混合加工

混合加工（共3篇）

混合加工 篇1

摘要：SBS改性沥青表现出来的性质就是粘度高, 韧性强, 弹性恢复好。用这种改性沥青拌和出来的改性沥青砼的抗永久变形能力 (高温稳定性) 、抗低温开裂能力 (低温稳定性) 、抗疲劳能力、抗老化能力、路面抗滑性能、粘裹力等沥青路面控制指标均较普通沥青砼有明显提高。使用SBS改性沥青可以全方位地改善沥青混合料的路用性能, 有效地防止或延缓路面损坏的发生, 大大延长路面的使用寿命。

关键词：SBS改性沥青混合料,施工质量,控制

SBS属于苯乙烯类热塑性弹性体, 是苯乙烯—丁二烯—苯乙烯三嵌段共聚物, SBS改性沥青是以基质沥青为原料, 加入一定比例的SBS改性剂, 通过剪切、搅拌、发育等方法使SBS均匀地分散于沥青中, 形成SBS共混材料, 利用SBS良好的物理性能对沥青做改性处理。用这种改性沥青拌和出来的改性沥青砼的高温稳定性、低温稳定性、抗疲劳能力、抗老化能力、粘结力均较普通沥青有明显提高。正是由于SBS改性沥青的诸多优点, 使得它可以全方位地改善沥青混合料的路用性能, 有效地防止或延缓路面损坏的发生, 大大延长路面的使用寿命。洛阳至吉利快速通道是SBS改性沥青路面在洛阳公路首次推广使用。改性沥青的性质不同于普通沥青, 因此在施工各环节的具体控制中也存在着许多不同。

洛阳至吉利快速通道一期路面工程路线长12公里, 为双向四车道一级公路, 计算行车速度80km/h, 路基宽度为26m;汽车荷载等级为公路-I级, 桥梁净宽2×净-11.5米, 4cm改性沥青混凝土面层 (AC-13C) 271577m2, 6cm中粒式沥青混凝土面层 (AC-20C) 271577m2;2cm沥青表面处置14852m2;粘层 (改性乳化沥青) 271577 m2;封层 (改性乳化沥青) 264390m2。在K1+000处路线左侧1200米处设立拌和站, 距离施工现场平均运距10公里。

1 原材料质量控制

1.1 粗集料

1.1.1 选择偃师佛光产石灰岩碎石作为上面层4cm厚AC-13的骨料, 该碎石洁净、干燥、无风化、无杂质, 石料质量稳定, 变异性小, 石料压碎值、针片状颗粒含量以及石料与沥青的粘附性等均符合图纸和规范要求;

1.1.2 堆料场进行场地硬化, 避免将堆料场的土混入碎石中;

1.1.3 集料进场宜在料堆顶部平台卸料, 经推土机推平后, 装载机从底部按顺序竖直装料, 减少集料离析;

1.1.4 日常检查集料规格、级配、针片状颗粒含量、含泥量、含水量等指标。不同规格的料堆间设置隔离墙, 料堆有明显标示, 防止上料时装错料。

1.2 细集料

细集料选择偃师佛光产机制砂, 与改性沥青有良好的粘附性, 砂当量70%以上, 日常经常检查集料级配、含泥量、砂当量。不可用石屑粉代替机制砂。

1.3 填充料

1.3.1 填充料采用石灰岩石料经磨细得到的矿粉, 日常检验每车检查矿粉的外观、密度、级配、塑性指数、亲水系数、加热安定性等各项指标, 矿粉要洁净干燥能自由从矿粉仓流出。

1.3.2 本工程回收粉不再回收使用, 保证配合比设计中沥青混合料粉胶比为0.8-1.2。

1.4 沥青

沥青热拌厂应尽量减少储存SBS沥青, 与生产紧密结合做到随进随用, 存贮不宜超过24h。为避免SBS改性沥青储存过程中发生离析, 卧式罐存放改性沥青时, 应采用强制循环泵, 以加强其流动性。储存改性沥青时不宜装得过满, 以防沥青加热时向外溢出。每天的施工任务完成后, 尽可能将沥青罐内的沥青用完。如不能用完, 则将剩余的少量沥青抽到其它储存罐内, 以减少沥青与空气接触的表面积, 从而防止沥青老化, 特别注意的是, 当每天施工任务完成后, 应将沥青泵反向转动, 把沥青管中沥青打回沥青罐内, 防止沥青管内的沥青温度过低而堵塞沥青管, 并且要加强沥青管的保温措施。每批次到场沥青要及时检测延度、针入度、软化点三大指标。

2 沥青混合料配合比设计

改性沥青混合料的配合比设计, 应按照规范要求采用马歇尔配合比设计方法, 分为目标配合比、生产配合比及生产配合比验证三个配合比设计阶段, 确定矿料级配组成及最佳沥青用量。

