數(shù)控銑削加工中刀具路徑規(guī)劃的優(yōu)化策略

何江

（儀隴縣高級技工學校，南充 637600）

數(shù)控銑削加工作為現(xiàn)代制造業(yè)中不可或缺的重要環(huán)節(jié)，一直備受矚目。它不僅直接影響產(chǎn)品質(zhì)量，還在提高生產(chǎn)效率和降低成本方面扮演著關(guān)鍵角色。在復(fù)雜而精密的加工過程中，刀具路徑規(guī)劃被認為是影響加工效率和加工精度的關(guān)鍵因素。但是，當前在數(shù)控銑削加工過程中，存在刀具路徑設(shè)計不合理和加工參數(shù)設(shè)置不當?shù)葐栴}，導(dǎo)致加工效率低下和加工精度不高等情況時有發(fā)生。通過優(yōu)化刀具路徑規(guī)劃，可以有效提高加工效率，確保產(chǎn)品高精度加工，從而在現(xiàn)代制造業(yè)中獲得更大的競爭優(yōu)勢。

1 刀具路徑規(guī)劃現(xiàn)狀與面臨的挑戰(zhàn)

1.1 刀具路徑規(guī)劃現(xiàn)狀

在數(shù)控銑削中，刀具路徑規(guī)劃至關(guān)重要。現(xiàn)代工業(yè)利用計算機輔助設(shè)計（Computer Aided Design，CAD）和計算機輔助制造（Computer Aided Manufacturing，CAM）軟件自動生成刀具路徑，可提高加工精度和表面質(zhì)量。對于進給速率，現(xiàn)代CAM 系統(tǒng)能夠處理范圍廣泛的參數(shù)。這些系統(tǒng)考慮了刀具的選擇和半徑補償，以避免加工過程中的干涉和碰撞，其中刀具半徑補償通常在0.01～5.00 mm。隨著計算能力的增強，遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器學習等技術(shù)用于規(guī)劃刀具路徑。遺傳算法的應(yīng)用可顯著縮短加工時間，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則通過大量神經(jīng)元模擬優(yōu)化，提高加工精度和表面質(zhì)量。這些技術(shù)的應(yīng)用提高了加工效率和精度，加工時間可以減少20%～30%，表面粗糙度得到顯著改善。

1.2 刀具路徑規(guī)劃面臨的挑戰(zhàn)

刀具路徑規(guī)劃面臨著一些挑戰(zhàn)。首先，計算復(fù)雜性是一個突出問題。處理復(fù)雜零件的加工可能需要計算和優(yōu)化成千上萬個數(shù)據(jù)點和路徑組合，導(dǎo)致規(guī)劃時間較長，需要高性能計算資源和專業(yè)的CAD/CAM 軟件支持[1]。其次，傳統(tǒng)的路徑優(yōu)化方法通常側(cè)重于獲得最短路徑或最短加工時間，但是忽視了加工過程中的動態(tài)變化，如高速銑削中的刀具和工件動態(tài)的相互作用，可能導(dǎo)致加工誤差和刀具磨損。此外，實際加工環(huán)境中的機床性能限制、刀具磨損和材料不均勻性也可能影響優(yōu)化結(jié)果。最后，不同材料和加工條件對刀具路徑也有顯著影響，需要特定的路徑設(shè)計和參數(shù)調(diào)整。這些挑戰(zhàn)需要在刀具路徑規(guī)劃中考慮和解決，以確保高效、精準進行數(shù)控銑削加工。

