铣削参数（通用7篇）
铣削参数 篇1
由于数控铣削是一种高费用的加工手段,铣削参数的选择对缩短切削加工时间、提高加工生产率、降低生产成本起着十分重要的作用。目前我国大多数的数控铣削加工都是凭经验或参考切削用量手册来选择铣削用量,或者采用试切法获取铣削用量[1,2],往往达不到铣削参数的最优选择。如何正确合理地获得最优的铣削参数成了困扰数控铣削加工技术应用的瓶颈问题。因此,寻求一种优化方法来实现数控铣削参数的优化是切削参数选择的一个重要研究方向。
粒子群优化是一种新兴的基于群智能方法的进化优化技术[3,4],其模拟鸟群和鱼群等人工生命系统进行寻优,相比于遗传算法,粒子群优化以其算法简单容易实现、调节参数少等特点,广泛应用于各种优化计算领域。
本文在考虑机床加工和工件的实际约束的基础上,建立以最大生产率为目标函数的铣削参数数学模型,然后应用粒子群算法对数控机床的铣削参数进行寻优,并进行了实例验证。
1 铣削切削参数数学模型
一般优化算法的数学表达为[4]:
设x=(x1,x2,…,xn)T为n维欧式空间Rn内的一点,f(x)、hi(x)(i=1,…,m)和gi(x)(i=1,…,p)为给定的n元函数,则一般的最优化问题的描述为:
下,求向量x,使函数f(x)为最小值(或最大值)。这里f(x)称为目标函数,式(1)称为等式约束条件,式(2)称为不等式约束条件,x=(x1,x2,…,xn)T称为设计变量或决策变量。
考虑约束条件时,最优化问题的适应度函数为[5]:
P(x)为惩罚项,δ为罚因子,C1、C2为等式约束与不等式约束的加权系数。
1.1 设计变量
在铣削加工中,影响加工生产率的主要因素为切削速度、铣刀每齿进给量、铣削深度和铣削宽度。铣削深度和铣削宽度一般由加工工件和刀具的实际情况决定,所以铣削加工的设计变量为x=(x1,x2)T,式中,x1:切削速度v;x2:铣刀每齿进给量fz。
1.2 目标函数
在批量生产时,完成一道铣削加工的总工时为[6]:
式中,ta:总时间;tm:切削时间;tl:换刀时间;to:工序辅助时间;th:由于刀具磨损的平均一道工序的换刀时间;
其中tl和to不受铣削参数的影响,tm和th的表达式分别为[6]:
式中,D:刀具直径;L:切削长度;Tt:刀具磨损的换刀时间;Z:铣刀刀齿数;ae,ap:铣削宽度和深度;Cv,m,y,p,u,k,q:铣刀刀具耐用度系数。
因此,根据最大生产率目标,其目标函数为:
1.3 约束条件
在实际加工过程中,由于受所选机床的主轴转速、进给量、进给力、切削扭矩、机床功率、工件质量等限制,设计变量应该满足如下的约束条件[7,8,9]。
(1)铣削速度约束:
式中,Nmin、Nmax为机床主轴最低、最高转速。
(2)进给量约束:
式中,Vfmin、Vfmax为机床最小、最大切削进给速度。
(3)铣削进给力约束
式中,Ffmax为机床主轴最大进给力,KFc,CF,xF,yF,uF,qF,wF为切削力系数。
(4)铣削扭矩约束
式中,Fc为铣削进给力,Mfmax为主轴最大扭矩。
(5)铣削功率约束
式中,Pmax为机床最大功率,!为机床有效系数。
(6)表面粗糙度约束
式中,Rmax为最低表面粗糙度。
由于没有等式约束,考虑不等式约束条件时,惩罚项的表达式为:
因此,适应度函数表达式为:
2 粒子群优化算法
2.1 标准粒子群算法
粒子群优化算法(Particle Swarm Optimizer,PSO)是Eberhart博士和Kennedy博士于1995年提出的一种基于群体智能的演化计算理论,源于对鸟群捕食行为的研究,主要用于函数优化等。PSO是一种基于迭代的优化工具,系统初始化为一组随机解,通过迭代在解空间搜索最优解。
PSO在求解优化问题时,问题的解对应于空间中一个“粒子”,每个粒子都有自己的位置和速度(决定飞行的方向和距离),以及一个由被优化函数决定的适应值。在优化过程中,粒子通过跟踪两个极值来更新自己,一个是粒子本身找到的最优解--个体极值pbest,另一个是整个种群目前找到的最优解——全局极值gbest。在标准的粒子群算法中,粒子的速度和位置更新方程为:
式中,Vtid、Vidt+1分别为粒子i在t和t+1代中第d维的速度,#为惯性权重,c1、c2为加速因子,一般取值在2左右,r1、r2为(0,1)之间的随机数,Xtid、Xidt+1分别为粒子i在t和t+1代中第d维的位置,pbesttid为第i个粒子的第t代个体极值的第d维,gbestdt为第t代全局极值的第d维位置。
2.2 粒子群算法的步骤
PSO算法的基本步骤如下:
(1)初始化所有粒子。在允许范围内随机设置粒子的初始位置和速度,每个粒子的pbest设为初始位置,pbest中的最好值设为gbest。
(2)评价粒子的适应值。计算每个粒子的适应度函数,如果优于pbest,则pbest被当前位置替换,如果所有粒子pbest中存在优于gbest的,则更新gbest。
(3)根据式(15)更新粒子的速度和位置。
(4)终止条件判断。如果达到最大迭代次数或者满足误差精度,算法结束,否则回到步骤(2)。
3 应用实例