3 SBS沥青混合料的拌和控制

3.1 沥青混合料采用计算机控制的间歇式拌和机拌制, 拌和过程中能逐盘采集并打印各个传感器测定的沥青用量和沥青混合料拌合量、拌合温度等参数。在正式生产前, 由拌和站对设备进行全面的检修, 并委托计量检定单位对拌和机称量系统进行校验。重点检校称量装置和温控系统, 以保证生产的混合料配合比和温度均符合要求。开始生产后要密切注意各种计量仪表, 发现仪表显示数据与规范要求数据偏差超出要求时, 应立即进行排查分析原因并采取相应应对措施。

3.2 根据试验室提供的目标配合比调整各集料送料口大小和进料速度, 从皮带运输机目测各种材料的质量和均匀性, 待设备流速调整好后, 取单个热料仓集料进行生产配合比设计, 根据生产配合比确定的沥青用量掺拌沥青, 随时检查沥青泵、管道、计量器是否受堵, 保证沥青用量, 需要时随时清洗。

3.3 沥青材料采用导热油加热沥青。沥青的加热温度必须控制在165-175℃之间, 绝不能因温度过高使沥青老化;矿料的加热温度控制在185-205℃之间;混合料出厂温度宜控制在160-180℃之间。改性沥青混合料温度不得超过195℃, 若超过废弃温度, 混合料立即废弃掉。

3.4 沥青混合料沥青混合料的拌和时间宜为30s-50s (干拌时间不得少于5s-10s) , 实际拌和时间应以混合料拌和均匀、所有矿料颗粒全部裹覆沥青结合料且粗细料分布均匀、色泽一致为度, 并经试拌最终确定。正式拌和允许出厂混合料的出锅后经检查无花白料或焦化料, 并且无结团成块或严重的粗细料分离现象, 混合料情况良好。

3.5 混合料拌合中, 在沥青拌合稳定后取样进行马歇尔试验、沥青含量和抽提后矿料筛分试验。马歇尔试验是对每天铺筑路面压实度实施控制的必要手段, 对取样和试件成型都要严格按照相关试验规程进行操作, 保证试验数据对施工的指导和施工质量控制。

3.6 混合料应随拌随运, 如因特殊情况需贮存时, 储料仓应保温性能良好, 贮存过程中混合料温降不得超过10℃。并应随时检查是否出现混合料老化, 滴漏及离析现象, 并经质检员检测合格后方可出厂。

3.7 生产过程中注意跟踪检测, 质量员随时进行抽验, 制定施工中的级配控制范围并严格控制进场材料的质量, 如有材料变化并经检测沥青混合料的马歇尔技术指标不符合要求时, 应及时调整配合比, 保证混合料质量符合要求及相当稳定。

总之, 改性沥青混凝土因其性质决定了必须保持沥青混合料较高温度条件下才能进行正常施工, 因此, 改性沥青混凝土施工除了一般要求外, 应对各工序的温度控制高度重视, 这也要求改性沥青施工前后场协调性很高, 只有根据全面质量管理的要求建立健全有效的质量保证体系, 对施工各工序的质量进行检查评定达到规定的质量标准, 同时施工中实行动态管理, 注重对试验检测及计算数据、汇总表格如实记录和保存, 不断总结积累才能提高施工水平, 拌制出合格的混合料, 铺筑出优良的沥青混凝土路面。

参考文献

[1]JTG F40-2004公路沥青路面施工技术规范[S].

[2]吕伟民.沥青混合料设计原理与方法[M].上海:同济大学出版社, 2000.

[3]张争奇, 张登良.改性沥青影响因素的探讨[M].西安:西北大学出版社, 1997.

增材制造和切削混合加工机床 篇2

混合加工( hybrid machining) 是在一台设备上可完成两种不同机理的加工过程,如增材制造( 3D打印) 和切削加工混合,电加工和超声波加工混合等。混合加工过程借助不同加工方法的优势互补,显著改善了难加工材料( 如钛合金) 的可加工性,减少了过程力和刀具/工具磨损,对加工零件的复杂表面完整性和粗糙度起到积极作用,为产品设计师开辟了新思路,大大促进了高端产品的创新。

混合加工不是通常所说的复合加工。复合加工是指一台机床上集成了包括车、铣、钻、攻丝和深镗孔等多种工序,能够对一个工件通过一次装夹进行从毛坯到成品全部加工,也称为多任务( multi-tasking) 、多功能( multi-functional) 或完整加工( complete machining) 。

混合加工可分为不同能源或工具的混合和不同过程机理的可控应用两大类,不同能源或工具的混合又可分为辅助性过程( 如车削时借助激光软化工件表面) 以及混合性过程( 如电加工和电化学加工同时进行等) 。增材制造与切削加工的混合属于不同过程机理可控应用的混合［1］如图1 所示。