2 優(yōu)化算法的原理與應(yīng)用

2.1 遺傳算法

遺傳算法是通過模擬生物進化的過程，即選擇、交叉和變異來優(yōu)化問題的解決方案。在刀具路徑規(guī)劃的應(yīng)用中，可以有效優(yōu)化刀具的移動序列和路徑形狀，從而縮短加工時間并提高表面質(zhì)量。例如，在使用遺傳算法進行刀具路徑規(guī)劃時，可以設(shè)置特定的參數(shù)來優(yōu)化進給速度和旋轉(zhuǎn)速度，將進給速度從原來的0.1 mm·r-1提高到0.5 mm·r-1，同時將轉(zhuǎn)速從5 000 r·min-1提升至10 000 r·min-1。通過優(yōu)化調(diào)整，不僅可以縮短加工時間，還能改善加工過程中的切削效率和表面質(zhì)量。此外，遺傳算法還能夠有效減少加工路徑中的重復(fù)和空行程，從而提高整體加工效率。例如，在優(yōu)化一個復(fù)雜零件的路徑時，遺傳算法可能將空行程從原先的20%減少到10%，同時保持或提高加工精度。這樣的優(yōu)化不僅減少了機床的非生產(chǎn)時間，也降低了能耗和刀具磨損，進而延長了刀具和機床的使用壽命。

2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過模仿人腦處理方式，學習并模擬復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系，在刀具路徑規(guī)劃中實現(xiàn)精確預(yù)測和優(yōu)化，適用于預(yù)測和優(yōu)化切削力、刀具磨損及加工表面質(zhì)量[2]。實際應(yīng)用中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以預(yù)測特定路徑下的表面粗糙度，如從1.6 μm 優(yōu)化至1.2 μm。此外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠處理大量數(shù)據(jù)和復(fù)雜關(guān)系，處理數(shù)萬個刀具位置和參數(shù)，從而找到最佳切削條件。例如，分析大量路徑和參數(shù)組合后，找到最優(yōu)解，在保證表面質(zhì)量的基礎(chǔ)上縮短20%的加工時間。

2.3 類電磁機制算法

類電磁機制（Electromagnetism-like Mechanism，EM）算法通過模擬帶電粒子間的吸引和排斥來尋找最優(yōu)解。在刀具路徑規(guī)劃中，EM 算法可以有效搜索大規(guī)模優(yōu)化問題的解空間，找到縮短加工時間和提高精度的最優(yōu)路徑。例如，通過調(diào)整電磁力的大小和方向，EM 算法可以優(yōu)化刀具的移動路徑，減少加工過程中的沖突和干涉。該算法的應(yīng)用不僅提高了刀具路徑規(guī)劃的效率和精度，還為處理復(fù)雜的銑削任務(wù)提供了新的可能性。又如，在加工一個曲面時，遺傳算法可以將刀具路徑的平均誤差減少到0.05 mm，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以預(yù)測加工表面的粗糙度，其預(yù)測誤差小于10%。EM 算法在處理大型復(fù)雜零件的路徑規(guī)劃時，可以將計算時間縮短30%以上，并保持較高的加工精度。

3 優(yōu)化策略的實驗設(shè)計與實施步驟

3.1 實驗設(shè)計

實驗選用一臺高精度和高穩(wěn)定性的五軸數(shù)控銑床作為主要加工設(shè)備。這種銑床能夠提供復(fù)雜形狀零件的精密加工能力，同時配備了刀具磨損監(jiān)測儀和表面粗糙度測量儀，用于監(jiān)控加工過程并確保加工質(zhì)量。在參數(shù)設(shè)置方面，根據(jù)加工材料和刀具類型設(shè)定了相應(yīng)的切削參數(shù)。例如，在使用硬質(zhì)合金刀具加工45#鋼的實驗中，設(shè)定切削速度在100～200 m·min-1，進給率控制在0.1～0.5 mm·r-1。這樣的參數(shù)設(shè)置旨在平衡加工效率和表面質(zhì)量，同時減少刀具磨損。

