專利名稱：基于特征的飛機(jī)結(jié)構(gòu)件切削參數(shù)優(yōu)化方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種機(jī)械加工參數(shù)的優(yōu)化方法，尤其是一種切削參數(shù)的優(yōu)化方法，具體地說是一種基于特征的飛機(jī)結(jié)構(gòu)件切削參數(shù)優(yōu)化方法，涉及到遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測等問題，仍屬于數(shù)控加工技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
飛機(jī)結(jié)構(gòu)件具有尺寸大，富含薄壁結(jié)構(gòu)，尺寸精度和表面質(zhì)量要求高等特點，也是加工的難點。不同的特征因其尺寸、剛性不同，其切削量變化不均勻。為防止出現(xiàn)加工問題，數(shù)控工藝人員經(jīng)常選擇較為保守的切削參數(shù)，但是在一些特征還是會出現(xiàn)因為切削參數(shù)不當(dāng)而發(fā)生質(zhì)量問題，而且嚴(yán)重影響加工效率，因此切削參數(shù)已經(jīng)成為影響飛機(jī)結(jié)構(gòu)件數(shù)控加工效率和質(zhì)量的關(guān)鍵因素。查閱現(xiàn)有技術(shù)和文獻(xiàn)，國內(nèi)外研究機(jī)構(gòu)從理論、實驗等方面開展了大量的研究。國外有 Jitender K.Rai 在學(xué)術(shù)期刊《International Journal of ProductionResearch)) 2011，49(10):3045 3068上發(fā)表基于遺傳算法的銑削參數(shù)優(yōu)化系統(tǒng)來預(yù)測優(yōu)化的切削參數(shù)，通過提供已有的工藝方案，生成面向特征的優(yōu)化的工藝參數(shù)的組合，并且遵從機(jī)床刀具和零件的功能和技術(shù)約束。國內(nèi)有陳志同，張保國在學(xué)術(shù)期刊《機(jī)械工程學(xué)》2009, 45(5):230 236.發(fā)表面向單元切削過程的切削參數(shù)優(yōu)化模型，利用體積價值系數(shù)、面積價值系數(shù)、體積切除率和面積切除率建立以單位時間利潤率或單位時間利潤為目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化模型，以解決加工質(zhì)量、加工難度、加工效率、加工成本和加工利潤之間的權(quán)重等難題。但是切削參數(shù)的優(yōu)化多是基于材料的實驗和基于零件級的仿真優(yōu)化，對于特征級的加工參數(shù)優(yōu)化目前只是給出各種特征的切削參數(shù)，而沒有考慮加工過程中特征的結(jié)構(gòu)特點、幾何參數(shù)以及特征的剛性、工藝系統(tǒng)的剛性，難以適應(yīng)飛機(jī)結(jié)構(gòu)件加工時的切削參數(shù)優(yōu)化。針對以上問題，本專利提出了一種基于特征的飛機(jī)結(jié)構(gòu)件切削參數(shù)優(yōu)化方法，該方法提出了基于特征的切削參數(shù)優(yōu)化模型，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測加工特征的極限切削力，作為切削參數(shù)優(yōu)化的約束條件，通過遺傳算法對切削參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，可以改進(jìn)目前飛機(jī)結(jié)構(gòu)件加工參數(shù)過于保守的問題，大幅度提高效率，避免加工易變形、薄壁處易發(fā)生顫振、轉(zhuǎn)角處易發(fā)生彈刀等問題
發(fā)明內(nèi)容
:本發(fā)明的目的是針對現(xiàn)有的切削參數(shù)的優(yōu)化多是基于材料的實驗和基于零件級的仿真優(yōu)化，因而存在通用性差，尤其是不適用于飛機(jī)結(jié)構(gòu)件切削參數(shù)優(yōu)化的問題，發(fā)明一種基于特征的飛機(jī)結(jié)構(gòu)件切削參數(shù)優(yōu)化方法，它提出了基于特征的切削參數(shù)優(yōu)化模型，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測加工特征的極限切削力，作為切削參數(shù)優(yōu)化的約束條件，通過遺傳算法對切削參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，可以改進(jìn)目前飛機(jī)結(jié)構(gòu)件加工參數(shù)過于保守的問題，大幅度提高效率，避免加工易變形、薄壁處易發(fā)生顫振、轉(zhuǎn)角處易發(fā)生彈刀等問題。