;點對點操作控制（PTP）

為了提高決策能力和加強知識管理的工藝過程模型，通過與機械加工相關的參數和變量進行研究計算機輔助工藝規劃（簡稱CAPP）和多軸計算機數控加工（簡稱CNC）的相互依賴地關系。二十多年來，生成的CAPP嵌入數控加工技術中包括車削、切割和磨料加工、棱柱特征加工和機床選擇等得到了廣泛的應用。CAPP是一項整體策略，用于適應廣泛實施的多軸數控加工流程，同時采用一些與生成相關的算法，數控加工的代碼可在搜索推理引擎及其界面之間轉移。Khan等人使用稱之為模擬退火算法模擬非生產性運動，如切削刀具通過搜索形成某些幾何形狀的多個端點進入和退出。針對工件排序特征的工藝操作提出一種最優搜索算法。結合輔助設計CAD，CAPP和CNC交叉影響的因素。然而，這些僅適用于模擬環境，在這種環境中名義或理論數據主導軟件計算。因此，全面的計算機輔助加工環境識別并集成CAPP適用于“工業4.0”[1]的多個方面。

1 特定組件的方法論

同種行業中盡可能多地利用多元文化影響力參與工業4.0體系結構中，利用拓展的CAPP理論探討強調如何振興傳統CAM系統。根據最近的調查跟蹤2003年至2014年十年間的工業4.0準備的發展趨勢，稱之為的基于代理的制造企業經歷了三個級別的可重構制造系統[2]。CAPP的主要挑戰涉及轉化追求智能工廠時，從技能/經驗或者從信號/數據到信息轉變。同時，工業4.0的特征組件、語義框架和網絡物理系統得以擴展源自的建模和決策技術集成的常規最優搜索算法合成。關鍵來源包括：

（1）被認為是組合優化算法的模擬退火算法方案，專注于區分稱之為臨界空間從當前配置處理到有效擾動的空間;

（2）根植于遺傳算法方案進化和自然遺傳學的機制已經發展到微電子基板領域鉆孔工具路徑優化[3]。

前述優化原則有助于這項研究中提出的算法。相對于數控運動輪廓操作，已開發的CAPP專注于基于PTP的現實和實際過程。規劃的目的是優化一種智能的聚類方式切換和遍歷的順序和頻率。結果可適用于工業4.0加工工具及其連續的多軸運動控制。目的研究是為了解決問題的重構實際CNC中CAPP案例的等級。相關行業4.0屬性，例如協作診斷和決策方案取決于采用數字化加工工藝參數。通過自下而上企業利益相關者之間信息和通信的智能集成，該方法可以成為工業4.0的推動力驅動的CNC中CAPP。

2 性能評估與分析

五軸數控加工是配備了推薦算法和比較算法，該算法嵌入在已開發的固件接口子系統中以進行交互與機器控制。有十二種工具參與在XYZ+BC軸向軟件生成路徑和順序后的在五個連續曲面加工。

在項目中一個多型面工件是用來證明研究模型的有效性。通過頂視圖，左視圖，右視圖，等視圖執行順序智能推理，接口單元分別將數字化的參數映射為工作順序以進行組合優化，隨后生成數控代碼。最后，子系統調用操作單元進行驗證整個過程，執行驗證決策前下載和加工實際上是在進行的。代表典型實驗組的初始解決方案與禁忌搜索后優化之間的比較。單個操作禁忌搜索具有生成刀具路徑的優勢。

成本函數將刀具路徑距離轉換為附加值路徑，并將加工時間轉化為增值時間。混合禁忌搜索操作超出了刀具路徑和時間測序復雜度標準操作程序，與通常在操作菜單中記錄的標準操作程序相比，擬議的智能CAPP展示了決策優勢。它進一步說明了當增加加工復雜性時如何搭建內置智能功能與域協作專家程序。

在五軸CNC設備上如何構建智能CAPP。通過應用混合兩階段優化算法，即旅行商問題（TSP）和新穎的禁忌搜索（TS）方法，我們為嵌入CAPP多軸數控加工自動生成的代碼成功地加工了工件。同時，突出工業4.0性能指標驗證可制造性和效率與在運營績效方面行業專家的意見保持一致。啟用了關鍵物理加工設備的端到端數字化通過一系列點到點的操作來實現CNC實踐的智能集成。結果證明通過開發嵌入CAPP實用的CNC智能內核來實現工業4.0準備。

3 結論

工業4.0推進了傳統制造工藝進入智能互聯又相互補充以減少過程成本。在追尋工業4.0的過程中，兩種實現前景和平臺至關重要。過程規劃范例要求轉換被動知識數據庫為智能CAPP“信息庫”。虛擬制造中開發具有可轉移性的算法增強和優化的現實網絡能響應的決策場景。為工業4.0創新，建議的CNC CAPP模型可以通過差異評估獲得其他智能功能CNC編程中的場景。自適應變體生成的統一應用程序編程接口（API）優化可以防止小數據集受損找到最佳效果的有效性?；诖怪闭系募庸し矫?，振興橫向一體化是一個持續的過程。通過識別的相互連接的價值鏈參數和變量重新配置制造價值網超越了內部運營。

參考文獻：

[1]安富利.工業4.0時代：如何變革制造業[J].軟件和集成電路，2019（11）：12-13.

[2]任思成，徐德，王芳.可重構制造系統研究與發展[J].制造業自動化，2005.27（03）：1-8.

[3]于瑩瑩，陳燕，李桃迎.改進的遺傳算法求解旅行商問題[J].控制與決策，2014.29（8）：1483-1488.

作者簡介：胡業發（1971-），男，漢族，江西九江人，本科，助理實驗師，九江職業技術學院機械工程學院，研究方向：數控加工技術。