考虑刀具磨损的数控车削批量加工工艺参数节能优化方法
技术领域
本发明涉及机械切削加工领域,具体涉及数控加工能耗预测节能优化方法。
背景技术
数控车削批量加工是车间生产中非常普遍的加工方式,工艺参数选择对批量生产过程消耗总能量和加工效率影响显著。同时,随着批量加工的进行,机床刀具自身会出现磨损甚至破损现象,进而会导致机床能耗的增加和能量利用率的降低。因此,综合考虑工艺参数与刀具磨损对数控车削批量加工能耗和加工效率的影响,是一个亟需解决的问题。目前关于刀具磨损状态和工艺参数的研究,主要针对单个工件加工过程的能耗机理分析,将刀具磨损状态离散化,并针对单个特定磨损状态研究和其工艺参数对加工过程能耗的影响。而在一个大批量加工过程中,刀具磨损状态会随着加工的进行而连续变化,针对刀具磨损状态连续变化的批量加工总能耗机理分析还鲜见报道,因此,开展考虑刀具状态变化的面向整个批量加工过程的能耗模型研究具有重要现实意义。故本方法以数控车削批量加工为例,研究在刀具磨损状态连续变化下,面向能耗的数控车削批量加工工艺参数优化问题。首先,系统分析了综合考虑刀具磨损和工艺参数协同影响的数控车削批量加工总时间和总能耗的机理特性;在此基础上,以批量加工总时间和总能耗为目标,以不同刀具磨损下的工艺参数集合为变量,建立了数控车削批量加工工艺参数优化模型。
发明内容
本发明提供一种考虑刀具磨损的数控车削批量加工工艺参数节能优化方法。
为实现本发明目的而采用的技术方案是这样的,即考虑刀具磨损的数控车削批量加工工艺参数节能优化方法,包括以下内容:
在分析批量加工过程中刀具磨损和工艺参数协同影响数控车削加工总时间和总能耗机理特性的基础上,以总能耗最低和总时间最短为目标,建立考虑刀具磨损的数控车削批量加工工艺参数节能优化模型,采用优化算法进行优化求解。
优选地,工艺参数影响刀具磨损,而工艺参数与刀具磨损共同影响加工能耗与加工时间,考虑刀具磨损的数控车削批量加工工艺参数节能优化方法即在数控加工中考虑刀具磨损以调整工艺参数实现加工时间与加工能耗间的平衡;针对刀具磨损状态及时调整参数以达到加工总能耗最低和时间最短目标需要满足以下假设:
1)一个批量在一台机床上加工,不会被其他加工任务中断,且加工该批量刀具不会加工其他种类工件;
2)忽略每个工件之间的尺寸及制造误差;
3)忽略因为生产制造工艺、加工环境、工人操作等对加工过程及刀具磨损规律造成的误差;
4)每一个刀具任务Tj都是以一把新刀具开始加工;
5)每一个刀具任务换刀标准均为VBmax;
6)每次更换工艺参数标准均为[ΔVB/Δt]。
优选地,考虑刀具磨损的数控车削批量加工工艺参数节能优化模型,其特征在于:以批量加工总能耗最低和总时间最短为多目标建立综合考虑刀具磨损和工艺参数的多目标优化模型过程为:
定义一个批量加工任务为主任务T,主任务T的工件集 I={Il|l=1,2,…,N},刀具集U={Uu|u=1,2,…,V},换刀标准为VBmax,一个工艺参数组为X(vc,f,ap|VBjp),换参标准为[ΔVB/Δt];
在主任务T中,以刀具Uj进行加工,定义为刀具任务Tj,在刀具任务Tj中,先以工艺参数Xj(vc,f,ap)={Xjp(vc,f,ap|VBjp)|p=1,2,…,Qj} 进行加工,其中Qj为该刀具任务中所使用工艺参数个数,当 [ΔVB/Δt]jp≥[ΔVB/Δt]时,更换工艺参数为Xj(p+1)(vc,f,ap|VBj(p+1)),当 VBj≥VBmax时,更换刀具Uj+1进行加工;
(1)决策变量
包括:考虑刀具磨损状态,把切削速度vc、进给速度f、背吃刀量ap三个参数作为优化变量,决策变量数组为 X(vc,f,ap|VBjp)={Xjp(vc,f,ap|VBjp)|j∈(1,t),p∈(1,Qj)};
