[发明专利]一种基于主轴数据仿真的进给速度优化方法

说明书

本发明属于数控相关技术领域，其公开了一种基于主轴数据仿真的进给速度优化方法，该优化方法包括以下步骤：(1)数控系统解释器对零件的G代码进行逐行解析处理以得到数据块及带有行号的插补点文件，继而计算获得切削深度；(2)将得到的工艺参数作为输入，与所述工艺参数对应的实测主轴功率作为输出来构建主轴功率神经网络预测模型；同时构建多目标优化模型；(3)基于所述主轴功率神经网络预测模型、所述工艺参数及所述插补点文件来求解所述多目标优化模型的最优进给速度解集，继而根据实际加工需求在所述最优进给速度解集中选择最佳进给速度。本发明适用性较好，灵活性较好，且提高了精度，简便易于实施。

技术领域

本发明属于数控相关技术领域，更具体地，涉及一种基于主轴数据仿真的进给速度优化方法。

背景技术

在数控车削过程中，工艺参数作为基本的控制量，对加工效率、加工精度、机床和刀具的性能有着重要的影响。在传统的车削加工中，工艺参数通常是根据经验或者查找手册或者进行试切的方法进行选择的，这并不能保证选定的切削参数在进行切削加工时具有最佳或接近最佳的切削性能。因此，为提高车削加工效率，加工精度，降低刀具负载，减少生产成本，进行数控切削参数优化的研究具有重要的现实意义。

在批量生产过程中，调节进给速度和优化刀具轨迹是常见的优化方法。其中，优化刀路轨迹需要通过CAD/CAM仿真软件进行反复的修正，需要耗费大量的时间，而调节进给速度相对而言较为方便，进给速度会影响切削力的大小，增大进给速度通常会造成切削力的增大。进给速度较小时难以充分提升加工效率，而过大的切削力会影响刀具寿命，且切削力的测量通常需要外接传感器，仪器价格昂贵，使用较为不便。

目前，国内外学者已经在机床加工仿真方向进行了一定的研究，包括复杂加工过程的CAD/CAM的仿真、多轴数控加工过程的仿真、加工路径规划方面的仿真以及刀具寿命的仿真等，如非专利文献《数控车床切削仿真系统的研究与开发》规划和设计了数控切削仿真系统，但是这种仿真大都停留在几何仿真层面，多用于建模后的实验验证环节，又如非专利文献《基于切削参数和刀具状态的切削功率模型》建立了切削力模型并进行了仿真验证。关于车削工艺参数优化的研究，国内外研究学者已经建立了很多优化模型，其中有针对单个目标进行优化的模型，也有针对两个或者两个以上目标建立的多目标优化模型。然而，虽然这些方法可以在一定程度上对工艺参数进行优化，但是仍然存在很多局限性，如：

(1)对于刀具寿命、切削力以及材料去除率等目标的建模，研究人员多使用经验公式，不能针对特定的机床进行建模，其优化的结果与实际结果往往有一定的偏差，精度较低。

(2)采用加权法将多目标转为单目标问题求解时，确定权重系数的难度较大，每次只能获得一个解，不能一次性提供多种参考方案，实现难度较大，适用性不佳。

(3)大多优化方法得到的优化后的解需要通过重新修改G代码才能使用，并且在一次加工中只能得到有限的一个或者几个工艺参数组合，不能根据加工的实际情况如加工圆弧、圆锥等对参数进行对应调整，灵活性及适用性较弱。相应地，本领域存在着发展一种适用性较好的基于主轴数据仿真的进给速度优化方法的技术需求。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于主轴数据仿真的进给速度优化方法，其基于现有车削工艺参数的优化特点，研究及设计了一种适用性较好的基于主轴数据仿真的进给速度优化方法。所述优化方法从G代码中提取工艺参数，并将提取出来的工艺参数作为输入、经过实测得到的主轴功率作为输出，基于神经网络建立主轴功率仿真模型，并以最大化加工效率和最小化主轴功率波动为目标，以机床、刀具承受能力为约束条件构建多目标优化模型，采用多目标算法求解所述多目标优化模型，以得到进给速度的pareto解，提供了多种进给速度的方案，适用性及灵活性均较好，且提高了精度，简便易于实施。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种基于主轴数据仿真的进给速度优化方法，该优化方法主要包括以下步骤：