








摘 要:針對復雜結構零件數控加工中刀軌生成不理想、逼近誤差大的問題,本文提出多約束條件下的刀軌生成方法。該方法通過數據預處理、局部約束自適應調整及極角自動化軌跡修正,實現高效、精確的刀軌生成。測試顯示,在不同高度(1.25mm~2.75mm)下,3種刀具類型的刀軌生成逼近誤差均小于0.35mm。該方法顯著提升了刀軌生成效率與精度,驗證了其在復雜結構零件數控加工中的有效性和實用性,為實際生產提供了有力支持。
關鍵詞:多約束條件;復雜結構零件;數控加工;刀軌生成;生成方法;加工處理
中圖分類號:TH 161 " 文獻標志碼:A
制造業的發展一定程度上促使數控加工技術實現了多維創新,逐漸成為零件制造的關鍵環節[1]。特別是在復雜結構零件的加工中,如何滿足多約束條件下生成高效、準確的刀軌成為了亟待解決的問題[2]。不僅關系到零件的加工質量和生產效率,還直接影響企業的經濟效益和市場競爭。在當前的數控加工中,刀軌生成通常基于經驗或試錯法,這種方法在面對復雜結構和多約束條件時,常常會出現刀軌不可控的生成阻礙,嚴重的甚至會造成設備損壞或者加工程序失真等,影響后續的生產效果[3]。因此,本文提出對多約束條件下復雜結構零件數控加工刀軌生成方法的設計與驗證分析。此次結合實際的數控加工處理需求與背景環境,設計更穩定、更靈活、更高效的刀軌生成結構[4]。在多約束條件下,針對復雜結構零件幾何特征、工藝參數、加工條件等多方面的因素,對刀軌生成的環節、流程進行修正與調整,確保其自動生成高效、準確的刀軌,為實際生產提供有力支持,增加該復雜結構零件數控加工刀軌生成方法自身的可行性和有效性,為相關制造業和技術的發展提供參考依據和理論借鑒。
1 設計復雜零件數控加工多約束條件下刀軌生成方法
1.1 數據預處理
通常情況下,數控加工設備在運行的過程中均會形成大量的數據和信息,尤其是刀軌的生成,需要結合刀位點的變化進行實時計算與核驗[5]。因此,在多約束條件下,需要先進行刀軌生成數據的預處理[6]。首先,將需要生成軌跡的刀具使用立方體小柵格進行劃分,并在每一個格子上建立對應的輔助坐標,以10×10為尺寸,進行對應節點的設定[7]。與此同時,設置對應的數據采集周期,每一個周期中均需要對實時數據進行采集和處理。可以先進行數據分類,與此同時,結合點云技術,獲取每個點坐標的最大值和最小值,對數據進行清洗處理,并提出其中的異常數據,具體的標準如下。1)刪除錯誤數據和信息。2)將異常數據信息整合剔除。3)整合、篩選處理非同類型數據。
結合上述設定的標準,對異常數據進行處理與修正,確保其穩定與真實。接下來,還需要對柵格監測下獲取的數據的缺失值進行測算,處理調整后,存儲在預設的程序中,具體的存儲結構如公式(1)所示。
(1)
式中:nx1、nx2和nx3分別為數據存儲位置;xmax和xmin分別為多約束條件下的刀軌最大值和最小值;bcell為數據存儲周期。
至此,在當前的測定區間內形成循環性的處理結構,完成基礎測試環境的搭建。需要注意的是,當前所采集的數據和信息僅作參考,后期的刀軌生成處理仍然需要進行實時采集,穩定生成背景。
1.2 局部約束條件干涉及行距自適應刀軌計算
結合多約束條件,針對負載結構的零件的數控加工刀軌生成局部位置進行干涉處理,在原本的基礎上進行調整,過程中還需要計算行距自適應刀軌,以此來為后續的生成處理奠定基礎條件。一般情況下,需要先對零件進行虛擬轉換,形成一個可調整的界面。具體如圖1所示。
結合圖1,實現對局部約束條件的干涉處理。以公式(1)存儲的預處理數據為基礎,在多約束條件下,明確標定各個局部區域的零件刀軌生成位置,與刀位點建立聯系的同時,針對設置的格柵,每一排格柵均需要設定對應的行距,此時可以增設自適應刀軌生成程序,測定首行刀位點的高度距離,獲取各個周期的數據和信息后,計算刀軌的間距,如公式(2)所示。
O=λ2-δ(1+v) (2)
式中:O為刀軌的間距;λ為生成范圍;δ為轉換刀位點;v為補充位置。
結合當期測定,針對公式(2)得出的刀軌間距,調整刀位點和軌跡的延伸方向,確保其在生成的過程中處于穩定、平衡的狀態,為后續的生成處理奠定基礎。
1.3 設計多約束條件下零件數控加工刀軌生成模型
在多約束條件下,設計復雜結構零件數控加工刀軌生成模型,確保生成的刀軌既滿足加工要求,又能提高加工效率。首先,需要建立一個幾何模型,通過三維CAD軟件,獲取復雜結構零件的精確幾何形狀和尺寸。針對采集的數據和信息,分類存儲,以待后續使用。在此基礎上,建立數學模型是關鍵環節,具體結構如圖2所示。
結合圖2,實現對多約束條件下零件刀軌生成模型執行環節的設計與實踐執行。增設當前模型中的多約束條件。1)數控加工刀軌生成切削力限制。2)刀具軌跡生成實際姿態。3)熱變形與加工精度的實時把控。
結合上述設定,根據設定的標準,結合模型對刀具軌跡的生成效果進行把控處理。定義目標函數,并構建模型的基礎表達式,如公式(3)所示。
(3)