(2)目标函数
1)批量加工总能耗目标函数
式中:Etotal为机床主任务T总能耗,
①磨钝换刀阶段能耗
当刀具达到换刀标准VBmax时需要停机更换刀具,磨钝换刀过程包括拆刀、装刀、对刀,其中拆刀、装刀阶段机床处于待机状态,待机功率为Pst,对刀阶段机床处于空载阶段,对刀空载功率为Pu:
其中a0、a1、a2为相应系数;
磨钝换刀时间为单位磨钝换刀时间在该刀具任务Tj内的分摊,故磨钝换刀阶段能耗计算如下:
其中:
其中,tadtool为磨钝换刀阶段总时间,Dint[A|B]表示A或B发生的次数向下取整。
②调整参数阶段能耗
当达到换参点[ΔVB/Δt]时需要停机把工艺参数组 Xj(p-1)(vc,f,ap|VBj(p-1))调整为工艺参数组Xjp(vc,f,ap|VBjp)进行接下来工件的加工,在调整参数时,机床处于待机状态,待机功率为Pst,故调整参数阶段能耗为:
其中:
其中,
③拆卸-装夹工件阶段能耗
当加工完一个工件时,需停机取下工件并安装下一个未加工工件,此时机床处于待机状态,待机功率为Pst,故拆卸-装夹工件阶段能耗为:
④主轴启动加速阶段能耗
每次加工工件,主轴都需启动加速至该工件任务Tjpi对应的主轴转速njp,主轴启动加速功率为:
主轴加速至稳定转速时间为:
故主轴启动加速阶段能耗为:
式中:
⑤空载阶段能耗
空载阶段包括机床快速进给与机床刀具快速回退两个过程,在这两个过程中,机床主轴均处于空转状态,主轴空载功率为:
进给系统运动时间短、进给功率小,可忽略不计,故空载阶段能耗为:
⑥空切阶段能耗
在空切阶段,主轴以转速njp稳定旋转,同时进给系统以进给速度fjp逐渐向工件运动,空切功率为:
故空载阶段能耗为:
⑦切削阶段能耗
切削阶段刀具和工件表面接触来去除材料,针对不同刀具磨损状态VBjp,不同子任务Tjp选择不同工艺参数组Xjp(vc,f,ap|VBjp)进行零件加工,在一个工件加工时间内可认为刀具磨损状态没有变化[9]。因此子任务Tjp下的切削功率
故切削阶段能耗为:
其中:
式中:Uint[A]为A向上取整,且当p=1时,VBjp=0;Mjp为刀具磨损值从VBjp到VBj(p+1)区间以ΔVB为间隔划分的等份数;
综上所述,总能耗目标函数
其中twsr为拆卸-装夹工件阶段时间,Pst为待机功率,njp为第j个刀具任务中第p个子任务对应的主轴转速,a0、a1、a2为对刀空载功率相应系数,Lsp为主轴启动加速功率系统结构定值参数,t为时间,
2)批量加工总时间目标函数
式中:ttotal为批量加工总时间,
(3)约束条件
1)工艺参数范围
①vc-min≤vc≤vc-max,vc-min和vc-max分别为机床允许最小和最大切削速度;且vc-jp≥vc-j(p+1),vc-jp为工艺参数Xjp(vc,f,ap|VBjp)对应切削速度;
②fmin≤f≤fmax,fmin和fmax分别为机床允许最小和最大进给量;
③ap-min≤ap≤ap-max,ap-min和ap-max分别为机床允许最小和最大背吃刀量;
2)加工时机床性能的阈值
④Pc≤ηPmax,η为机床功率有效系数,Pmax为机床最大功率;
⑤
⑥
3)工件数量及加工表面粗糙度的要求
⑦
⑧VB≤VBmax,刀具磨损量应在换刀标准之内;
⑨
优选地,考虑刀具磨损的数控车削批量加工工艺参数节能优化方法,其特征在于:使用优化算法进行优化求解,包括但不限于进化算法,采用优化后的加工参数进行加工。
附图说明
图1批量加工过程示意图