以文献[2]中给出的实验条件进行计算。机床型号:TH5940立式加工中心;刀具:F2140.32.050.100$100端面铣刀,刀齿Z=4;加工材料:DIN 1725 GD Al Si12(Cu);屈服强度:140~220N/mm2;抗拉强度:220~300N/mm2;布氏硬度:HB60~100;加工余量:2.0mm,表面粗糙度Ra3.2。工件、刀具和机床参数、刀具耐用度和铣削系数详细数据见文献[2]。
粒子群优化的参数设置为:种群数N=80,迭代次数Tmax=200,c1=c2=2.05,w从0.9到0.2线性变化。
用粒子群算法优化铣削参数,粒子的位置为二维实数,分别对应待优化的设计变量x1(切削速度v)和x2(铣刀每齿进给量fz),粒子位置的范围根据约束条件式(1)和式(2)确定,粒子的速度的范围取相应维数上位置范围的最大值。粒子群优化铣削参数的流程图如图1所示。
通过以上的步骤,粒子群优化最终得到的优化结果见表1所示。
切削速度:x1=837.4932;每齿进给量:x2=0.1163。
把粒子群优化结果与文献[2]的结果进行对比,结果如表1。
由表1可以看出,采用粒子群算法对铣削参数进行优化,这道工序相对经验参数和遗传算法优化参数分别可以减少2.08s和0.66s的时间。在单个工件加工工序较多和工件批量生产的情况下,粒子群优化得到的参数可以大量缩短加工时间,提高加工效率。
4 结论
通过考虑机床、刀具和工件的实际约束条件,建立了以最大生产率为目标函数的铣削参数数学模型,应用粒子群算法对铣削参数进行寻优,并进行了实例验证。结果表明在优化切削参数中,粒子群算法优化的铣削参数可以大大缩短加工时间,提高生产率。
参考文献
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[6]吴明阳,等.基于遗传算法的复杂槽型铣削参数优化[J].机械工程师,2005,87(3):87-89.
铝合金高速数控铣削参数优化 篇2
关键词：高速铣削,切削参数,优化,数据筛选
0 引言
高速数控切削加工已经在航空、汽车和模具等行业得到越来越广泛的应用[1],在军用电子行业中关键零部件往往结构复杂、薄壁易变形,但产品精度和一致性要求高,高速加工以其加工效率高,切削力小和产品质量好等优点在军用电子产品研制中发挥了巨大作用。
高速切削与先进刀具、柔性夹具、新型冷却润滑、高效程编等技术相结合,成为实现高效高品质数控加工的主要途径[2~3]。另外,优化的加工工艺与切削参数也是实现高效数控加工的必需环节,合理选择数控加工切削参数对实现数控机床和加工过程综合应用效率最优化,对实现高效低成本加工具有重要的意义。
目前,我国高速数控加工机床还普遍存在着目前切削用量合理选择的问题,目前直径为10mm的双刃涂层铣刀在采用高速加工时,对铝合金的最大切除速率已达180cm3/min,线速度已能达到甚至超到3000m/min,而国内铝合金高速切削最大线速度不会超过1200m/min,去除速率小于120cm3/min。数控高速加工中心效益不能充分发挥的瓶颈在于切削基础数据的匮乏,并且,不合理的切削用量还有可能导致机床精度减低和机床结构的严重损害[4]。但是,传统的切削参数优化方法不能满足高效高品质数控加工的要求,它是建立在“工件-机床-刀具”工艺系统具有理想刚性基础上的,没有考虑到工件结构对切削过程的影响,通常采用的正交试验优化方法存在着成本高和耗时长的缺点。计算机仿真技术被应用到了切削参数优化领域,有限元技术分析了铝合金高速切削的切削力和切削温度,采用神经网络和遗传算法进行了高速铣削参数的优化[5]。还有观点认为颤振是引起工件质量下降的主要原因,提出了基于切削稳定域的切削参数的优化方法[6]。
本文结合前人的研究成果的优点,开展对铝合金深孔薄壁件的高速铣削参数的优化研究,利用Dyna Cut和Simu Cut分析“机床—刀具”的振动特性,通过采用切削仿真技术,建立切削过程的物理仿真模型,对切削参数数据进行理论筛选,通过物理试验验证和虚拟试验分析相结合的手段,建立铣削参数快速优化的新方法。
1 切削参数优化方法
1.1 优化原理
本文对“主轴—刀具”进行模态参数测试和加工动力学仿真计算,获取切削力/切削转矩/主轴功率/切削稳定域曲线等力学信息,结合机床、工件、刀具和其他工艺系统的约束条件,对铣削参数进行理论筛选,并进行试验验证,用于铣削加工参数和工艺的优化选择,为切削数据手册和数据库提供基础数据。
在铣削过程中产生的再生型颤振是由于机床-工件之间的相互作用力,是在闭环切削系统中发生的[7]。由于刀具和工件表面结构振动引起切屑厚度的变化,导致铣刀每个刀齿通过工件表面都会留下有振纹的表面,并且再生型颤振不断以刀具与工件表面之间动态位移的指数增长,直到刀具离开切削区域。
对给定的某一确定的主轴转速n,对应有一个aplim,在主轴转速范围内,所有的aplim形成一条曲线,将(n-aplim)平面分为稳定切削区和不稳定切削区,该曲线称为稳定域曲线(stability Lobes),如图1所示。切削稳定域的理论详见文献[6,8]。
1.2 目标函数
