孫智杰
(山東工業(yè)職業(yè)學院,乳山 255000)
切削參數(shù)在數(shù)控加工中的優(yōu)化分析
孫智杰
(山東工業(yè)職業(yè)學院,乳山 255000)
數(shù)控加工中切削參數(shù)對加工系統(tǒng)的工作效率和質(zhì)量有著至關(guān)重要的作用,對切削參數(shù)不斷進行優(yōu)化對于促進加工制造業(yè)發(fā)展具有重要作用。本文主要對數(shù)控加工中切削參數(shù)的優(yōu)化進行了分析,對其優(yōu)化方法進行了探討,以其能夠為數(shù)控加工優(yōu)化提供有益參考。
切削參數(shù) 數(shù)控加工 優(yōu)化
在現(xiàn)代數(shù)控加工中,對切削參數(shù)進行優(yōu)化主要依靠優(yōu)化模型,通過優(yōu)化算法尋找最優(yōu)參數(shù),以此來得到切削參數(shù)中最為優(yōu)化的指標,為數(shù)控加工系統(tǒng)選擇合理參數(shù)提供參考數(shù)值,提供切削加工相應科學合理模型,促進數(shù)控加工系統(tǒng)效率的不斷提升,推動數(shù)控加工的不斷發(fā)展。
優(yōu)化理論是在微積分誕生年代便已出現(xiàn)的優(yōu)化方法,但之前一直應用于航天、軍事等方面,在制造業(yè)中很少得到應用,而隨著計算機和網(wǎng)絡的誕生,優(yōu)化方法費用大大下降,優(yōu)化效率大大提升,促使很多包括單純形法、罰函數(shù)法以及共軛方向法等誕生,使得優(yōu)化方法在工業(yè)領(lǐng)域得到了進一步推廣應用。計算技術(shù)的不斷發(fā)展,使得優(yōu)化理論能夠不斷和計算機技術(shù)相結(jié)合,將優(yōu)化理論推廣到更多領(lǐng)域當中,使得優(yōu)化理論在現(xiàn)代社會中創(chuàng)造出更多的經(jīng)濟社會效益,也得到了更多工業(yè)界的重視,從上個世紀70年代以來,隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展,人工智能、計算機仿真、計算機輔助等技術(shù)不斷在制造行業(yè)中得到推廣,優(yōu)化理論也在制造業(yè)中得到了更大的應用發(fā)展,尤其是在數(shù)控加工系統(tǒng)當中,優(yōu)化理論的應用使得數(shù)控加工系統(tǒng)效率得到質(zhì)的提升,數(shù)控加工質(zhì)量不斷得到提高,成為制造業(yè)發(fā)展的重要助力。
(1)建立切削參數(shù)優(yōu)化模型。建立優(yōu)化模型是將機械設計問題從物理模型轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)學模型,使得能夠利用數(shù)學算法對模型中的各項參數(shù)值進行計算,具體步驟包括根據(jù)設計要求確定相應的目標函數(shù),確定設計約束條件,根據(jù)條件建立相應函數(shù),決定相應變量和控制條件,完成模型的建立。在建立切削參數(shù)模型時,當將固定的機床參數(shù)、刀具和工件都確定之后,會對切削效率產(chǎn)生影響的就是切削的速度、深度、寬度以及進給量這幾個變量,然后根據(jù)各個機床在生產(chǎn)過程中所用的刀具不同,通過不斷試切來確定相應合理的切削寬度以及切削深度,并將這兩個量定位已知量,這樣,變量就只剩下進給量和切削速度兩個。
在確定變量之后,確定目標函數(shù),并以此來建議模型,其中將最大生產(chǎn)率定為目標,根據(jù)已知量和變量建立相應的函數(shù)在確定出相應函數(shù)之后,確定相應約束條件。由于機床在加工過程中受主軸轉(zhuǎn)速、進給力、進給量、機床功率、切削扭矩和工件質(zhì)量等限制,因而在進行加工過程中,應該滿足以下幾項約束條件:一是機床切削速度應該滿足主軸轉(zhuǎn)速的約束條件;二是進給量應該滿足每齒進給量的約束條件;三是切削進給力應該要小于機床主軸的最大進給力;四是機床切削功率應該要小于機床的有效功率;五是零件加工應該要達到表面粗糙度的要求。
(2)選擇合適優(yōu)化算法。根據(jù)已經(jīng)建立的數(shù)學模型,選擇相應的優(yōu)化算法,將其編制成計算程序輸入計算機當中,這樣系統(tǒng)能夠根據(jù)計算來求得最優(yōu)的參數(shù)值。在本次研究中,選擇遺傳算法作為優(yōu)化算法,這種算法是基于自然選擇理論以及自然遺傳機制來進行尋找最優(yōu)值的一種計算方法,對于非線性函數(shù)的計算是非常適合的算法。遺傳算法的具體流程包括,首先隨機產(chǎn)生初始種群,在個體數(shù)目一定的情況下,對每個個體染色體進行編碼。然后計算個體適應度,接著根據(jù)適應度再來選擇再生個體,其中高適應度的個體其選擇的概率也高,低適應度的個體其選擇的概率也低。然后按照交叉概率和方法來生成新的個體,最后新的個體所產(chǎn)生的新種群,然后重復第二步的過程。
