[发明专利]考虑非线性误差和广义模态的数控机床运动链设计方法有效

专利信息
申请号: 201710851863.3 申请日: 2017-09-19
公开(公告)号: CN107703744B 公开(公告)日: 2020-07-14
发明(设计)人: 张树有;肖海涛;刘晓健;谭建荣 申请(专利权)人: 浙江大学
主分类号: G05B13/04 分类号: G05B13/04
代理公司: 杭州求是专利事务所有限公司 33200 代理人: 林超
地址: 310058 浙江*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明公开了一种考虑非线性误差和广义模态的数控机床运动链设计方法。构建运动链设计计算模型,以最小化累积非线性误差和最小化广义模态的倒数为求解目标;生成运动链构型种群,对其中每个运动链构型,标定工件坐标系,将刀位数据经无行程约束的旋转变换和直线变换得到得N组机床姿态;判断运动链构型是否与实现工件成形所需的机床运动相符,若不符则进行运动链重构;使用神经网络模型计算广义模态,使用微分法计算累积非线性误差;求解运动链设计计算模型得Pareto解集,利用TOPSIS法得最优运动链构型。本发明克服了传统运动链设计方法依赖经验、仅考虑零件成形特征、适用性不强的缺点,改善了机床的运动学、动力学特性,提高了机床的加工精度。
搜索关键词: 考虑 非线性 误差 广义 数控机床 运动 设计 方法
【主权项】:
一种考虑非线性误差和广义模态的数控机床运动链设计方法,其特征在于,方法包括以下步骤:步骤(1):构建运动链设计计算模型,以最小化累积非线性误差∑εnon和最小化广义模态的倒数M‑1为求解目标;步骤(2):生成第g代运动链构型种群,以运动链构型KC作为种群个体;步骤(3):针对第g代运动链构型种群中的第p个运动链构型KC,对第p个运动链构型KC进行工件坐标系相对于机床坐标系的标定,然后将待加工复杂曲面工件的刀位数据经无行程约束的旋转变换和直线变换得到得N组机床姿态Dt;其中,每组机床姿态Dt=(xt,yt,zt,r1,t,r2,t),xt表示机床坐标系中X轴的数据,yt表示Y轴的数据,zt表示Z轴的数据,r1,t表示R1轴的数据,r2,t表示R2轴的数据,R1、R2均为由运动链构型KC获得的绕X轴旋转的轴、由运动链构型KC获得的绕Y轴旋转的轴和由运动链构型KC获得的Z绕轴旋转的轴中的一个,且R1不等于R2,t表示机床姿态的序号,t=1,2,3…,N,N表示机床姿态的总数;步骤(4):根据N组机床姿态,判断第p个运动链构型KC是否与实现待加工复杂曲面工件成形所需的机床运动相符合,若不符合则修正运动链构型,若符合则保留运动链构型;步骤(5):针对第p个运动链构型,使用神经网络模型计算广义模态M,使用微分法计算累积非线性误差∑εnon;步骤(6):重复步骤(3)‑步骤(5),对运动链构型种群中每个种群个体进行处理,获得每个种群个体的广义模态M和累积非线性误差∑εnon;步骤(7):采用NSGA‑Ⅱ算法求解运动链设计计算模型,令g=g+1,重复步骤(2)‑步骤(6)处理获得各代运动链构型种群,当g>1时,对第g‑1代种群进行选择、交叉、变异产生第g代运动链构型种群;直到g等于最大运动链构型种群代数G,获得Pareto最优解集合;步骤(8):使用TOPSIS多标准决策分析方法针对Pareto最优解集合求解获得其中的最优运动链构型。
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