保证在数控机床额定范围正常运行和满足零件加工精度及质量要求条件下,衡量数控机床切削效率的2个重要指标为材料去除率MRR和主轴功率的利用率S。
其中Vf—进给速度,mm/min
ap—轴向切深
ae—径向切宽,mm
n—转速,r/min
Ps—机床主轴实际功率,KW
Pe—机床主轴额定功率,KW
本文铣削参数优化的目标为充分利用主轴功率,尽可能提高材料去除率和机床利用率。在铣削用量4要素中,ae通常由工件的加工余量而预先确定,实际需要确定的切削参数是主轴转速n、进给量f和轴向切深ap。
1.3 优化流程
(1)工艺系统的确定
铣削参数优化之前应确定试验工艺系统,以便对切削数据进行分组处理,工艺系统分组参数为机床类型、刀具类型、刀具直径d与刀具悬伸量L等。每个工艺系统得到的切削仿真数据中,粗加工与精加工的数据比例为3:1,粗加工的切宽ae为d、0.5d、0.25d,精加工的切宽ae为1mm。
(2)工艺系统动特性的辨识
采用带有加速度计的锤子敲击安装在机床上的铣刀,使用机床加工动力学特性测试与分析系统Dyna Cut对“刀具-机床”多自由度系统的振动响应特性进行测试,如图2所示,振动信号由压电传感器测得后经电荷放大器放大后传入计算机处理。
(3)切削用量参数的初步确定
使用铣削加工动力学分析系统Simu Cut对“机床-刀具”的振动模式进行分析,得到铣削系统的切削稳定域,并且在机床所允许的范围内选取最大转速n及其对应的最大临界切深的ap_lim,选择一系列的进给速度(Vf1,Vf2……,Vfn),可选择实际常用值并在其基础上进行适当的拓展。根据铣削参数获取切削力、切削转矩和主轴功率等切削过程的力学参数。
(4)切削数据理论筛选
将每一组切削参数数据(ae,n,ap_lim,Vfi)按照切削理论所确定的约束条件进行筛选,切削数据按照粗加工和精加工分别进行,在满足约束条件的数据中选择金属去除量最大的铣削用量,以便进行试验验证。筛选的原则如图3所示。
(5)实验验证
将通过理论筛选的切削用量进行实验验证,实验验证的主要目标保证机床不颤振,选取保证加工技术要求的去除效率最高的用量。将通过实验验证的铣削用量的数据放入到切削数据库中。
1.4 约束条件
在实际铣削过程中,由于设备、切削条件和工件质量等技术条件的限制,必需对铣削参数选择限制约束条件加以考虑。
①实际应用的功率P必须小于机床所能提供的最大功率Pm
其中,Fc为圆周铣削力,Vc为铣削速度,e为机床利用率;
②铣床的实际转矩M小于机床主轴所能提供的最大转矩Me
③为防止刀具断刀,铣刀弯曲应力σmax小于其许用应力[σ]
其中,σb为刀具的抗弯强度,考虑铣刀存在退屑槽,刀具的实际截面面积小于理论截面面积,因此K为安全系数;
④铣刀的静态变形在允许范围之内
其中,E为刀具材料的弹性模量;
⑤工件表面铣削理论残留高度h小于表面粗糙度允许值
对于平面铣刀:
其中c为每齿进给量;对于球头铣刀:
对于球头铣刀：
另外,机床转速、切深、切宽和进给量参数等均在机床所能提供的参数范围之内。刀具耐用度也需小于许用耐用度,但考虑到涂层刀具切削铝合金均有较高的使用寿命,因此并非切削增效的主要问题。
1.5 数据筛选
可以利用Excel软件根据约束条件对切削数据进行筛选,切削过程约束条件的模型可以集成在Excel中表达。图4和图5分别为粗加工和精加工的数据筛选,粗加工中主要的制约条件为刀具的强度,图4中筛选去除了刀具弯曲应力大于其许用值的铣削用量,而在精加工中主要的制约条件为刀具静态变形量,图5中筛选去除了刀具静态变形量大于零件精度要求的铣削用量。
2 应用实例
表1为Fraisa和Iscar涂层刀具高速铣削5 A 0 5-H112铝合金材料优化前后的铣削参数及其材料的去除率,根据本文所述的切削参数优化方法所选取的切削参数更加合理,金属材料去除率也更高。
本文所述的切削用量优化方法在南京电子技术研究所数控铣削加工中得到了成功应用,完成铝合金6063-H112、6063-T6、5A05-H112、2A12-H112、2A12-T4、3A21-H112、5A06-H112等7种典型材料的切削参数数据库进行建设。
3 结论
本文在切削稳定域理论基础上,以去除效率为优化目标,对铝合金高速切削参数进行化方法进行了研究。本文提出的优化方法为以切削稳定域理论确定高速铣削转速和临界切深,并根据机床、工件和刀具等切削约束条件确定进给量,并建立了切削参数优化和数据筛选的数学模型。实践表明。本文提出的优化方法可以在保证加工质量的前提下显著提高加工效率,在实际生产中取得了很好的效果。
参考文献
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铣削参数 篇3
钛合金因具有强度高、高温强度高、耐腐蚀等显著优点而被广泛应用于航空航天、石油化工、生物医药等领域，然而，钛合金因具有热导率小、高温化学活性高和弹性模量小等特点，又是一种典型的难加工材料。在航空工业，钛合金结构件大都采用锻造毛坯，从毛坯到成品，材料去除率达到80%以上，切削加工成本高、效率较低[1]。采用较大的切削用量可以缩短切削加工时间，但会导致刀具磨损加剧以及表面质量恶化等不良后果[2];由于刀具磨损而频繁换刀，将影响切削效率，并增加加工成本;表面质量恶化会降低零部件材料力学性能，造成安全隐患。因此，钛合金的高效切削加工需要实现材料去除率、加工成本以及表面质量三者之间的平衡，本质上属于多目标优化问题。