將遺傳算法應用到切削參數(shù)中,將優(yōu)化參數(shù)的各個變量和在群體中適應值區(qū)域計算出來,解碼后再進行編碼,這樣不斷重復這個階段就能夠?qū)⒆畲笊a(chǎn)率的范圍不斷縮小,使算法能夠很快得到相應的最優(yōu)值。在變化搜索區(qū)域時,對于適應值在零以上的個體進行解碼然后再編碼,對于適應值在零以下的個體則繼續(xù)保持字符串編碼,因為在變換搜索區(qū)域之后,對字符串編碼進行變異操作,讓個體能夠重新復活,這樣適應值也會隨著提高,這樣隨著適應度的不斷提高,被選中的概率也在隨之變大,而適應度低的個體就會被淘汰,這樣不斷重復這個選擇過程,就會最終將適應值最高的數(shù)值選擇出來,也就是最合適的切削參數(shù)。在得出計算結(jié)果之后,運用相應模型對其進行分析判斷,以此為根據(jù)來制定最優(yōu)設計方案。
(3)對優(yōu)化結(jié)果進行判斷分析。在通過模型將優(yōu)化結(jié)果計算出來之后,還要對優(yōu)化結(jié)果進行判斷分析,將以前根據(jù)經(jīng)驗得出的切削參數(shù)與優(yōu)化結(jié)果進行比較,分析優(yōu)化結(jié)果是否真的取得了優(yōu)化效果,是否符合各項約束條件,是否滿足切削加工系統(tǒng)的數(shù)據(jù)要求。而經(jīng)過比較可以看出,采用優(yōu)化結(jié)果能夠顯著提高機床的利用效率,而且能夠大大減少機床切削的時間,提高單個工件生產(chǎn)效率,這樣也能夠提高工件加工質(zhì)量。這也說明對切削參數(shù)進行優(yōu)化,對于提高切削加工系統(tǒng)效率確實起著重要作用。有試驗表明,在對切削參數(shù)進行優(yōu)化后,單道工序優(yōu)化能夠減少0.96s切削時間,而在半精加工工序上則能夠顯著減少3.6s切削時間,每個零件加工時間能夠減少112s以上。
隨著計算機技術(shù)的發(fā)展,當前數(shù)控系統(tǒng)的運算功能不斷完善,已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)對加工實際工藝進行檢測,并根據(jù)切削條件來選擇最合適的切削參數(shù),這樣能夠保證數(shù)控系統(tǒng)保持在最佳的加工狀態(tài)中。而自控系統(tǒng)在切削加工中的應用,也使得加工系統(tǒng)能夠根據(jù)切削熱度、硬度、材料以及磨損狀況等來對進給量和主軸轉(zhuǎn)速進行調(diào)整,使切削加工系統(tǒng)能夠不斷獲得最大材料切除率。近年來,隨著計算機集成技術(shù)的發(fā)展,也興起來計算機集成制造系統(tǒng),使得切削工藝更加優(yōu)化,朝著更加規(guī)范的方向發(fā)展。
對切削參數(shù)進行優(yōu)化分析對于提高數(shù)控加工效率,促進加工質(zhì)量不斷提升具有重要價值,而通過建立切削參數(shù)優(yōu)化模型,采用相關(guān)算法對其進行參數(shù)優(yōu)化則是目前進行切削參數(shù)優(yōu)化的常用方法,利用此方法能夠通過概率搜索的技術(shù)來對切削參數(shù)進行尋優(yōu)處理,找到最合理科學的切削參數(shù)值,既科學合理又方便易操作,值得在數(shù)控加工系統(tǒng)中進行推廣。
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CNC Machining Cutting Parameters Optimization Analysis
SUN Zhijie
(Shandong Industrial Vocational College,Rushan 255000)
CNC machining cutting parameters is essential for the efficiency and quality of the processing system,which has the effect on the ongoing optimization of cutting parameters for the promotion of the development of processing industry.This paper focuses on the optimization of CNC machining cutting parameters which were analyzed, discussed their optimization methods,and provides a useful reference for its CNC machining optimization.
cutting parameters,NC,optimization