本發(fā)明的技術(shù)方案是:一種基于特征的飛機(jī)結(jié)構(gòu)件切削參數(shù)優(yōu)化方法，其特征在于它包括以下步驟:步驟1、提取特征剛性的影響因素，即特征的結(jié)構(gòu)與尺寸屬性；步驟2、選擇典型特征及其典型結(jié)構(gòu)與典型尺寸，分別通過有限元模擬和實驗驗證的方法得出樣本特征的極限切削力；步驟3、構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以典型特征的剛性因素作為輸入，以特征的極限切削力作為輸出，利用樣本特征訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而預(yù)測待優(yōu)化切削參數(shù)的特征的極限切削力，并利用極限切削力并作為切削參數(shù)優(yōu)化的約束條件，不同特征極限切削力的方向不同；步驟4、確定優(yōu)化變量、約束函數(shù)和優(yōu)化目標(biāo)；步驟5、利用遺傳算法作為優(yōu)化算法優(yōu)化參數(shù)；步驟6、切削參數(shù)輸出。所述典型特征包含槽特征腹板、槽特征內(nèi)型、筋特征以及輪廓特征，其中槽特征腹板的剛性影響因素包含其開口性、腹板面積、腹板厚度、是否懸空、是否含孔，槽特征內(nèi)型的剛性影響因素為高度和厚度，筋特征的剛性影響因素為筋高和厚度，輪廓特征的剛性影響因素為高度。所述的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以所選的典型特征作為樣本，以特征的剛性影響因素作為輸入，通過有限元模擬的方法預(yù)測各個特征的極限切削力作為輸出，為每種特征構(gòu)建一個網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測切削力約束值。所述的優(yōu)化變量包括主軸轉(zhuǎn)速η、切削速度V。、每齒進(jìn)給量fz、每轉(zhuǎn)進(jìn)給量Vf、進(jìn)給速度Vf、軸向切深ap、和徑向切寬ae。所述的約束條件包括加工穩(wěn)定性約束、切削力約束、表面質(zhì)量約束、機(jī)床功率約束、機(jī)床扭矩的約束、刀具剛性的約束、每齒進(jìn)給量約束和徑向切寬約束。所述的優(yōu)化目標(biāo)為最大生產(chǎn)效率和最小生產(chǎn)成本。所述的優(yōu)化算法是利用遺傳算法對多目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化，即把待優(yōu)化參數(shù)經(jīng)編程轉(zhuǎn)成特定進(jìn)制的染色體，利用不同的染色體構(gòu)成一個初始種群，進(jìn)而隨機(jī)產(chǎn)生初始種群，并將初始種群作為問題的初始解，經(jīng)復(fù)制、交叉和變異這3種算子的重復(fù)操作，迭代進(jìn)化，可以得到最優(yōu)解，進(jìn)而實現(xiàn)參數(shù)優(yōu)化。本發(fā)明的有益效果:本發(fā)明充分考慮了飛機(jī)結(jié)構(gòu)件加工過程中特征的結(jié)構(gòu)特點、幾何參數(shù)以及特征的剛性、工藝系統(tǒng)的剛性。根據(jù)不同特征的不同尺寸、不同形狀及剛性優(yōu)化該特征下的切削參數(shù)，有效改善了飛機(jī)結(jié)構(gòu)件加工易變形的問題，提高了加工效率，并且有效抑制了薄壁處易發(fā)生顫振、轉(zhuǎn)角處易發(fā)生彈刀等問題。


圖1為本發(fā)明的基于特征的飛機(jī)結(jié)構(gòu)件切削參數(shù)優(yōu)化方法的流程圖。圖2為本發(fā)明的試驗用零件，圖中(I 13)標(biāo)識了正面加工的所有槽腹板特征。圖3是利用遺傳算法優(yōu)化參數(shù)的流程圖。圖4是優(yōu)化前后結(jié)果對比。
具體實施方式
