一种用于复杂曲面加工的高速精密加工系统及方法技术方案

本发明专利技术提供一种用于复杂曲面加工的高速精密加工系统及方法，涉及先进制造工艺与装备技术领域。该系统及方法首先获取加工零件的几何模型、刀具廓形图像、初始切削参数；根据待加工曲面特点，生成曲面加工刀具路径，并对生成的曲面加工刀具路径进行优化，得到最终优化的刀位轨迹；利用复杂曲面切削参数双神经网络优化算法以切削时间、能量消耗和加工零件的表面粗糙度为优化目标，建立复杂曲面高速加工切削参数优选模型，对初始切削参数进行优化，得到最优切削参数；对优化的刀位轨迹和优化的切削参数进行后置处理生成数控代码。本发明专利技术系统及方法实现了复杂曲面高速加工的整体协调优化，提高了复杂曲面的加工效率和加工精度。

【技术实现步骤摘要】
一种用于复杂曲面加工的高速精密加工系统及方法
本专利技术涉及先进制造工艺与装备
，尤其涉及一种用于复杂曲面加工的高速精密加工系统及方法。
技术介绍
随着高速、高精数控加工中心的出现以及复杂机械产品的制造精度日益向极限状态接近，对数控加工的运动与几何规划方法已提出了近乎苛刻的要求，高速度、高精度运动生成与控制技术已成为高性能机械产品高速、高精、高效加工的核心技术。当前的复杂曲面数控加工规划多由操作者或者工艺人员凭借经验选择加工刀具，给定工艺参数和机床运动参数，加工路径规划通常借助UG或Pro/E等系统来完成，但这些系统只能作到对加工的仿真验证，还无法实现整体的协调优化。事实上，根据曲面的特征、材料和毛坯的余量分布情况选择适宜的切削加工参数和机床运动参数以及加工路径形式和刀位轨迹等是紧密联系和相互作用的，必须经过整体的协调和优化才能保证工件的高效加工。例如，如果刀位轨迹上存在尖点而刀具仍然以较高的速度通过该点，则不可避免地产生惯性冲击和加速度跃动；同时，如果没有合理排布走刀轨迹，则因材料去除率的剧烈变化也势必影响加工的效率与质量。事实本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于复杂曲面加工的高速精密加工系统，其特征在于：包括输入模块、轨迹规划模块、刀位优化模块、参数优化模块、控制输出模块；/n所述输入模块用于输入加工零件的几何模型、刀具廓形图像以及初始切削参数，输入模块的输出端分别与轨迹规划模块的输入端、刀位优化模块的输入端、参数优化模块的输入端相连接；所述初始切削参数包括主轴转速、进给速度、切削深度和切削宽度；/n所述轨迹规划模块用于接收输入模块输出的加工零件的几何模型，并生成曲面加工刀具路径，轨迹规划模块的输出端与刀位优化模块的输入端相连接；/n所述刀位优化模块用于根据轨迹规划模块输出的曲面加工刀具路径和输入模块输出的刀具廓形图像基于刀具实际廓形的刀...

【技术特征摘要】
1.一种用于复杂曲面加工的高速精密加工系统，其特征在于：包括输入模块、轨迹规划模块、刀位优化模块、参数优化模块、控制输出模块；
所述输入模块用于输入加工零件的几何模型、刀具廓形图像以及初始切削参数，输入模块的输出端分别与轨迹规划模块的输入端、刀位优化模块的输入端、参数优化模块的输入端相连接；所述初始切削参数包括主轴转速、进给速度、切削深度和切削宽度；
所述轨迹规划模块用于接收输入模块输出的加工零件的几何模型，并生成曲面加工刀具路径，轨迹规划模块的输出端与刀位优化模块的输入端相连接；
所述刀位优化模块用于根据轨迹规划模块输出的曲面加工刀具路径和输入模块输出的刀具廓形图像基于刀具实际廓形的刀位轨迹补偿算法计算刀位轨迹，刀位优化模块的输出端与控制输出模块的输入端相连接；
所述参数优化模块用于接收输入模块输出的初始切削参数并根据复杂曲面切削参数双神经网络优化算法建立复杂曲面高速切削加工工艺参数优选模型，通过该模型对初始切削参数进行优化，得到优化后的切削参数，参数优化模块的输出端与控制输出模块的输入端相连接；
所述控制输出模块接收刀位优化模块输出的刀位轨迹和参数优化模块输出的优化后的切削参数，通过后置处理生成数控代码。


2.根据权利要求1所述的一种用于复杂曲面加工的高速精密加工系统，其特征在于：所述轨迹规划模块采用基于STL模型的自适应分层算法、基于迭代的等残留高度的刀具轨迹规划方法或自适应等参数线轨迹生成方法成曲面加工刀具路径。


3.一种用于复杂曲面加工的高速精密加工方法，采用权利要求2所述系统进行加工，包括以下步骤：
步骤1：获取加工零件的几何模型、刀具廓形图像、初始切削参数；所述切削参数包括主轴转速n、进给速度νf、切削深度ap、切削宽度ae；
步骤2：在加工零件的几何模型内确定待加工区域，根据待加工曲面特点，通过轨迹规划模块生成曲面加工刀具路径；
步骤3：采用基于刀具实际廓形的刀位轨迹计算方法对生成的曲面加工刀具路径进行优化，得到最终优化的刀位轨迹；
步骤4：利用复杂曲面切削参数双神经网络优化算法以刀具寿命、加工精度和表面质量为优化目标，建立复杂曲面高速加工切削参数优选模型，对初始切削参数进行优化，得到最优切削参数；
采用BP神经网络以黑箱法建立优化向量与优化目标之间的非线性关系，然后采用ALM方法的神经网络对复杂曲面的切削参数进行优化；
步骤5：对步骤3优化的刀位轨迹和步骤4优化的切削参数进行后置处理生成数控代码，数控机床按照控制输出模块输出的数控代码进行加工。


4.根据权利要求3所述的一种用于复杂曲面加工的高速精密加工方法，其特征在于：所述步骤3的具体方法为：
在步骤2生成的曲面加工刀具路径的基础上，利用最小有向距离原理和曲面空间离散的方法计算刀具曲面和工件曲面的最小有向距离，通过调整刀具位姿，使刀具的刀触点恰好在工件的待加工区域上，从而得到优化的刀位轨迹。


5.根据权利要求3所述的一种用于复杂曲面加工的高速精密加工方法，其特征在于：所述步骤4的具体方法为：
采...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵萍，董威，何亮，韩迷慧，王东生，孙英鹏，卜洪洋，
申请(专利权)人：辽宁省交通高等专科学校，
类型：发明
国别省市：辽宁;21