[发明专利]一种刀夹具的多目标综合优选方法

说明书

本发明公开了一种刀夹具的多目标综合优选方法，包括以下步骤：步骤1：基于RBR构建刀夹具选配模型，推理出满足加工任务要求的候选刀夹具集合T＝{H B F}；步骤2：采用AHP‑灰色关联分析算法对候选刀夹具集合T＝{H B F}进行多目标综合优选，从而得到满足多目标的最优刀夹具组合。本发明将规则推理与AHP‑灰色关联分析算法结合起来应用在刀夹具的优选上，本发明能满足快速科学地为加工任务选配刀夹具的需求，并能集成到系统中，从而使刀夹具选配不再受制于生产人员现有知识与经验范围，提升了选配的准确率及效率，具有重要的实用价值。

技术领域

本发明属于机械加工制造技术领域，尤其涉及一种刀夹具的选配方法。

背景技术

齿轮作为齿轮系统的组成元素具有应用广泛的特点，并在风力发电、航空航天、汽车和盾构机等机械设备中发挥关键作用；其动力学特性的优劣将直接影响设备整机的工作性能。对于齿轮的加工来说，目前滚齿是国内、外应用最广的切齿方法，一些国家滚齿机的拥有量约占所有齿轮机床总量的45％至50％。因此，滚齿机床作为制造机床中典型的一种，对齿轮的制造加工有着重大的影响，尤其是滚齿机刀夹具的合理选择，在齿轮的加工过程中具有重要的意义。然而，目前国内滚齿机刀夹具的选配仍然处于依赖工艺人员根据自身经验进行匹配的阶段，存在工作量大、效率低且加工质量难以预测和把控的问题；因此，利用制造过程中的数据以及计算智能的力量来强化制造中的决策过程，实现滚齿机刀夹具的智能匹配，帮助选配制造中的工装资源，对合理利用刀夹具，提高加工效率和质量具有重要意义。

发明内容

针对上述现有技术的不足，本发明提供一种刀夹具的多目标综合优选方法；该选配方法结合刀夹具自身的信息，并根据加工任务中具体的信息，优选出一套在当前状态下适合于加工任务的最优滚刀、刀杆和夹具的集合；在该选配方法中所建立的选配模型具有一定的自组织性，确保在为加工任务进行刀夹具选配的过程中，在无外界人工干预的情况下，该模型能满足快速科学地为加工任务选配刀夹具的需求，并能集成到系统中，从而打破滚齿机刀夹具传统的人工选配模式，实现滚齿机刀夹具选配的智能化。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：一种刀夹具的多目标综合优选方法，包括以下步骤：

步骤1：基于RBR构建刀夹具选配模型，推理出满足加工任务要求的候选刀夹具集合T＝{H B F}；其中，H为候选刀具集合，B为候选刀杆集合，F为候选夹具集合，候选刀具集H与候选刀杆集B中的元素存在映射关系；

步骤2：采用AHP-灰色关联分析算法对候选刀夹具集合T＝{H B F}进行多目标综合优选，从而得到满足多目标的最优刀夹具组合。

进一步的，基于RBR构建刀夹具选配模型推理候选刀夹具集合的过程包括以下步骤：

步骤1.1：根据加工原理和实际加工情况分别确定刀具、刀杆和夹具的选配要求，并根据选配要求建立选配规则库；选配规则库中包含刀具选配规则、刀杆选配规则与夹具选配规则；每种选配规则均采用产生式规则的形式进行表示，并包含规则序号、条件部分与结论部分；

步骤1.2：获取加工任务信息与实际刀夹具资源集合；所述加工任务信息包含工件参数信息、加工工艺信息与装夹信息；所述加工工艺信息包含工件精度等级、工件表面粗糙度、工序与加工机床信息，加工机床信息包括加工机床的装夹信息；所述装夹信息包含工件装夹类型与工件装夹尺寸在内的工件装夹信息；所述实际刀夹具资源信息包含刀具资源集合、刀杆资源集合与夹具资源集合；

步骤1.3：提取工件参数信息与加工工艺信息作为刀具选配问题的事实条件a并送入数据库中；

步骤1.4：提取刀具选配规则中的条件部分，并与数据库中的事实条件a进行比较，将由条件部分与事实条件a相匹配的刀具选配规则所推理出的结论作为临时刀具集；