【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数控加工，尤其涉及一种基于超声振动辅助抛光加工的整体叶盘叶根r角粗糙度预测方法。
技术介绍
1、在航空发动机制造中，整体叶盘的抛光加工是一个重要的工艺环节。叶盘的抛光质量直接影响到发动机的性能和安全性。特别是叶根r角的抛光质量，它不仅影响叶盘的空气动力学性能，也影响发动机的寿命和可靠性。然而，现有的抛光方法往往产生加工表面的粗糙度不均，影响了叶盘的质量和性能。因此，开发一种能够预测整体叶盘叶根r角粗糙度的方法，对于提高发动机的性能和可靠性具有重要的实际意义。
2、超声加工是一种近些年发展起来的新型加工工艺方法，将传统的超声加工与抛光技术相结合，发展了超声辅助抛光加工技术，在超声辅助抛光加工过程中，抛光工具作超声振动的同时以一定的速度旋转，并以匀速进给方式加工工件材料，这将迫使工具中的磨粒不断地切削和划擦工件表面，把工件材料粉碎成很小的微粒去除，以提高加工效率，与其它特种加工如激光加工、电火花加工相比，超声振动辅助抛光加工不会产生热烧伤，不会改变工件表面的物理和化学性能，因此是一种加工整体叶盘叶根r角的优良加工方式。按照超声振动的方向，超声振动辅助抛光加工分为三种，分别是切向超声振动辅助抛光加工、轴向超声振动辅助抛光加工和径向超声振动辅助抛光加工。
3、表面粗糙度作为工件表面质量的重要标准之一，它对工件的配合性质、耐磨性、疲劳强度、接触刚度、振动和噪声等有密切关系，是影响机械产品使用寿命和可靠性的重要因素。目前还缺乏采用先进的超声辅助抛光加工技术对工件表面粗糙度进行预测的方法，难以调整出其技术
技术实现思路
1、本专利技术为解决现有技术的问题，提供一种基于超声振动辅助抛光的r角粗糙度预测方法。
2、本专利技术采用的技术方案是：
3、一种基于超声振动辅助抛光的r角粗糙度预测方法，包括以下步骤：
4、s1根据轴向超声振动辅助抛光运动学分析，建立了超声振动辅助抛光运动模型。该模型描述了抛光工具在工件表面的运动轨迹和动力学行为，它考虑了抛光工具的几何形状、振动参数(如振幅、频率、作用时间等)以及抛光工艺参数(如进给速度、轴向抛光深度等)等因素；
5、s2根据hertz弹性接触理论，建立了抛光过程中与工件整体叶盘叶根r角接触时抛光工具的变形模型。hertz弹性接触理论是研究弹性体在接触状态下的力学行为的经典理论。在抛光过程中，抛光工具与工件接触后会发生巨大的弹性变形，因此hertz弹性接触理论适用于描述这种接触行为，根据hertz弹性接触理论，接触区域的压力分布和变形可以通过弹性力学方程进行求解。这些方程考虑了材料的弹性性质、接触几何形状以及施加在接触区域上的外部载荷等因素。通过求解这些方程，可以获得接触区域的压力分布、接触变形以及接触半径等关键参数；
6、s3根据轴向超声振动辅助抛光过程中，抛光工具的运动模型和变形模型，建立了加工过程中工件表面粗糙度的预测模型:
7、
8、其中，ra为表面粗糙度；k为校正系数；n为主轴转速；α为主轴转速的校正系数；
9、s4根据实际整体叶盘叶根r角的大小选择抛光工具的材料和刀具半径；
10、s5根据田口正交实验表设计轴向超声振动辅助抛光实验，采用5因素5水平(5个参数，每种参数有5组数据)进行实验设计，对整体叶盘叶根r角进行超声振动辅助抛光加工；
11、s6通过对加工后的叶根r角进行粗糙度测量，得到实际粗糙度数据；
12、s7将实际粗糙度数据代入粗糙度预测模型，对预测模型进行校准和验证；
13、s8根据校准后的工件表面粗糙度预测模型，预测相同条件下整体叶盘叶根r角的粗糙度。
14、进一步地，步骤s1包括以下步骤：首先确定影响超声振动辅助抛光运动模型的主要因素，包括超声振动参数(如振幅、频率、作用时间等)、抛光加工参数(如进给速度、轴向抛光深度等)；然后，利用计算机建模技术，建立超声振动辅助抛光运动模型。
15、进一步地，步骤s1超声振动辅助抛光运动模型为:
16、
17、其中，aa为某一时间的振幅；a为最大振幅；f为振动频率；l为运动长度；vw为进给速度；ψ0为初始相位角。
18、进一步地，步骤s2包括以下步骤：首先确定影响抛光工具接触变形模型的主要因素，包括轴向抛光深度、抛光工具参数(如刀具半径、杨氏模量等)、工件参数(如曲率半径、杨氏模量)；然后，利用计算机建模技术，建立抛光工具接触变形模型。
19、进一步地，步骤s2抛光过程中与工件接触时抛光工具的变形模型为:
20、
21、
22、
23、
24、其中，fa为不振动时的轴向抛光力；e1为工件的杨氏模量；e2为抛光工具的杨氏模量；δa为理论轴向抛光深度；r1为工件曲率半径；r2为抛光工具曲率半径；δδa为不振动时抛光工具变形量；r2为接触半径；fb为振动时的轴向抛光力；δδa为振动时抛光工具变形量。
25、进一步地，步骤s5中轴向超声振动辅助抛光实验以主轴转速n、进给速度vw、轴向抛光深度δa、振动频率f和振动幅值a为变量因素，进行实验研究。