3.2 實施優(yōu)化策略的具體步驟

實施優(yōu)化策略的具體步驟包括數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理、選擇適當?shù)膬?yōu)化算法、設(shè)置適應(yīng)度函數(shù)、進行算法迭代優(yōu)化、驗證優(yōu)化結(jié)果以及進行詳細的結(jié)果分析。首先，收集初始刀具路徑相關(guān)數(shù)據(jù)并進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量符合算法要求。其次，選擇合適的優(yōu)化算法，如遺傳算法，并設(shè)定適應(yīng)度函數(shù)，以縮短加工時間和提高表面質(zhì)量為目標，通過算法迭代找到更有效的刀具路徑[3]。這個過程涉及多次的計算和調(diào)整，直至算法找到一個既能縮短加工時間又能保證或提高加工質(zhì)量的最佳路徑。再次，將優(yōu)化后的路徑導(dǎo)入數(shù)控銑床進行實際加工，并記錄關(guān)鍵數(shù)據(jù)如刀具磨損、加工時間和表面粗糙度。最后，通過對比優(yōu)化前后的加工效果評估優(yōu)化策略的有效性，以確定是否需要進一步調(diào)整和優(yōu)化。實施流程如圖1 所示。

圖1 實施流程

4 結(jié)果分析與討論

4.1 實驗結(jié)果分析

實驗結(jié)果對比表明，在采用優(yōu)化策略后，數(shù)控銑削加工的效率和質(zhì)量均得到顯著提升。首先，加工時間顯著縮短，從30 min 縮短到20 min，節(jié)省了33%的時間，從而提高了生產(chǎn)線的產(chǎn)量和整體生產(chǎn)效率。這對大規(guī)模生產(chǎn)極為有利，能夠顯著降低成本。其次，通過優(yōu)化刀具路徑，平均表面粗糙度從1.6 μm 降低到1.2 μm，表面光滑度提高了25%，表明優(yōu)化策略尤其適用于航空航天和精密儀器制造等對表面質(zhì)量要求嚴格的領(lǐng)域[4]。最后，優(yōu)化策略還有效減少了刀具的損耗，刀具磨損率降低15%，延長了刀具壽命，并提高了加工效率。可見，優(yōu)化策略在提高加工效率和加工質(zhì)量方面具有顯著的潛力和價值。優(yōu)化前后的對比數(shù)據(jù)如表1 所示。

表1 優(yōu)化前后的對比數(shù)據(jù)

4.2 問題討論

在實施數(shù)控銑削加工的優(yōu)化策略時，面臨的首要挑戰(zhàn)是高昂的初期投資成本。例如，引入先進的CAD/CAM 軟件可能需要增加20%～30%的成本，同時需要對技術(shù)人員進行至少40 h 的專業(yè)培訓(xùn)，使技術(shù)人員熟悉軟件操作和優(yōu)化策略。優(yōu)化算法的設(shè)計和實施也需要考慮各種加工條件和材料特性，可能需要額外投入10%～15%的時間進行數(shù)據(jù)分析和工藝規(guī)劃。實驗雖然顯示了優(yōu)化策略的積極結(jié)果，但是在實際生產(chǎn)中，這些策略可能會受到機床性能的限制[5]。例如，老舊機床的精度可能只有現(xiàn)代機床的80%，導(dǎo)致優(yōu)化策略的有效性降低10%～20%。而機床的升級或替換可能需要額外的投資，每升級一臺機床可能需要投入25%的成本。可見，數(shù)控銑削加工的優(yōu)化策略雖然能夠顯著提高加工效率和加工質(zhì)量，但是投資成本問題也不容忽視，需要根據(jù)實際情況確定優(yōu)化方案。

5 結(jié)語

文章深入分析和驗證了數(shù)控銑削加工中刀具路徑優(yōu)化策略的有效性。實驗結(jié)果表明，應(yīng)用先進的優(yōu)化算法，如遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和電磁類算法等，顯著提高了加工效率和精度。優(yōu)化策略不僅縮短了加工時間，提高了表面質(zhì)量，還有效延長了刀具的使用壽命，從而為制造業(yè)帶來顯著的經(jīng)濟效益。未來，考慮實際加工環(huán)境中的變量，如機床性能和操作條件，實時調(diào)整優(yōu)化策略，將是提高其實用性和效果的關(guān)鍵。通過持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用優(yōu)化，數(shù)控銑削加工將繼續(xù)推動制造業(yè)向更高效率和精度的方向發(fā)展。