式中:R為模型輸出結果;S為刀軌生成范圍;l1和l2分別為最大化刀具路徑長度和最小化刀具路徑長度;γ為重疊位置;t為生成耗時。
結合當前測定,對得出的測試結果進行比對分析,將公式(3)的目標函數作為模型的執行引導,輸出處理結果與數據。借助計算機圖形學技術,對生成的刀軌進行可視化評估,以便及時調整優化策略,強化模型自身的應用實踐能力。
1.4 極角自動化軌跡修正和調整實現刀軌生成
在數控加工中,極角自動化軌跡修正是確保刀軌最終生成的關鍵環節,直接影響加工質量和效率。利用計算機技術對刀軌進行實時監測與調整。在加工過程中,使用傳感器采集刀具的實時位置和姿態信息,與預設的理想軌跡進行對比,計算極角偏差。接下來,對存在的極角偏差進行階段性修正,使刀具軌跡的生成回到正確的路徑上。
實時計算得出的極角偏差需要與給出的修正指令建立聯系,有助于實現自動化調整,過程中引入機器學習技術,通過大量的優化訓練處理,提高最終測算的準確性與適應性。在加工過程中自動檢測和修正刀軌偏差,大大減少了人工干預的需求,根據實際情況動態地優化刀軌,提高了加工的靈活性和適應性,發揮更重要的作用。
2 方法測試
本測試基于OpenCASCADE幾何平臺進行信息的采集、測算和驗證,使用Siemens NX10.0進行編程操作,直接后置處理Sinumerik_840D系統G代碼,為驗證加工代碼,再使用VERICUT8.1仿真軟件來進行仿真加工。在測試過程中,隨機選定3種硬質合金刀具,刀具品牌為Sandvik Coromant,加工材料的綜合力學性能要比其他中碳結構鋼(45#)高,采用的銑削方法是五軸可變步長數控加工刀軌生成方法。
2.1 測試準備
結合多約束條件下,選定數控加工刀軌作為測試的目標,結合實際的需求搭建測試環境。在主控生成結構中關聯OpenCASCADE幾何平臺,形成一個自動調整調度的刀軌生成模塊。選擇五軸可變步長數控加工刀軌生成的對象。結合多約束條件,先進行刀軌生成工藝參數的設置,見表1。
結合表1,實現對五軸變步長數控加工刀軌生成工藝參數的設置。接下來,設置刀軌的最小前傾角αmin=18°,允許出現的初始偏差Δe=0.004mm~0.006mm。另外,在完成刀軌刀位點的設定后,還需要設定對應的刀軌跡,在符合數控加工條件和標準的背景下,形成對應的軌跡標準,具體如圖3所示。
結合圖3,實現對刀位點及刀軌虛擬的標定。針對上述設定,基本可以確定當前刀具的基礎軌道生成方向與覆蓋范圍,為后續軌道的精準生成奠定基礎條件。需要注意的是,所設定的刀位點存在不均勻的現象,可以利用OpenCASCADE平臺對各個區域進行調整,曲率較大的區域密集,曲率較小的區域稀疏,實現了步長的自適應調整,完成基礎測試環境的搭建任務。
2.2 測試過程及結果分析
在上述搭建的測試環境中,結合多約束條件的設定,對刀軌進行測定與驗證分析。首先,隨機選定3款不同類型的刀具進行軌跡生成測試,在刀具及生成控制程序中標定實際的控制范圍,并在區域內部署數量不等的監控、采集節點,與區域的節點連接,形成循環性的監測結構,便于實時采集刀軌生成數據、信息。其次,在刀具上設定核心點,設置兩側的等距線,在刀具軌跡上,結合幾何特征,測定計算刀具軌跡生成的殘留高度,如公式(4)所示。
(4)
式中:A為刀具軌跡生成殘留高度;w為生成范圍;e為生成次數;k為相鄰刀具路徑之間的步距;y為重疊位殘留位置。
結合當前測定,針對得出的刀具軌跡生成殘留高度,在刀具的虛擬軌跡界面上,根據公式(4)設置殘留高度點位,如圖4所示。
結合圖4,實現對虛擬刀軌截面殘留高度點位的標定。此時,以設置的殘留高度點作為基礎,在多約束的背景條件下,結合不同的環境中,設置高度在1.25mm、2.05mm以及2.75mm標準下,測定3種刀具軌跡生成所產生的逼近誤差,具體如公式(5)所示。
(5)
式中:P為刀具軌跡逼近誤差;α為軌跡變化角度;β1和β2分別為刀具的初始半徑和調整后的半徑;J為殘留高度最大允許值。
結合當前測定,實現對刀具軌跡逼近誤差的計算。針對得出的測試結果進行對比分析,結果見表2。
結合表2,得出最終的測試結果:隨機選定的3種數控加工刀具類型在1.25mm、2.05mm以及2.75mm不同的殘留高度背景下進行仿真測試,最終得出的逼近誤差均被控制在0.35mm以下,說明在多約束的條件下,設計的復雜結構零件數控加工刀軌生成方法更高效、更細化,生成速度更快,具有實際的應用意義。
3 結語
本文結合實際的生成需求,增加更科學、更完整的生成結構,通過數值計算和優化處理形式,成功解決數控加工刀軌生成中的復雜問題,一定程度上進一步提高了加工效率和準確性。多約束條件下將數控加工刀軌生成轉換為一個持續的過程,不斷地完善和改進,擴大應用范圍,將該方法應用到更多類型的復雜結構零件加工中,以驗證其普適性和可靠性,可以推動制造業的發展。
參考文獻
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