[发明专利]面向五轴3D打印行切路径规划的AC转角优化方法

权利要求书

1.一种面向五轴3D打印行切路径规划的AC转角优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：根据打印模型的特点选择成型方向；

步骤2：识别打印路径所在的各个曲面层，每个曲面层是AC转角的一个优化单元；

步骤3：构建AC转角优化目标函数、约束条件和优化目标，对每个优化单元的各个路径行按打印先后顺序依次优化，得到各曲面层的3D打印行切路径上的最优的AC转角分布；

步骤3中所述AC转角优化目标函数为：

min f(A,C)＝αmax(|ΔA|)/t+βmax(|ΔC|)/t+γmax(|V(A,C)|)/t

其中，ΔA表示一个路径行上邻近点A转角的偏差；ΔC表示一个路径行上邻近点C转角的偏差；V(A,C)＝[acos(n₀n(a₀,c₀)),acos(n₁n(a₁,c₁)),…,acos(n_nn(a_n,c_n))]，n_i为加工面的理论法矢量，n(a_i,c_i)为由优化后的AC转角定义的新法矢量，acos(n_in(a_i,c_i))表示理论法矢量和新法矢量夹角的反余弦弧度值；理论法矢量n＝[n_x,n_y,n_z]^T的旋转中心是机床坐标原点，定义打印模型绕Z轴旋转一个角度c，使得法矢量n位于YOZ面；打印模型绕X轴旋转一个角度a，使得法矢量与Z轴正方向重合；α,β,γ表示权值，t＝α+β+γ；

取β＞α≥γ，且β＞0，α＞0，γ＞0。

2.根据权利要求1所述的一种面向五轴3D打印行切路径规划的AC转角优化方法，其特征在于，求解AC转角优化目标函数的方法为：对路径行通过遗传算法迭代交替的方式查找最优的AC转角分布，总是以当前的最优转角分布为基准，引入交叉算子、变异算子，对随机生成的AC转角分布进行插值密化产生新的AC转角分布，考察新的转角分布f(A_k,C_k)是否优于当前最优的转角分布f(A,C)，

f(A_k,C_k)＜f(A,C)

若上式成立，说明已经找到一个更优的个体，若不成立，则继续随机变化不同的β值，生成相应的分布并插值密化产生f(A_k,C_k)，直到满足条件为止，不断更新当前最优的转角分布f(A,C)。

3.根据权利要求1所述的一种面向五轴3D打印行切路径规划的AC转角优化方法，其特征在于，所述约束条件为：1)优化的AC转角决定的新法矢量与理论法矢量的最大偏离容差δ；2)A转角和C转角的取值范围；3)前一个路径行优化后的终点的AC转角是后一个路径行起始点AC转角优化的约束条件；

所述优化目标为：两个邻近点之间A转角和C转角的最大偏离容差φ。

4.根据权利要求2所述的一种面向五轴3D打印行切路径规划的AC转角优化方法，其特征在于，优化时，当C转角递减到与A转角相等时，再以一定的步幅逐渐递减β的值，直到β减小到一个比α大的给定阈值。

5.根据权利要求2所述的一种面向五轴3D打印行切路径规划的AC转角优化方法，其特征在于，优化时，设置优化幅度阈值，若改变了β值，ΔA、ΔC、V(A,C)的绝对值均小于设定的优化幅度阈值，则认为此次迭代优化是无效的，进而继续随机变化不同的β值，开始新的一轮迭代优化。