一些学者运用切削理论、数学建模和优化算法对钛合金等难加工材料的铣削参数优化进行了研究。刘晓志等[3]针对钛合金TC18的加工过程，建立了铣削参数数学模型及其约束条件，以材料去除率为目标函数，利用改进遗传算法对钛合金TC18铣削参数进行了优化。王宗荣等[4]以切削力恒定和较高的金属去除率的模糊综合值作为目标函数，采用模糊正交优化方法，建立了一种适用于TC4钛合金高速铣削的铣削参数优化模型。苑荣华等[5]利用正交试验方法，以铣削力和表面粗糙度为优化目标，对69111不锈钢材料的铣削加工参数进行了优化研究。姜彬等[6]以加工时间和加工成本为优化目标函数，采用线性加权和法建立了数控铣削加工参数优化模型。
从切削优化目标角度分析，鉴于钛合金切削过程的复杂性，几个不同甚至相矛盾的目标都需要尽可能地得到满足，因而多目标切削参数优化更具有应用价值。试验方法直观和易于实现，但由于试验次数的限制，数据具有离散性，不能动态地描述输出目标随切削参数变化的情况，而数学规划方法虽然能精确寻优，但仅适合于求解单目标优化问题。相比之下，遗传算法、粒子群算法等进化算法可以并行地搜索解空间，具有良好的寻找最优或次优解能力，适合求解多目标优化问题[7,8,9,10,11]。通常采用归一化处理方法如线性加权法、约束法等进行多目标函数优化，然而存在的主要问题是很难找到合理的转换尺度，并且其基于单点搜索的串行算法无法用Pareto最优原理进行评估，如果将进化算法与Pareto概念相结合，则可以获得近乎理想的Pareto解集[12]。
为此，本文以生产效率最大和刀具寿命消耗最小为优化目标建立铣削参数优化模型，基于Pareto最优原理，提出了扩展非支配排序遗传算法(extended non-dominated sort genetic algorithm-Ⅱ，ENSGA-Ⅱ)，通过实例对钛合金铣削加工参数进行了优化。该优化方法能够获得满意的Pareto解集，便于工艺技术人员根据优化目标灵活地选择铣削参数，可为钛合金铣削加工提供有力的决策支持。
1 铣削参数优化模型
1.1 多目标优化函数
1.1.1 生产效率最大目标
在批量生产中，生产效率可以用完成一道工序的平均铣削加工时间tw来衡量，有
式中，tm为工序切削时间;tc为工序之间的换刀时间;th为工序内由于刀具磨损引起的总换刀时间;t0为切削辅助时间。
切削时间为
其中，V表示要去除的材料体积，MV表示材料去除率，有
式中，n为转速;z为刀具齿数;fz为每齿进给量;vf为进给速度;ap为轴向铣削深度;ae为径向铣削深度。
刀具磨损引起的总换刀时间为
式中，ttc为由于刀具磨损引起的平均单次换刀时间;ts为刀具寿命。
刀具寿命可以由下式确定[13]:
式中，vc为切削速度;c0～c4为常数，可通过试验确定。
联立式(1)～式(5)有
平均铣削加工时间tw越短，生产效率越高。
1.1.2 刀具寿命消耗率最小目标
切削加工中，刀具磨损引起的消耗成本在总加工成本占有很大的比重。令ξ表示刀具寿命消耗率，即切削加工时间占刀具寿命的比率[10]，则有
显然，对于一个特定的铣削过程，ξ越小则刀具消耗成本越小。
1.1.3 优化目标函数
对于既定的铣削过程，tc、ttc、t0以及V都可以认为是常量，因此优化目标是以铣削参数为决策变量的函数。为方便起见，将铣削速度vc、进给速度vf、轴向铣削深度ap和径向铣削深度ae用x1、x2、x3、x4分别表示，构建决策向量x=(x1,x2,x3,x4)，令f1(x)表示平均铣削加工时间tw,f2(x)表示刀具寿命消耗率ξ，则优化目标函数可表示为
1.2 约束条件
受机床条件和工件表面质量要求等限制，决策变量需要满足以下条件：
(1）机床主轴转速约束
式中，D为刀具直径;nmin、nmax分别为机床最低和最高转速。
(2）机床进给速度约束
式中，vfmin、vfmax分别为机床最小和最大进给速度。
(3）机床有效功率约束
式中，Ftm为最大切向铣削力，由经验公式确定;Pmax和η分别为机床最大功率和机床效率。
(4）机床最大扭矩约束
式中，MT为机床最大允许扭矩。
(5）零件表面粗糙度要求
式中，Ra(x)为给定铣削参数的表面粗糙度预测值，由经验公式确定;Ram为表面粗糙度最大允许值。
由此，铣削参数优化模型的完整表达形式为
2 基于扩展非支配概念的ENSGA-Ⅱ算法
NSGA-Ⅱ算法是一种基于非支配概念的遗传算法，能够获得具有较好收敛性的Pareto解集，适合求解多目标优化问题[14]。实际优化问题往往要求满足很多约束条件，要求算法具有良好的约束处理机制，以保证求解效率和质量。为了更好地解决多目标多约束实际问题，在NSGA-Ⅱ算法基础上进行改进，提出ENSGA-Ⅱ算法，其基本流程如图1所示。图中，P为遗传算子操作概率，g为进化代数。