1 现状与趋势

1. 1 激光加热辅助切削

激光加热辅助切削( laser assisted machining) 是将激光束聚焦在切削刃前的工件表面,在材料被切除前的短时间内将局部加热到高温,使材料的切削性能变得易于切削。通过对工件表面加热,提高材料的塑性,降低切削力,减小刀具磨损,减小振动,从而达到提高加工效率、降低成本、提高表面质量的目的。对高强度材料,激光加热改善了其可加工性,对硬脆材料可将其脆性转化为延展性,使屈服强度降低到断裂强度以下,避免加工中出现裂纹。

振动辅助车削( vibration assistance turning) 是在车刀上施加振幅很小( 300 nm ~ 500 nm) 的超声振动( 40 k Hz ~80 k Hz) ,使刀具和工件周期地接触和脱离,从而改变切削过程的物理特性。由于在振动状态下,刀具和工件的接触时间短于相互脱离时间,所形成的切屑短小,切削力小,切削温度低,改善了加工表面的质量。超声振动装置结构相对简单,可作为刀夹部件安装在标准精密车床上,即可对淬硬工件或难加工材料进行镜面车削［2］。激光加热和超声振动辅助加工的案例如图2 所示。

1. 2 电加工和磨削的混合加工机床

德国瓦尔特( Walter) 公司的Helitronic Diamond刀具磨床按2 合1 的设计理念,在一台机床上用旋转电极加工PKD / CBN刀具和砂轮磨削硬质合金/ 高速钢刀具。机床为龙门结构,X、Y、Z轴的移动皆采用直线电机,A、C轴由力矩电机驱动,机床两外侧可分别配置电极/砂轮和刀具工件的交换系统。机床用于加工结构对称而形状复杂的刀具,采用中间皮带驱动的轴,两端可分别安装1 ~ 3 个旋转电极和砂轮,回转180°切换; 采用电主轴时只能在一端安装1 ~ 3 个旋转电极或砂轮。机床的外观和加工实况如图3 所示。

1. 3 增材制造和切削加工的混合

增材制造的原理是通过材料的不断叠加而形成零件,包括粉末激光融化、粉末激光烧结、薄材叠层、液态树脂光固化和丝材熔融等,是加法。切削加工是从毛坯上切除多余的材料而形成最终零件,包括车、铣、钻、刨、磨等,与增材制造相反,就材料而言都是减法。增材制造优势在于节省材料、可以构建结构和形状极其复杂的零件,而切削加工却具有高效率、高精度和高表面质量的优点,两者混合和集成在一台机床上就开创了令人鼓舞的应用前景。3D打印是直接数字制造,将产品CAD实体模型切成薄片,按轮廓进行加工,再一层层叠加而成,故也称为叠层制造,是智能制造的支撑技术。

3D打印可构建任意复杂形状的产品,最有效地发挥材料特性,为设计师打开了无限的创新空间。3D打印的产品是定制和个性化的独一无二产品,不仅可按需制造,还可以在本企业就地制造。

应该指出,汽车、航空航天和模具的重要零件都是金属而非塑料制成的; 因此金属3D打印零件而非原型制作处于增材制造前沿,开创了产品创新的新纪元［3］。

2 激光烧结和铣削的混合加工

日本松井( Matsuura) 公司推出的Lumex Avance-25混合加工机床是将激光烧结3D打印与铣削加工集成［4］,其外观和典型加工案例如图4 所示。

Lumex Avance-25 是在一台机床上先进行激光烧结( 3D打印) ,然后借助高速铣削精加工整个零件或其部分表面以获得高精度和高表面品质。其原理是每打印10 层( 约0. 5 mm ~ 2 mm) 形成一金属薄片后,用高速铣削( 主轴45 000 r / min) 对其轮廓精加工一次,再打印10 层,再精铣轮廓,不断重复,最终叠加成为高精度、结构复杂的零件,其过程如图5 所示。

改变激光的聚焦大小和粉末材料,可制造出不同材料密度,包括多孔结构的零件。由于一次装夹完成工件的“增材成长”和精加工,激光烧结与铣削混合加工可达到±2. 5 μm精度,整个工件的尺寸精度可达±25 μm。

激光烧结和铣削混合加工的最大优点是,无需拼装即可制成复杂模具。传统制造方法是,将复杂模具其分解为若干组件,制成后加以拼装,不仅费时费事,而且不可避免存在一定误差,降低了模具的精度。在激光烧结3D打印和铣削集成的机床上却可将具有深沟、薄壁的复杂模具一次加工完成,完全改变了复杂模具的设计和制造过程,如图6 所示。

其次,注射机将融化的塑料射入注塑模时,会产生高温,导致模具冷却时间大于注射成形的时间,冷却管道的设计和加工往往成为注塑模优劣的关键。传统注塑模采用钻孔方法制作直通和交叉的冷却管道,与模具表面形状不等距,热传导不均匀,冷却效果较差。采用激光烧结3D打印,可制作沿模具表面共形的3D冷却管道,发热表面与冷却表面基本等距,明显提高冷却效果,缩短冷却时间,明显提高注射机的生产效率,如图7 所示激光烧结和铣削混合加工效益的提高如图8 所示。