:下面結(jié)構(gòu)附圖和實施例對本發(fā)明作進(jìn)一步的說明。如圖1-4所示。圖1是本發(fā)明的基于特征的飛機(jī)結(jié)構(gòu)件切削參數(shù)優(yōu)化方法流程圖。如圖1所示，本發(fā)明的基于特征的飛機(jī)結(jié)構(gòu)件切削參數(shù)優(yōu)化方法，包括以下步驟:1、提取特征剛性的影響因素。如圖2所示零件的特征主要包括槽腹板、槽內(nèi)型、筋特征、輪廓特征、轉(zhuǎn)角特征和孔特征，通過識別可以得到腹板特征、筋特征、內(nèi)型特征和輪廓特征的尺寸參數(shù)，而轉(zhuǎn)角特征和孔特征通常放在腹板及內(nèi)型特征中考慮；2、切削力預(yù)測。依據(jù)特征的結(jié)構(gòu)、約束以及尺寸參數(shù)，構(gòu)建有限元模型，設(shè)定材料的本構(gòu)方程，構(gòu)建特征有限元模型，然后構(gòu)建刀具有限元模型。在有限元模擬的過程中，逐漸增加刀具的切削力，當(dāng)有限元模型的最大變形量達(dá)到一定值時，記錄相應(yīng)的切削力，作為極限切削力。不同的特征切削力的方向不同，腹板特征和筋特征為Z向切削力，內(nèi)型為X或Y向切削力。在對不同的特征進(jìn)行有限元模擬時，要考慮特征的加工余量，根據(jù)加工工藝知識與經(jīng)驗，本專利在模擬時給予2mm的切削余量，設(shè)定最大變形量為0.2mm來進(jìn)行有限元分析得到各個特征的極限切削力。通過有限元模擬得到特征切削力極限值的樣本，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，預(yù)測特征各種尺寸下的極限切削力。以腹板為例，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及預(yù)測方法是以腹板的厚度、面積和開口性作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，其中開口性進(jìn)行數(shù)值化處理，封閉賦值為0，開口一邊賦值為1，開兩邊賦值為2。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用兩層BP網(wǎng)絡(luò)，隱含層節(jié)點數(shù)為6，輸出為單輸出，即極限切削力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)確定后即可利用樣本進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，得到相應(yīng)的權(quán)值，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成后即可對腹板特征各種尺寸預(yù)測其極限切削力。設(shè)計實驗對切削力的有限元仿真與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測分別進(jìn)行驗證與校正，利用三分測力儀對加工過程中的切削力進(jìn)行測量，利用厚度檢測儀測量加工后的厚度進(jìn)而計算變形量。對于有限元模擬，當(dāng)有限元模擬的極限切削力與實驗得到極限切削力的誤差大于設(shè)定值時，調(diào)整有限元模型中特征和刀具的網(wǎng)格劃分以及邊界條件，直至有限元模擬的極限切削力與實驗得到極限切削力的誤差小于設(shè)定值；對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測，若神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的極限切削力與實驗得到極限切削力的誤差超出設(shè)定值時，調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，包括中間層數(shù)、隱含層節(jié)點等，直至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的極限切削力與實驗得到的極限切削力的誤差在設(shè)定值之內(nèi)。3、確定變量、約束函數(shù)和目標(biāo)函數(shù)I)確定變量對切削加工而言，切削參數(shù)包括主軸轉(zhuǎn)速η、切削速度V。、每齒進(jìn)給量fz、每轉(zhuǎn)進(jìn)給量Vf、進(jìn)給速度Vf、軸向切深ap、和徑向切寬本專利主要考慮對目標(biāo)函數(shù)影響較大的參數(shù)，因此選擇主軸轉(zhuǎn)速η、每齒進(jìn)給量fz、軸向切深ap、和徑向切寬作為切削參數(shù)優(yōu)化的設(shè)計變量，且參數(shù)間滿足以下要求
權(quán)利要求