ENSGA-Ⅱ算法提出了扩展非支配概念，将原有目标函数空间的非支配概念扩展到约束空间，使可行解和不可行解在排列层次上能够更好地区分。扩展非支配关系定义如下。
定义1如果解i、j满足以下条件：(1)i是可行解，j不是可行解;(2)i和j都是可行解，但在目标函数空间i支配j;(3)i和j都不是可行解，但在约束空间范围i支配j，则称i约束支配j。
定义2如果解i在约束空间支配j则需满足：
此外，ENSGA-Ⅱ算法对种群初始化子过程进行规范化处理，使种群更具多样性和均匀性，提高了算法的迭代效率。规范化过程定义如下：
(1)设种群个体数量为N，决策变量数量为m，生成元素在区间(0,1)分布的随机矩阵为RN×m;
(2)对于随机矩阵RN×m每列元素，找出最小值aj和最大值bj，令dj=bj-aj;
(3)令xij表示个体i的第j个决策，其取值范围为xij∈[Aj,Bj]，则有
式中，Aj、Bj分别为变量xij取值的最小值和最大值;rij为随机矩阵R的元素。
3 钛合金铣削参数优化实例
3.1 铣削优化模型参数
3.1.1 试验设计
通过正交铣削试验，建立刀具寿命、表面粗糙度Ra和最大切向铣削力经验模型[15]，试验方案如表1所示。
3.1.2 加工有关参数
机床功率Pmax=15kW，最大扭矩286.2N·m，机床效率η=0.75，最小转速nmin=20r/min，最大转速nmax=10000r/min，最小进给速度vfmin=1mm/min，最大进给速度vfmax=8000mm/min;钛合金材料牌号为TC4，去除材料总体积V=3000mm3;工件表面粗糙度最大允许值取正交试验测量粗糙度的平均值，即Ram=0.644μm;设定工序间换刀时间tc=0.2min，刀具磨损换刀时间ttc=0.15min，辅助时间t0=0.05min;刀具直径D=25mm。
3.1.3 刀具寿命、表面粗糙度和最大切向铣削力经验模型
通过正交铣削试验，可以获得刀具寿命、表面粗糙度和最大切向铣削力数据，如表2所示。
利用数据拟合方法，建立刀具寿命、表面粗糙度以及最大切向铣削力经验模型如下：
由表2可以看出，在给定试验参数范围内，所建立的经验模型具有较好的预报精度。
3.2 遗传算子操作
定义种群大小p=50，进化代数g=500，交配池容量sp=100，候选个体数st=5，分配参数ηc=ηm=20。根据二进制锦标赛方法选择候选个体数，然后通过计算拥挤度选出最佳者，直到交配池满为止，再将其作为父代进行繁殖。交叉操作概率为0.9，采用模拟二进制交叉方法进行交叉，其特点是定义两个子代之间的拥挤距离与父代之间存在比例关系，使得距离父代较近的个体有更高的机会成为子代个体。变异操作概率为0.1，采用多项式方法，详细算子操作见文献[14]。
3.3 结果分析
算法采用MATLAB编程，在2.8GHz CPU、2G内存的计算机上运行，得到Pareto解集，如图2所示。由图2可以发现：在AB部分，刀具寿命消耗率随切削时间变化幅度较大;在CD部分，刀具寿命消耗率随切削时间变化较平缓。在兼顾生产效率最大和刀具寿命消耗率最小两个优化目标情况下，BC部分点构成的集合是满意的解集。由图中数据变化趋势，结合式(6)和式(7)可知，在给定刀具寿命前提下，材料去除率MV对加工时间的影响要大于其对刀具寿命消耗率的影响。
表3所示为BC部分Pareto解及相关信息，可以发现：铣削速度具有明显的范围区分;每齿进给量由于对粗糙度影响比较显著，受约束限制而保持在很小的值;径向铣削深度接近于上限，这是由于径向铣削深度对刀具寿命的影响要弱于其他铣削参数对刀具寿命的影响，而较大的径向铣削深度可以提高材料去除率。随着切削速度的增大，刀具的寿命缩短，加工效率增大，而粗糙度在铣削速度60～70m/min范围基本是稳定的，当铣削速度达到80m/min以上时表面粗糙度有所减小。因此，适当提高铣削速度可以改善表面质量和生产效率。综合考虑钛合金铣削加工对效率的要求和刀具消耗成本的承受能力，可确定优化铣削参数为：铣削速度x1=82m/min、进给速度x2=52.20mm/min、轴向铣削深度x3=0.9mm、径向铣削深度x4=14mm。
4 结语
铣削参数 篇4
在现代制造中, 数控铣床应用越来越广泛, 数控铣床工艺也越来越受到重视[1]。数控加工的切削参数是影响数控加工效率和质量的关键指标, 是数控铣削加工中的最基本控制量。如何来优化切削参数和工艺, 改善数控加工质量, 提高数控加工效率和降低加工成本, 已经作为数控铣床领域较为重要的问题。数控加工中切削参数优化对提高生产效率和质量具有决定性作用, 数控铣削加工是数控机床作业中最常用的方式, 所以研究数控铣削加工的切削参数优化研究具有较高的实用性和研究价值, 对数控加工产品的加工质量具有非常重要的意义。
本文针对这个问题, 利用遗传算法, 对数控铣床中的切削参数进行优化, 建立参数优化的数学模型, 根据给定约束条件, 对目标函数进行优化, 经过验证, 本文算法具有较高的数控加工质量和较强的鲁棒性。
1 遗传算法