3 激光堆焊和铣削混合加工机床

3. 1 德马吉的LASERTEC 65 3D机床

德马吉森精机( DMG MORI) 公司推出LASERTEC 653D,是将激光堆焊技术与5 轴铣削技术集于一体,构成独特的混合加工机床［5］,其外观如图9 所示。

LASERTEC 65 3D混合加工机床配有2 k W的激光器进行激光堆焊3D打印,同时还借助全功能的高刚性的单体( mono BLOCK) 结构的5 轴联动数控铣床进行高精度的铣削加工。“LASERTEC 65 3D的铣削加工与激光加工之间能全自动切换,它能完整加工带底切的复杂工件,能进行修复加工和对模具及机械零件甚至医疗器械零件进行局部或全面的喷涂加工。与粉床的激光焊接方法不同,激光堆焊技术通过金属粉末喷嘴可生产大型零件。堆焊速度可达1 kg/h,比粉床激光烧结方法制造零件的速度快10倍。它与铣削技术的结合开创了全新的应用领域。复杂的工件通过多个步骤成形,铣削与堆焊可交替进行。这样,由于几何形状的限制无法用刀具加工的零件部位能在最终成形前加工,并达到最终精度要求。

混合加工机床不仅拥有数控铣床优点,如高精度和高表面质量,还有粉末堆焊技术的灵活性和堆焊速度快的优点。例如,对于整体构件,需要铣削切除的金属比例达95% ,而用增材方法仅在需要的地方堆焊。这将大幅节省贵重的工件材料和降低加工成本。

激光器以及所带的粉末堆焊头一起安装在铣削主轴的HSK刀柄处。机床进行铣削加工时,它自动停靠在安全的右侧位置,如图10 所示。

机床与加工过程由数控系统控制,控制系统是带CELOS与Operate 4. 5 版的Siemens 840D solutionline。

颗粒大小为50 μm ~ 200 μm的粉末通过激光头中的管道输送到工件表面,与此同时激光束将金属粉末堆焊在基体材料( 工件) 的表层,并与基体材料结合在一起,中间无空洞也无裂纹,因而结合强度很高。在堆焊过程中,同时提供惰性保护气体,避免熔覆的金属氧化。金属层冷却后,即可进行机械加工。LASERTEC 65 3D激光堆焊头的工作原理和运行实况如图11 所示。

这个混合加工方法的突出优点之一是允许堆焊多层的不同材料。根据选用的激光器与喷嘴几何参数,堆焊的壁厚从0. 1 mm ~ 5 mm,能生成复杂的3D轮廓和几何形状。由于激光堆焊和铣削加工可方便地相互切换和交替进行,使得能够在零件堆焊成形过程中间,精铣工件在成形完后刀具无法到达的部分。典型案例是一喇叭状涡轮增压壳体,底端有带分布孔的法兰,需铣削外圆、平面和钻孔,喇叭外周有12 个接头,需焊接、铣削、钻孔等,喇叭口的大于底座的法兰,造成法兰上的孔难以加工,如图12 所示。

按照传统的制造工艺观念,这是一个工艺性极差、几乎无法在一台设备上加工完毕的零件,但是混合加工却创造了现代制造的奇迹。

一般来说,能源或航空航天工业用的数控机床都非常昂贵。因此,用同一台机床进行粗加工、堆焊和精加工将带给客户巨大的经济利益。此外,能源和石油工业的零件通常需要喷涂耐蚀合金,避免磨损。堆焊技术能保护许多应用于恶劣环境中的产品,例如管接头、法兰和特殊结构件。

LASERTEC 65 3D机床的亮点是巧妙结合激光堆焊技术与铣削技术,实现最高的表面质量和工件精度。配粉末喷嘴的激光堆焊比粉床方式的增材制造速度快10 倍,金属粉末的利用率高达80% 。可加工完整3D工件,最大直径达500 mm,不需要任何支撑构造,甚至可形成悬垂轮廓,直接加工成品件上无法加工到的部位。

德马吉森精机公司最近又推出Lasertec 4300 3D混合加工机床,将同样的增材制造技术与铣削/车削集成,可加工 Φ660 mm和长1 500 mm的工件,进一步为产品设计师开辟新的创新空间。

3. 2 3D打印堆焊头

美国混合制造技术( Hybrid Manufacturing Technologies) 公司推出结构紧凑的3D打印堆焊头AMBIT,它具有与铣刀锥柄相同的接口,可安装在加工中心刀库中,像刀具一样进行交换［6］。如图13 所示。

当机械手将堆焊头插入主轴后,连接激光光源、供粉和供气管道的接口座随即移至相应位置,插到堆焊头上,接通各种供应,即可开始工作。如图14 所示。

由于这种“功能部件”的堆焊头使用方便,颇受各国机床制造商的欢迎,例如,日本马扎克的Integrex i400 AM增材制造车铣加工中心就采用这种堆焊头,其外观如图15 所示。