1.一種基于特征的飛機(jī)結(jié)構(gòu)件切削參數(shù)優(yōu)化方法，其特征在于它包括以下步驟:步驟1、提取特征剛性的影響因素，即特征的結(jié)構(gòu)與尺寸屬性； 步驟2、選擇典型特征及其典型結(jié)構(gòu)與典型尺寸，分別通過有限元模擬和實驗驗證的方法得出樣本特征的極限切削力； 步驟3、構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以典型特征的剛性因素作為輸入，以特征的極限切削力作為輸出，利用樣本特征訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而預(yù)測待優(yōu)化切削參數(shù)的特征的極限切削力，并利用極限切削力并作為切削參數(shù)優(yōu)化的約束條件，不同特征極限切削力的方向不同； 步驟4、確定優(yōu)化變量、約束函數(shù)和優(yōu)化目標(biāo)； 步驟5、利用遺傳算法作為優(yōu)化算法優(yōu)化參數(shù)； 步驟6、切削參數(shù)輸出。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征是所述典型特征包含槽特征腹板、槽特征內(nèi)型、筋特征以及輪廓特征，其中槽特征腹板的剛性影響因素包含其開口性、腹板面積、腹板厚度、是否懸空、是否含孔，槽特征內(nèi)型的剛性影響因素為高度和厚度，筋特征的剛性影響因素為筋高和厚度，輪廓特征的剛性影響因素為高度。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征是所述的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以所選的典型特征作為樣本，以特征的剛性影響因素作為輸入，通過有限元模擬的方法預(yù)測各個特征的極限切削力作為輸出，為每種特征構(gòu)建一個網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測切削力約束值。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征是所述的優(yōu)化變量包括主軸轉(zhuǎn)速η、切削速度V。、每齒進(jìn)給量fz、每轉(zhuǎn)進(jìn)給量Vf、進(jìn)給速度Vf、軸向切深ap、和徑向切寬ae。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征是所述的約束條件包括加工穩(wěn)定性約束、切削力約束、表面質(zhì)量約束、機(jī)床功率約束、機(jī)床扭矩的約束、刀具剛性的約束、每齒進(jìn)給量約束和徑向切寬約束。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征是所述的優(yōu)化目標(biāo)為最大生產(chǎn)效率和最小生產(chǎn)成本。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征是所述的優(yōu)化算法是利用遺傳算法對多目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化，即把待優(yōu)化參數(shù)經(jīng)編程轉(zhuǎn)成特定進(jìn)制的染色體，利用不同的染色體構(gòu)成一個初始種群，進(jìn)而隨機(jī)產(chǎn)生初始種群，并將初始種群作為問題的初始解，經(jīng)復(fù)制、交叉和變異這3種算子的重復(fù)操作，迭代進(jìn)化，可以得到最優(yōu)解，進(jìn)而實現(xiàn)參數(shù)優(yōu)化。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于特征的飛機(jī)結(jié)構(gòu)件切削參數(shù)優(yōu)化方法。該方法提出了基于特征的切削參數(shù)優(yōu)化模型，充分考慮了裝夾、走刀策略、特征類型、特征的結(jié)構(gòu)及切削策略的問題。以機(jī)床、工件材料、刀具為約束，以效率、加工質(zhì)量和成本為優(yōu)化目標(biāo)，以轉(zhuǎn)速、進(jìn)給、切深和切寬為優(yōu)化因素而建立的模型，通過遺傳算法實現(xiàn)切削參數(shù)優(yōu)化。該方法可以改進(jìn)目前飛機(jī)結(jié)構(gòu)件加工參數(shù)過于保守的問題，可以大幅度提高效率，同時避免了加工易變形、薄壁處易發(fā)生顫振、轉(zhuǎn)角處易發(fā)生彈刀等問題。
文檔編號G06F17/50GK103198186SQ20131010967
公開日2013年7月10日 申請日期2013年3月29日 優(yōu)先權(quán)日2013年3月29日
發(fā)明者李迎光, 劉長青, 周鑫, 李海, 王偉, 吳昊, 馬斯博, 馬飛 申請人:南京航空航天大學(xué)