遗传算法是按照自然优胜劣汰的选择, 把物种中适应性最强的个体遗传下来, 该算法具有全局寻优的能力, 能够自动地在搜索空间上学习和优化, 全程无需人为干预。遗传算法采用随机操作, 具有全局的搜索能力, 特别适合搜索较为复杂和非线性问题。它是一种随机优化的算法, 通过对个体评价和染色体共同作用, 能够有效利用种群信息进行全局搜索来改善算法的优化质量。
遗传算法主要由编码、初始种群产生, 适应度函数设计评估、选择交叉、变异等来进行操作[2]。该算法初始种群的规模对算法的寻优影响较大, 初始种群规模越大则遗传算法就能够更好寻找最优解。但是初始种群的规模也不能无限大, 因为这会导致浪费太多的计算资源, 进而可能成倍地计算资源消耗导致计算机陷入死循环。
2 算法设计
数控铣削加工中最重要的决定性因素是切削用量的确定, 因为切削用量的多少不仅直接影响数控机床加工效率, 而且直接影响着加工质量。一般情况下, 切削用量的选择主要依据有:粗加工要把提高生产效率和加工成本综合起来进行考虑, 精加工要重点考虑加工质量, 其次考虑加工效率因素。切削参数主要是背吃刀量和切削宽度、切削速度、给进量。
适应度函数主要用于对个体进行评价, 是个体生存竞争的测度, 是优化过程发展的重要依据, 优化问题函数f (x) 和个体适应度函数之间存在一定映射关系, 这种映射遵循两个原则:适应度函数大于等于0, 目标函数变化方向和种群进化过程适应度函数变化方向必须一致。
本文以最高生产效率为目标优化函数, 表示为:
其中, d0为刀具直径, Z为刀具齿数, Cv、qv、xv、yv、uv、kv、m为常值系数。t0为辅助时间。
在数控铣削加工参数优化中, 约束条件为切削力约束, 具体表达式如下:
其中, Kf c为切削条件发生变化时铣削力的修正系数, CF为切削力系数, 取值由切削条件和工件材料来决定, ap为被吃刀量, ac为切削宽度, fz为每齿给进量, Z为铣刀齿数。d0为铣刀直径, v为铣刀切削速度, F m a x为数控机床所允许的最大切削力, xF、yF、uF、wF、qF分别为铣削力公式中的每个参数的指定。
该算法流程如下:首先采集实际问题样本数据, 然后编码成位串, 计算种群的适应度, 根据随机算子进行选择和遗传, 主要有选择算子、交叉算子、变异算子等, 然后对结果进行统计, 判断是否达到制止条件, 如果没达到终止条件重新返回到计算种群适应度步骤, 如果达到终止条件则进入下一步, 经过优化的一个或多个参数集得到改善或已经解决问题, 则结束本轮优化。判断是否终止的原则方法为:预先设定进化的代数, 当种群进化迭代的代数超过设定值时, 算法就自动终止;或者根据当前最好的个体最优适应度已经连续进化到代数不发生变化或者是变化非常小时终止算法。
实际验证表明, 本文设计算法能够提高16%的数控加工生产效率。本文算法不仅算法设计简单, 优化结果更加符合实际要求, 而且优化节省计算时间, 该算法具有较高的实用性和容错性。
3 结语
本文针对数控铣削加工中, 如何提高加工效率和加工质量问题展开研究, 利用遗传算法的全局寻优能力, 根据需要解决的最主要问题即提高生产效率问题, 来建立切削参数优化数学模型, 经过实际验证, 该算法具有较好的适用性。
摘要：针对如何提高数控铣削质量这个问题, 利用遗传算法来对切削参数进行优化, 经过验证该算法可以提高16%的数控加工效率, 对指导实际数控加工操作具有重要的意义。
关键词：遗传算法,数控铣削,参数优化
参考文献
[1]刘淼.数控铣削工艺参数优化的研究[J].盐城工学院学报 (自然科学版) , 2002 (1) :23-24.
铣削参数 篇5
1 问题的提出
应用高速加工中心加工缸体的缸盖,技术要求为平面度0.02,表面粗糙度为R0.8,加工时,采用机床厂推荐的切削参数:切削速度为V=1 100 m/min,f=0.08 mm,ap=0.76 mm,刀具参数为操作人员根据经验选用,加工后,粗糙度、平面度不能稳定在技术要求内,废品率较高,厂方希望分析质量问题的原因,并提出相应的工艺措施。
通过现场的产品分析与工艺过程的了解,初步确定问题存在于刀具参数的选择,为了验证,对加工过程进行了有关实验。
2 实验
2.1 实验目的
影响切削表面质量的因素很多,在一定的切削用量下,可以从人-机床-刀具-工件组成的工艺系统进行系统的分析[3]。本实验主要研究刀具参数,主要是刀具的前角、后角、刀具悬伸量及刀尖圆弧半径对切削质量的影响,验证不同刀具参数的切削效果,寻求不同参数影响加工质量的程度,并从中优化一组刀具参数。
2.2 实验对象及条件
切削对象为柴油机缸盖,材料为ZL102,属铝硅镁系合金,主要成分为Si10%~13%,Mg0.25%~0.45%,Al>85%,力学性能:σb=153 MPa,δ10=2%,HBS为50。
实验时采用机床厂提供的推荐用切削参数V=1 100 m/min,f1=0.08 mm,ap=0.76 mm。
机床为高速加工中心型号HS-664,产地意大利FLDIA公司。
刀具材料为涂层硬度合金[4],刀具型式为准18立式铣刀。
采用干涉显微镜测量粗糙度。
2.3 实验方案