4 Fabrisonic的超声增材制造

美国Fabrisonic公司是一家与众不同的工业级三维打印机生产商。该公司使用爱迪生焊接研究所的专利开发了一种将超声波焊接与数控加工结合起来的技术,称为超声增材制造( ultrasonic additive manufacturing,UAM) 。超声增材制造与LSA、FDM、SLS等增材制造( 3D打印) 工艺不同,不是采用液态树脂固化、丝材熔融涂覆或激光粉末烧结,而是用超声波去熔融带状金属薄片,一层层叠加起来,从而实现基于叠层制造( layer manufacturing) 原理的三维打印。超声增材制造与分层实体的薄材选择性切割( LOM) 有些类似,不过不是将纸用激光轮廓切割后一层层粘接成零件,而是使用频率高达20 000 Hz的超声波施加在金属片上,借助超声波的振荡能量使两个需焊接的表面摩擦,构成分子层间的熔合,然后以同样的原理逐层连续地焊接金属片,并同时通过机械加工来实现精细的三维形状,从而形成坚实的金属物体［7］。其原理如图16 所示。

借助Fabrisonic的方法可以同时“打印”多种金属材料,如铝、铜、不锈钢和钛合金。由于超声焊接的工作温度很低,不会产生不必要的金相变化。该工艺能够使用成卷的铝或铜质金属箔片制造出有高度复杂内部通道的金属部件。

大多数金属三维打印机成形效率较低,小于100 cm3,且工作空间有限。Fabrisonic公司的Sonic Layer系列超声增材制造机床的打印效率能达到250 cm3~ 500 cm3,其工作台面积为1 000 mm×600 mm,机床外观和工作空间如图17 所示。

从图中可见,Sonic Layer 4000 超声增材制造机床的结构分为两部分,中间是用于铣削加工的主轴,功率为19 k W,转速为8 000 r / min; 右侧为9 k W的超声增材制造焊头,焊接力1 200 kg,最大进给速度为5 000 mm/min,用于增材制造金属零件。

由此可见,这种超声增材制造设备是在3 轴数控机床的基础上衍生出来的,焊接过程可以在任何时点停止,然后再用机械加工做出内部的三维通道。然后再用增材制造将其密封起来。

由于电子设备往往会产生热量,热管理组件往往会成为设计的关键部分。这种热交换器装置过去是借助数控机床加工而成的,但机加工在创建复杂的通道以及阵列式的交叉钻孔和内部路径的能力十分有限。而如今可以通过超声增材制造来制造出拥有复杂内部通路的金属部件,使其具备良好的热传导性。因为超声增材制造工艺是固态的,温度低于250 ℃ ,没有达到金属熔化温度。超声增材制造工艺可以用来将导线、带、箔和所谓的“智能材料”比如传感器、电子电路和致动器等完全嵌入密实的金属结构,而不会导致任何损坏,从而为电子器件的设计带来新的可能性,如图18 所示。

5 结语

混合加工 篇3

在数控加工作业中,通常要求CAM软件能够读取Auto CAD的图形数据并将其转化为数控加工系统所执行的加工G代码。图形交互式文件(drawing interchange format,DXF)是Autodesk公司推出的Auto CAD与CAD/CAM编程系统进行加工图形数据交换的标准格式文件[1]。但DXF文件中的图形元素是依据产品设计人员绘制图元的先后顺序而自动保存的,具有一定的随机性。若CAM系统对读取的DXF文件图元数据不进行优化处理而直接产生加工G代码,会造成数控加工系统刀具的空程路径过长和频繁起落。根据加工对象的复杂度即加工轨迹段数量,非切削时间占整个加工任务周期的15%~30%[2]。当加工轨迹段较复杂时将明显降低加工效率并影响刀具使用寿命,因此对DXF文件中的加工图元信息进行空程路径优化显然尤为重要。

目前,国内外学者对数控加工路径优化做了许多研究,但大多集中在孔群加工路径优化[3,4,5,6],平面加工轮廓的路径优化也有部分相关研究,但主要针对封闭式加工轮廓或支持简单图元类型,而对多图元复杂混合轨迹加工路径优化问题的研究相对较少。通常孔群路径优化问题可当作旅行商问题(traveling salesman problem,TSP)进行求解,即孔群被认为是一系列点来处理,由于处理对象单一,其数学模型较为简单。而平面加工轮廓路径优化可转化为广义旅行商问题(generalized traveling salesman problem,GTSP)求解。针对平面封闭式轮廓轨迹路径优化的研究,相关算法有最短近邻算法[7,8]、结合局部搜索的蚁群算法[9]和遗传算法[10],但此类研究均没有对非封闭及多类图元混合轨迹图形路径优化进行说明。

