数控加工切削参数优化研究

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  【摘 要】本文结合数据加工切削的加工结果的不可预测性、生产成本的不可控制性、生产效率的不可控制性的问题,说明了数控加工参数优化必要性的研究,提出了切削参数优化,以及数控加工切削参数的优化模型中的模型决策变量、模型决策变量、约束条件和优化方法。
  【关键词】数控加工;切削参数;优化研究
  【中图分类号】TP391 【文献标识码】A
  【文章编号】2095-3089(2018)21-0077-01
  一、前言
  在数控加工中,在对复杂几何形状零件的加工过程中,仅仅依靠人的经验很难确定合理的切削参数,不能充分发挥机床效率,因此合理选择切削参数,不仅能够提高加工生产的效率,更能够提高加工质量,节约成本。
  二、数控加工参数优化存在的问题以及必要性研究
  传统的加工参数选择是指工厂生产中的一些经验数据,并辅以必要的计算。但是,由于人们的客观条件,所获得的数据通常不是最优的结果。长期以来,工艺参数主要依靠大量的工艺试验和长期工作累计收益。中国的加工制造业还没有得到应有的重视,研究开展的相对较少,一直是阻碍中国加工制造业效率的瓶颈。随着电子计算技术的不断发展,尤其是微电脑技术和灵活的加工技术,高速机床操作可以用来代替人工计算,因此可以用科学的方法找到最佳的切削参数。这种切削参数的计算机辅助优化方法已逐渐进入实用阶段。
  由于加工参数选择不当,对零件加工质量和加工效率的影响更为严重,常见的实际生产问题主要包括以下几个方面。
  1.加工结果的不可预测性。
  由于处理参数和处理结果之间没有建立关系,因此不可能预测可以通过某些处理参数处理的结果。这导致难以确保零件加工质量,并且经常导致部件超出公差甚至报废。加工质量的预测研究基于表面粗糙度的预测。该方法主要包括基于知识专家系统的方法,基于神经模糊推理系统的方法,基于模糊集的方法,基于人工神经网络的方法,基于支持向量机的方法,基于遗传规划的方法,基于软计算等。除加工质量外,加工时间无法准确预测,导致工作时间不准确,难以进一步提高数控加工的管理水平。
  2.生产成本的不可控制性。
  在传统加工中,单件或小批量生产的切割参数的确定由技术人员通过参考加工手册并结合现有加工经验来完成。对于批量生产,还应根据过程测试的结果对过程参数进行修正。这不仅增加了工艺准备的工作量,而且增加了生产成本,延长了生产周期,并且变得越来越不适应当今生产的需要。
  3.生产效率的不可控制性。
  在一些加工过程中(如自由曲面),切削条件通常会发生一些变化,但在当前的数控加工中,保守切削参数是凭经验选择的,并且这些参数在加工过程中保持不变,从而大大减少了加工数量数控机床。生产率。通过建立优化系统和优化工艺参数,可以实现提高生产率和降低生产成本的目标。
  三、数控加工的切削参数及优化
  1.数控加工的切削参数。
  数控加工的切削参数是指标控制机床在加工零件时数控刀具切削运动的参数。它主要包括:切割宽度,切割速度,背刀量和进给量。切削参数的选择是数控加工的重要技术指标。这对零件加工工艺的准备非常重要,也是零件平滑加工的基础。因此,科学合理地给出数控加工的切削参数不仅可以提高产品的加工质量,而且可以有效降低成本,使企业具有更强的市场竞争力。
  2.数控加工切削参数的优化模型。
  (1)模型决策变量。
  当加工零件的参数,加工用刀具以及哪一种数控机床的加工参数都已确定时,影响生产效率的因素主要有切削深度,进刀量,切削速度,和径向切割深度。在实际加工中,切削的宽度和深度由加工零件的加工余量和加工的特定要求决定。因此对这两个参数进行优化,优化参数主要是进给量和切削速度,分别设为X1与X2。
  (2)约束条件。
  在实际的数控加工生产中,数控机床设备,加工质量和加工条件等都对加工效率有所限制,因此可选择的切削参数值有限。因此,在优化加工参数时必须考虑这些因素。在數控机床的生产中,可以产生许多约束条件。从加工系统的角度来看,有以下几个因素:机床特性的局限性,加工质量的要求,工具的局限性以及夹具的局限性。
  切削速度的约束,即
  进给量的约束,即
  切削力的约束,即
  切削功率的约束,即
  被加工零件表面粗糙度的要求,即
  (3)优化的方法。
  针对以上数学模型,可以把问题归结为以下的优化问题:在满足以上约束条件的情况下,求解出目标函数的最优解,即目标函数的最小值。
  在每次迭代中,该算法继续解决优化参数x并解码解的根。通过这个连续的搜索和解决方案领域,它继续朝着良好的方向发展,并且搜索区域也在缩小直至需求有最好的结果。
  四、结束语
  针对数控加工的优化方法和优化模型进行分析,希望对以后的工作能够起到作用。
  参考文献
  [1]徐凯.数控加工切削参数优化研究[J].黑龙江科技信息,2016,(32):155.
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