由于影响切削表面质量的因素较多。在实际加工中,这些因素相互影响相互制约,若采用单因素分析法,难以找出各因素影响的内在联系,且实验量太大。为使实验所选因素水平具有代表性,本实验采用正交试验设计,其特点是针对各因素取定几个水平,按均匀搭配的原则安排试验,并对实验结果进行统计分析,寻求影响加工质量的主要因素,并获取最优方案。
2.3.1 实验因素及水平的确定
根据现场产品及工艺分析,结合高速加工的特点,确定刀具的前角γ,后角α,刀尖圆弧半径εr,刀杆悬伸比L/D为实验因素。
各因素的水平,根据高速加工时刀具的参数选择范围表1确定,实验的因素水平表见表2。
2.3.2 正交试验表设计
根据前述分析,本实验采用四因素三水平正交实验,正交试验表为L(9)34[5]。
2.4 试验结果及分析
按正交试验表安排的试验号,依次进行了切削实验,记录试验结果,填入表中,得到实验结果见表3。
通过实验结果的统计分析,得出各因素的极差,按大小依次为悬伸比、前角、后角、刀尖圆弧半径,各因素的水平均值中,A1,B3,C1,D3为最小。
3 讨论
切削过程中,刀具的后角α、前角γ、刀尖圆弧半径εγ及悬伸比L/D都对表面粗糙度产生影响,且相互制约,影响程度见图1。
刀具悬伸比与前角对粗糙度影响较大,这是因为悬伸比越大,则刀具刚度越差,在高速切削中,因振动而影响粗糙度。前角影响粗糙度与前刀面间的摩擦有关,影响刀具的锋利程度,同时对刀具的散热效果影响较大。从而对粗糙度造成较大影响。大后角虽然对切削有利,但影响刀具的刚度与散热效果,两种作用相互抵消,故对粗糙度影响有限。刀尖圆弧半径较大时,在低速切削时,有利于提高表面质量,但高速切削时,因进给量很小,故对粗糙度影响较小,这从实验结果得到证实,这也是高速切削异于常规切削的特点之一,须引起加工时注意。
刀具的前角与后角对刀体的实体大小产生较大影响,过小的实体会削弱刀具刚度,同时使刀具温度易于升高。而这些都是高速切削的主要影响因素。
本次试验主要针对表面粗糙度进行刀具参数优化,它们对切削力及温度变化如何影响,需要通过试验进一步研究。
选择刀具参数时,不但要考虑刀具参数对表面粗糙度的影响,还要考虑刀具参数对刀具磨损及切削力、切削温度的影响,因此刀具参数选择不能单一考虑某一方面的要求。
从提高和稳定产品表面质量考虑,优化后的刀具参数为A1B3C1D3。
4 应用论证
将优化后的刀具参数为A1B3C1D3,提交厂方后,厂方按该参数进行加工,表面粗糙度为Ra0.6~0.8,一次良品率为98%,优化结果满足了加工要求。同时优化所得参数及优化过程对同类产品的加工也具有参考价值。
参考文献
[1]孙大涌.先进制造技术[M].北京:机械工业出版社,2000.
[2]艾兴.数控高速切削技术[M].北京:机械工业出版社,2003.
[3]夏伯雄.数控机床的产生发展及其趋势[J].精密制造与自动化,2008,(1).
[4]寇自力.超硬刀具的发展与应用[J].工具技术,2000,(8).
铣削参数 篇6
1. 参数的现状
以前的切削系统都是一些需工艺编程人员通过手工进行的, 他们需要选择相应的进给速度以及切削速度等等所需要的加工工艺参数, 只有经过这样, 才会自动生成相应的数控加工程序等等, 所以, 工艺编程人员所拥有的技术水平以及相应的经验决定了这一加工程序的质量。基于这种现象的出现, 并且考虑到安全问题, 工艺编程人员在面对那些比较复杂的零件时, 他们都会选择较为稳妥的加工参数, 也就是比较保守的参数, 这些参数在整个工序中几乎没有改变, 从而出现了繁重的冗余现象, 进而降低了数控机床的利用率, 不能充分发挥机床的效能。
2. 变参数优化
变参数优化一般情况下是指, 采用仿真的手段预测一些重要数据, 这些数据是在加工过程中形成的。并且在约束的范围之中, 依据这些数据来找出那些特定目标的优化加工参数。长期以来, 对于铣削加工而言, 变参数优化研究的中心是建立铣削力模型。
3. 定参数优化
定参数优化以寻优算法的使用以及加工过程的建模为主要研究内容, 它采用已有的加工经验数据, 选取加工质量、加工成本以及加工效率之中的一个或者是多个来作为目标, 从而建立相应的数学模型;之后采用合适的寻优算法, 选择一组较为固定的优化参数, 以便给特定零件中的某一道工序进行路径规划。这种方式主要适合切削用量变化不大的零件工序中。
二、优化铣削加工参数多目标
1. 设计参数
针对于那些复杂零件所进行的铣削加工, 切削用量 (文中是指切削宽度以及切削深度) 极有可能会出现较大的变化, 为了获取较好的优化效果, 就要依据不同时刻的切削用量来选择相应的加工参数。然而在数控机床进行实际控制中, 我们不可能一直地加工参数进行调整;切削用量在整个过程中虽然变化比较大, 但是在某时间段内可能不会发生变化, 所以可以同一数值来表示这段时内的切削用量。所以可以这样对其下定义:加工过程中, 存在不同的时间段, 并且在这期间切削宽度和切削深度都能够采用相同的数值来表示, 因此, 在这些时间段内可以选取一样的加工参数, 在这些时间段内刀具所走过的距离设为li, 把这样几个时间段有机的合在一起就是一个时段组合, n个时间段就可以组合构成零件的整个加工过程, 此时我们可以将矢量设计为X=[vi, f zi]T, i=1, 2..., n.