根据数控加工行业的需求,本文提出基于改进遗传算法的多类图元混合复杂轨迹加工路径优化策略。针对复杂路径优化问题,引入直线、圆弧、椭圆弧和B样条等图元数据对象,基于GTSP问题模型,应用改进的遗传算法求解全局最短路径,并对封闭式轨迹段和非封闭式轨迹段进行起点计算与局部寻优,以实现多类图元混合轨迹加工路径优化。该方法不仅可显著减少刀具空走路径,提高加工效率,而且可方便扩展图元类型,适用于木工、型材、电子等多个行业。

1 加工路径图元数据读取

为满足CAM编程系统的兼容性与扩展性,采用C++面向对象的思想,并基于开源C++库dxflib构建DXF文件读取类库。其中,dxflib库的可靠性高,可实现任何操作系统上的DXF文件的读取,且不产生任何附加成本[11]。DXF文件具有严格规范的存储格式,由标题段、表段、块段、实体段、对象区段和文件结束段6部分组成,其中加工图形几何信息均定义在实体段中,一个实体对应一个图元。DXF文件读取流程如图1所示。

2 问题描述与数学模型

在数控加工过程中,通常需要对多个轨迹图形进行一次加工完成,以缩短换刀次数和换刀时间,提高机床加工效率。但在多个轨迹图形加工过程中,相邻两个加工图元之间需要跳刀空走,并从加工图形文件读取的加工图元排列无序,且加工轨迹图形数量通常较庞大,若不进行加工空程路径优化,将严重影响加工效率。

针对木工、型材、电子等行业数控雕刻、切割、钻铣加工,其加工轨迹从曲线类型上一般包含点、直线段、圆弧、椭圆弧和B样条等图元。由于加工路径由一系列轨迹图形组成,路径优化即是对加工轨迹图形进行合理排序,使轨迹间跳刀距离总和最短。由于优化过程中只需关注图元间的距离,因此为简化问题模型及便于遗传算法编码,本文提出将加工图元重构:1)对于由点、圆、椭圆形成的单轨迹图形,只考虑图元的中心点;2)对于由直线、圆弧、椭圆弧或B样条形成的单图元轨迹图形,只考虑图元的两端点;3)对于由多个图元构成的非封闭式轨迹图形,将该多个图元组成一个组合体,忽略图形中间节点,取轨迹图形两端点;4)对于由多个图元构成的封闭式轨迹图形,取其中任意一点作为初始点。

多图元混合加工路径可看作不同类型轨迹段图形(包括单个非封闭图元、单个封闭图元、多图元非封闭式图形和多图元封闭式图形)的集合。对于单个非封闭图元或多图元非封闭式图形,两端点均可作为加工轨迹段起始点;对于单个封闭图元,轨迹段图形上任一点可为加工起始点;对于多图元封闭式图形,任一节点都可以作为加工轨迹段的起始点。加工路径的优化即通过算法对所有加工轨迹段进行排序及加工轨迹起点与方向选择,使得按所排顺序形成的加工回路最短。

因此,多图元混合加工路径优化问题的数学模型为:给定m个点集V1,V2,…,Vi,…,Vm,把Vi内的点数记作ni,则m个点集的总点数n=n1+n2+…+ni+…+nm(i=1,2,…,m)。从每个点集Vi中取1~2点(如对于非封闭轨迹段取两端点,对于封闭轨迹段任取一点)构成赋权图Gj(j=1,2,…,n1,n2,…,nm),需要找到一条可遍历m个点集的最短Hamilton回路Lj,则刀具的最短加工路径L应满足[10]

其中D(L)、D(Lj)分别表示路径L和Lj的长度。

由数学描述可见,多图元混合加工路径优化问题是一个带约束且节点可变的第二类GTSP问题。目前针对该类问题的研究相对较少,文献[12]提出了基于最短路径思想的重构距离矩阵算法,将第二类GTSP转化为第一类GTSP,再利用混合遗传算法进行求解,该算法复杂,实现过程较困难。本文针对加工路径中不同轨迹类型进行个性化编码设计,直接将多图元混合加工路径优化问题转化为TSP问题求解,然后通过轨迹段(包括封闭式与非封闭式)起点计算和路径自调整简易算法对优化后的轨迹段序列进行后处理,从而获得多图元混合加工路径最短空程距离。

3 多类图元混合加工路径优化策略

遗传算法是一种通过模拟自然界的进化过程,搜索全局最优解或近似最优解的方法,具有良好的鲁棒性、隐式并行性和全局搜寻能力,对于加工路径的优化具有良好效果,但也存在易于过早收敛和难以跳出局部最优解的不足。文献[13]与贪心算法结合,提高了搜索效率和结果,但增加了程序运行成本。为将多图元混合加工路径优化复杂问题转化为数学模型简单的TSP问题,对不同轨迹段图形进行分类编码设计,并采用线性定标及自适应遗传算子等方式进行初步路径排序,最后通过加工路径后处理算法求解最短加工路径。