图2机械加工过程功率曲线图
图3刀具切削路径图
图4数据采集平台
图5刀具磨损与工艺参数显著性分析
图6端盖零件图及实物图
图7优化结果图
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明,但不应该理解为本发明上述主题范围仅限于下述实施例。在不脱离本发明上述技术思想的情况下,根据本领域普通技术知识和惯用手段,做出各种替换和变更,均应包括在本发明的保护范围内。
本案例以重庆某机床集团生产的CHK560数控车床和重庆大学自主研发的软硬件一体化机床能效监控系统为平台,该设备能实时采集并显示机床运行过程总功率,同时使用超景深三维显微系统测量车刀后刀面磨损值,数据采集平台如图5所示。
采用重庆机床生产CHK560数控车床,具体参数如表1所示,
表1车床参数
采用型号为CNMG120412-TMT9125外圆车刀,其具体参数如表 2所示。
表2刀具参数
该工件为获取实验相关数据所用工件,具体参数如表3所示
表3零件参数
优化模型参数配置包括以下步骤:
(1)切削功率及附加载荷功率拟合
切削功率
同时为考虑刀具磨损值对
表4切削功率及附加载荷功率因素水平表
选取试验次数较多的L27(34)正交表进行实验,实验结果如表5 所示,其中
表5切削功率及附加载荷功率实验结果
考虑刀具磨损的切削功率
最终得到
(2)机床空载功率系数获取
使机床主轴处于空转状态并记录机床空转转速N及对应空载功率Pu,其实验结果如表6所示。
表6主轴空转转速及对应空载功率
拟合得到空载功率表达式为:
(3)刀具磨损时变数据获取
图5为三个工艺参数对刀具磨损影响分析结果,依次设置某一工艺参数为一个定值,分析剩余两个工艺参数对刀具磨损的影响。从图中可以看出,在相同加工条件下,三个工艺参数中,切削速度对刀具磨损影响最大,其次是进给速度与背吃刀量;因此,当进给速度和背吃刀量较小时,刀具磨损特性的变化主要受切削速度的影响。
选定十组切削速度(vc=60、70、80、90、100、110、120、130、 140、150,单位m/min),每组切削速度均在相同切削条件下采用一把新刀开始切削工件,并每隔相同时间间隔Δt测量刀具磨损值,得出每组切削速度下换参点对应的时间及磨损值,如表7所示。
表7换参点对应磨损及时刻
(4)加工信息配置
切削加工过程中待机功率、辅助系统功率等加工信息配置如表8所示。
表8加工信息参数配置
采用上述实验环境完成如图6所示的轴承端盖外圆的批量加工,该加工过程为该零件加工第一道工序,零件材料45钢,数2000。采用Matlab对模型进行求解,图7为加工过程中综合优化Etotal&ttotal 以及单独优化Etotal和ttotal结果图,对比分析如表9所示
表9对比分析结果
由图7和表9优化结果可知以下几点:
(1)单独优化ttotal比综合优化Etotal&ttotal的总时间降低了 7.17%,总能耗增加29.75%。
(2)单独优化Etotal比综合优化Etotal&ttotal的总能耗降低了 22.16%,总时间增加9.74%。
由以上可知,多目标优化实现了数控车削批量加工中高生产效率与高能源效率之间的平衡,有利于企业在实际生产中根据不同的目标追求选择更灵活的生产解决方案,对企业的可持续发展有着重要指导意义。
本发明提出的节能优化方法在批量加工过程中,根据刀具磨损状态来调整工艺参数,不仅能延长刀具使用寿命,减少刀具使用数量,降低总加工时间,同时也使得刀具更多在低磨损区域加工工件,有效的降低了总能量的消耗。相比于固定工艺参数加工方法,考虑刀具磨损的变工艺参数批量加工有着更高的能量效率和加工效率。