2. 目标函数的优化
优化目标有数多中, 其中凸显铣削加工重要性的有:
(1) 总加工时间。如果在零件加工的工序中采用一样的设计参数, 那么铣削操作在单一刀具中生产一个零件所需的时间, 便可以定义为
这个公式中的ts代表设备准备时间, tm代表加工时间, tc代表一次换刀的时间, tt代表刀具的平均寿命。
(2) 加工成本。如果在零件加工的工序中采用一样的设计参数, 那么单个零件所需的加工成本便可定义为
这个公式中的Ct代表刀具成本, HC代表单位时间内劳动力成本以及其他的经常性开支。如果在零件加工的工序中采用不同的设计参数来进行的加工过程, 那么总加工成本可以定义为
(3) 加工效益。单位时间内所获取的加工效益, 可以定义为
这个公式中的PALL代表单个零件的价格。
3. 约束
实际应用中, 每齿进给量以及切削速度的取值范围都可能会受到一些约束的限制:
(1) 机床输出功率。机床最大的输出功率是材料切削过程中所消耗功率的上限也就是说
这个公式中的MRR代表材料的去除率。公式里选取的材料去除率, 与单位时间内的切深和切宽、每齿进给量以及切削速度都有关;Psp代表同特定的零件材料以及刀具有关的常值系数 (它的单位是W·s/mm3) , η代表机床的效率系数Pmax代表机床输出的最大功率 (它的单位是kW) 。
(2) 切削进给力。它不可以超出机床进给机构所许可的进给力, 依据切削功率同圆周力Fy之间的关系
F的约束可表示为
这个公式中, F代表切削进给力, D代表刀具直径 (它的单位是mm) ;n代表每分钟主轴的转数;ρ代表圆周力同进给力之间的比例系数;Fmax代表机床最大的进给力 (它的单位是N) 。
(3) 主轴转速以及进给速度的限制
这个公式中nmin最小的主轴转速、nmax代表最大的主轴转速 (它们的单位是Pmin) ;f min最小的进给速度、f max代表最大的进给速度 (它们的单位是mPmin) 。
三、求解优化问题
针对铣削加工过程中所存在的优化目标变参数问题, 我们可以将其归纳为
基于每个时间段中的组合设计参数中的切削速度同每齿进给量是单独存在的, 所以, 优化目标综合函数就可以被分解成多个子目标函数之和
这个公式中的C代表一定的准备时间和它所对应的成本, Mi代表子目标函数
又因每个时间段中所组合的单独存在的对应的切削用量组合, 所以可以将其看做是单个的子优化问题
从一定的物理意义上而言, 这也是通过对每个时间段内的局部组合的优化进而使整个加工过程到达整体优化的目标。
四、结语
伴随着科技的不断发展, 零件也相对日益复杂化, 所以对于零件加工的要求也日益变化, 以前的那种单目标优化变参数方案, 已经很难满足科技的发展变化, 并且它不能够灵活地反映出实际生产过程中存在的复杂多变的优化目标要求, 所以应该不断地提出一些解决这一问题的新方案, 以便促进数控铣削加工多目标变参数的发展。
参考文献
铣削参数 篇7
航空铸造5号镁合金 (ZM5) 由于性能优良, 在汽车、航空航天等领域中得到广泛应用, 但由于燃点低, 容易燃烧甚至爆炸, 切削加工存在安全隐患。切削温度不但影响加工品质与刀具寿命, 而且直接关系到加工安全。
1 ZM5材料切削温度及其影响因素
切削区的平均温度称为切削温度, 其高低取决于切削热的多少及散热条件的好坏。在镁合金切削中, 切削参数对切削温度有重要影响, 根据ZM5材料切削温度场的有限元仿真结果, 某些切削参数下, 切削区的最高温度在250℃左右, 在镁屑的燃点附近。由于仿真结果是在特定条件下取得的, 其真伪性还需通过试验检验, 并且切削参数对镁合金表面温度场影响的主次顺序也需通过试验进一步研究。
2 试验设计
对ZM5棒料进行了铣削加工, 干切削方式, 所用设备仪器如表1, 刀具为SANDVIK品牌, 设备外形见图1。
为了在较少的试验次数下充分考察切削参数对切削温度的影响, 采用正交试验法, 以表面最高温度为试验指标, 切削速度、切削深度、每齿进给量为影响因素。表2为因素水平表, 选择正交表L9 (34) , 确定试验方案如表3所示。
3 试验结果
依试验方案, 采用选定的刀具, 改变不同的切削速度、切削深度和进给量进行加工。试验过程较为顺利, 无爆炸、起火等异常现象发生。切削深度较小时, 切削区域温度在80℃左右, 随着切削深度的增加, 切削区域温度升高较为明显, 最高达120℃ (测量结果见表4) 。切屑形态无明显变化, 以卷曲状为主。采用硬质合金ISON立铣刀加工时, 最高温度比高速钢铣刀加工时明显偏低, 并且工件表面品质更好, 表明刀具材料对加工品质和切削温度都有重要影响。
4 切削参数对切削温度影响的重要程度
依据正交表的综合可比性, 利用极差分析方法, 确定试验因素影响指标的主次关系以及在试验范围内的最优组合, 其计算内容和主要步骤如图2所示。
图2中yik表示第j因素k水平所对应得试验指标和,
式 (1) 中, Rj反映了第j因素水平变动时试验指标的变动幅度。Rj越大, 说明该因素对试验指标的影响越大, 也越重要。根据极差大小, 得出影响ZM5材料铣削表面最高温度的主次顺序如图3所示。
5 结论
实测的切削温度低于有限元仿真获得的温度, 主要是仿真时的诸多假设及试验中的测量误差。加工ZM5时, 切削用量的三要素中, 以切削深度对最高温度的影响最大, 而切削速度影响最小, 这与切削钢铁类材料不相一致。因此, ZM5的铣削过程中, 在保证加工安全性的前提下, 想要获得较低的表面温度, 可选用硬质合金铣刀, 较高的切削速度, 适中的进给量, 较小的切削深度。
参考文献
[1]黄培东.镁合金冷加工切削工艺火灾预防及扑救对策[J].工艺防火, 2002, (4) :48.
[2]李明艳, 王素玉, 冯明泉.高速切削温度场有限元动态仿真[J].煤矿机械, 2006 (10) :59-61.
[3]张群威.ZM5材料切削安全及其典型零件加工工艺研究[D].南京:南京理工大学硕士论文, 2009.7.