3.1 基于改进遗传算法的全局路径优化

3.1.1 染色体编码

实数序列编码相对于二进制编码、参数编码等方式,具有良好的适用性和可操作性,可解决多图元轨迹混合路径编码带来的复杂问题,故本文采用实数序列编码。由于多图元混合加工路径存在直线、圆弧、椭圆弧和B样条单个图元以及非封闭轨迹图形,为适用TSP问题的遗传算法求解,故根据加工轨迹段图形类型进行分类编码,染色体编码见表1,Pi表示第i个编码点对象。

3.1.2 初始化种群

当染色体编码完成后,需产生一个初始种群当作遗传进化的初始解。对于加工路径优化问题,种群大小一般随着轨迹段数目而改变,取值范围50~200[8]。根据轨迹段数量自适应调整种群大小的函式定义:

其中,M表示种群数目;N表示加工轨迹段数目;k表示不同加工轨迹所对应的取值。

如式(2)所示,种群个数M在50~200之间随加工轨迹段数目不同而自动变化。

3.1.3 适应度函数

适应度函数是评判种群中个体优劣程度的指标,根据所求问题的目标函数进行评估。适应度值大的个体被遗传到下一代的概率较大,适应度值小的个体被遗传到下一代的概率较小。由于每段加工轨迹本身长度不变,其长度总和可视为常数C。为保持良好个体的竞争力并且抑制早熟情况的出现,针对适应度函数引入线性定标方式进行调整,由此个体适应度函数为

其中,k和l为适应度调整系数。

3.1.4 选择、交叉和变异

1)交叉和变异概率的自适应处理

通常遗传算法中的交叉和变异概率均采用固定数值,无法反映种群的进化过程。为进一步避免出现早熟现象,防止算法在搜索空间中陷入局部最优情况,对交叉和变异概率在平均适应度值处进行自适应缓慢调整处理,提高适应度接近平均适应度个体的交叉和变异概率,保证当代种群中优良个体仍具一定的交叉和变异概率。为了能在算法演化后期尽可能地保留较优个体,应平滑最大适应度值处的自适应调整曲线,改进后的交叉和变异概率自适应处理函数为

其中,fmax和favg分别为每一代群体中的最大适应度值和平均适应度值;f'和f分别为交叉的两个个体中较大的适应度值和变异个体的适应度值;pc1和pc2分别为交叉概率的上限和上下幅值;pm1和pm2分别为变异概率的上限和上下幅值。

2)操作算子

选择算子:采用多轮轮盘赌选择算子,根据M个个体的适应度计算选择概率并划分M个区间,计算每个区间产生的随机个数,利用产生的随机个数取最大值所在区间对应的个体作为本轮选择的个体,重复选择M次以达到种群大小。

交叉操作:采用部分映射杂交,先随机地在父体中选取两个杂交点,再交换相应段,然后根据段内的值确定部分映射。

变异操作:采用均匀变异运算,对个体定义一个较小区间作为变异域,随机取一个数代替变异域,得到变异后个体。

3.2 路径优化后处理

设遗传算法排序所确定的初步路径为

其中,i=1,2,3,...,m;m为轨迹段数;Pi为LGA中第i条轨迹段的编码几何点;LGA的总长度为

其中,d(PiPi1)是点iP到Pi1的距离。

对于封闭式轨迹段图形,其起点可在节点集中任意选取,通过为每条轨迹段选择新的起点使得d(PiPi1)减小,以缩短D(LGA),达到进一步优化加工路径的目的;对于非封闭式轨迹段图形,由于是利用该轨迹段两端点连线的中点进行遗传进化,因此需对该段轨迹的始终点进行合理选择才能确保刀具空程最优。

设当前路径序列为L,其初始值为LGA,具体算法实现如下:

1)遍历遗传算法排序所确定的路径序列L,并获取轨迹段i;

2)判断该轨迹段的类型,若属于单图元封闭式轨迹如圆、椭圆则执行步骤3);若属于多图元封闭式轨迹段则执行步骤4);若是非封闭式轨迹段则跳至步骤5);

3)取当前轨迹段i几何点iP、上一轨迹段几何点Pi-1和下一轨迹段几何点;建立过Pi1和Pi1两点的直线Pi1Pi1,并计算该直线与当前轨迹段i的交点,若存在一个交点,则取该交点为当前轨迹段i新几何点,若存在两个交点,则取其中任一交点为当前轨迹段i新几何点,若无交点,则过当前轨迹段i几何点iP作垂直于直线LPi1,Pi1的直线LiPO(O为垂点),并计算直线LPiO与当前轨迹段i的交点,取该交点为当前轨迹段i新几何点;当i=1时,则计算直线PiPi1与当前轨迹段的交点,并取其为当前轨迹段i的新几何点;当i=m时,则计算直线Pi1Pi与当前轨迹段的交点,并取其为当前轨迹段i的新几何点;将新几何点更新至路径链表L中,并跳至步骤7);

4)依次取封闭式轨迹段i的每一个节点vj(j1,2,3,...,ni),计算vj到前一条轨迹段的新几何点pi1(i=1时P0用原点代替)和到后一条轨迹段的原始几何点pi1(i=m时Pm+1用原点代替)的距离之和,把具有最小距离之和的点vj作为轨迹i的新起点,更新到路径L中,并跳至步骤7);

5)对于非封闭式轨迹段i的节点vj(j=1,2,3,...,ni),取两端点v1、,依次计算v1、到前一段轨迹的新几何点pi-1(i=1时P0用原点代替)和v1、到后一条轨迹段的原始几何点pi+1(i=m时Pm+1用原点代替)的距离,并分别记为,形成的路径组合有则将v1作为该段轨迹起点,为终点,若,则将作为该段轨迹起点,v1为终点,并重构更新到路径L中;

6)计算该段轨迹两端点v1、之间的距离di,若di>d(PiPi-1)+d(PiPi+1),则将第i-1与i段轨迹调换顺序,并计算i-2到i+2段间的路径总和åi,1,同理将第i与i+1段轨迹调换顺序并计算i-2到i+2段间的路径总和与原路径相比,取最小路径所对应的轨迹序列更新至整个路径链表中;

7)若i≤m,转步骤1),并计算下一轨迹段的新起点。

4 路径优化流程

多类图元混合加工路径优化过程主要涉及图元数据读取、图形重构与编码、遗传进化优化和局部路径寻优计算,多图元混合路径优化流程如图2所示,具体步骤:

1)通过读取DXF文件,获取图元信息;

2)对路径图形进行重构处理,并根据图形类型进行分类编码,将多图元路径优化问题转化为TSP模型;

3)定义线性定标适应度函数,并确定遗传算法的算子和参数,包括选择、交叉和变异方法、群体容量M、最大遗传代数N等;

4)根据轨迹段数量自适应计算初始种群大小,种群中的个体则称为染色体,此时遗传代数为零,即N=0;

5)使用上述确定的适应度函数,计算群体中每一个染色体的适应值;

6)通过适应度判断该群体是否满足结束条件,若满足则结束算法,否则继续执行;

7)对当前群体进行遗传操作(选择、交叉和变异),直至形成下一代群体;

8)判断新产生的群体是否能满足结束条件,若满足则继续下一步,否则返回步骤7);

9)遍历遗传算法排序形成的加工轨迹段序列,根据轨迹段图形类型进行相应的轨迹段加工起始点计算,以确保加工路径局部近似最优;

10)获取优化后的加工路径。

5 实验及其结果

算法基于Windows 7操作系统实现,计算机配置为Pentium(R)Core(TM)i3-3110 CPU 1.8 GHz。采用GAlib(Genetic Algorithm Library,美国麻省理工学院的Matthew Wall用C++开发的一套遗传算法类库,其设计合理、功能强大且易于扩展)结合Visual Studio2010编写程序验证算法的有效性。

基于改进遗传算法的多类图元混合路径优化程序界面及未优化测试用例如图3(a)所示,测试用例从DXF文件读取的路径涵盖单个直线段、圆弧、椭圆弧和B样条图元以及由多个图元构成的非封闭和封闭式轨迹图形。在对加工路径进行优化时,改进遗传算法的初始种群数为65,初始交叉率为0.8,初始变异率为0.01。如图3(b)所示为经改进遗传算法优化并结合后处理算法所得最短路径结果。

图4为改进算法与传统遗传算法的实验结果对比图。可以看出:采用改进的遗传算法并结合后处理技术得出的加工路径优化结果优于传统遗传算法,具有更快的收敛速度,并改善了传统遗传算法的早熟和易陷入局部最优的缺点。

6 结语

针对DXF文件中图元排列无序和多类图元混合加工路径中的单图元轨迹段与多图元组合轨迹段、非封闭式轨迹段与封闭式轨迹段给加工走刀路径优化带来的困扰,提出基于GTSP问题模型与改进遗传算法的加工路径初步排序方法。通过对不同轨迹段的分类编码,将复杂的第二类GTSP模型转化为TSP问题,同时采用基于线性定标及交叉、变异概率自适应处理的遗传算法加工路径进行全局路径初步排序,再通过轨迹段的起点计算与局部寻优实现最短路径优化,有效解决多类型图元混合加工路径的优化问题,可广泛应用于电子、木工、铝材等加工行业,提高机床加工效率。

摘要：为解决数控加工中复杂轨迹的排序规划问题,提出基于改进遗传算法的多类图元混合加工路径优化方法。针对不同轨迹段图形进行分类编码设计,将适用多类图元混合路径优化的第二类GTSP模型转化为TSP问题,同时在遗传进化过程中采用线性定标和自适应遗传算子等方式进行全局路径排序,最后通过封闭式与非封闭式轨迹段的起点计算与局部寻优求解最短路径。通过扩展应用开源GAlib库进行了测试,试验证明:算法快速收敛,有效解决多类图元混合路径优化问题,可提升数控机床加工效率。