26、进一步地，步骤s7中采用matlab数值计算软件将实验数据输入粗糙度预测模型，得到预测结果与实验测量结果的对比分析图。
27、进一步地，步骤s8采用matlab数值计算软件将相同加工参数输入粗糙度预测模型，得到整体叶盘叶根r角的粗糙度预测结果。
28、进一步地，还包括步骤:s9根据预测结果，优化整体叶盘叶根r角的加工参数和抛光工艺，降低工件表面粗糙度。
29、进一步地，步骤s9考虑效率和质量两个优化目标，采用莱维优化算法(lla)得到最优的加工参数和抛光工艺方案。lla借鉴了莱维飞行的特性，在搜索过程中结合了局部搜索和全局搜索，从而实现了更高效的优化。该算法具有较强的全局寻优能力，能够跳出局部最优解，适用于解决各种复杂的优化问题。
30、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
31、(1)本专利技术提供的基于超声振动辅助抛光加工的整体叶盘叶根r角粗糙度预测方法，可以较为准确地预测整体叶盘叶根r角处的粗糙度，获得较优的加工参数来降低工件表面粗糙度。
32、(2)本专利技术建立的超声振动辅助抛光运动模型，此模型能够详细描绘抛光工具与工件间复杂的动态交互过程，及其对整体叶盘叶根r角粗糙度产生的深远影响。
33、(3)本专利技术建立的抛光过程中与工件接触时抛光工具的变形模型精细地模拟了抛光过程中抛光工具的形变，为理解和控制抛光过程提供了重要的理论基础。
34、(4)通过本专利技术可以提高发动机的性能和可靠性，延长发动机的使用寿命。同时，本专利技术的实施可以为企业降低生产成本，提高生产效率，带来显著的经济效益和社会效益。
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1.一种基于超声振动辅助抛光的R角粗糙度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于超声振动辅助抛光的R角粗糙度预测方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：首先确定影响超声振动辅助抛光运动模型的主要因素，包括超声振动参数、抛光加工参数；然后，利用计算机建模技术，建立超声振动辅助抛光运动模型。
3.根据权利要求1所述的一种基于超声振动辅助抛光的R角粗糙度预测方法，其特征在于，步骤S1超声振动辅助抛光运动模型为:
4.根据权利要求1所述的一种基于超声振动辅助抛光的R角粗糙度预测方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：首先确定影响抛光工具接触变形模型的主要因素，包括轴向抛光深度、抛光工具参数、工件参数；然后，利用计算机建模技术，建立抛光工具接触变形模型。
5.根据权利要求1所述的一种基于超声振动辅助抛光的R角粗糙度预测方法，其特征在于，步骤S2抛光过程中与整体叶盘叶根R角工件接触时抛光工具的变形模型为:
6.根据权利要求1所述的一种基于超声振动辅助抛光的R角粗糙度预测方法，其特征在于，步骤S5中轴向超
7.根据权利要求1所述的一种基于超声振动辅助抛光的R角粗糙度预测方法，其特征在于，步骤S7中采用MATLAB数值计算软件将实验数据输入粗糙度预测模型，得到预测结果与实验测量结果的对比分析图。
8.根据权利要求1所述的一种基于超声振动辅助抛光的R角粗糙度预测方法，其特征在于，步骤S8采用MATLAB数值计算软件将相同加工参数输入粗糙度预测模型，得到整体叶盘叶根R角的粗糙度预测结果。
9.根据权利要求1所述的一种基于超声振动辅助抛光的R角粗糙度预测方法，其特征在于，还包括步骤:S9根据预测结果，优化整体叶盘叶根R角的加工参数和抛光工艺。
10.根据权利要求1所述的一种基于超声振动辅助抛光的R角粗糙度预测方法，其特征在于，步骤S9采用双目标优化方法得到最优的加工参数和抛光工艺方案。
...【技术特征摘要】
1.一种基于超声振动辅助抛光的r角粗糙度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于超声振动辅助抛光的r角粗糙度预测方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：首先确定影响超声振动辅助抛光运动模型的主要因素，包括超声振动参数、抛光加工参数；然后，利用计算机建模技术，建立超声振动辅助抛光运动模型。
3.根据权利要求1所述的一种基于超声振动辅助抛光的r角粗糙度预测方法，其特征在于，步骤s1超声振动辅助抛光运动模型为:
4.根据权利要求1所述的一种基于超声振动辅助抛光的r角粗糙度预测方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：首先确定影响抛光工具接触变形模型的主要因素，包括轴向抛光深度、抛光工具参数、工件参数；然后，利用计算机建模技术，建立抛光工具接触变形模型。
5.根据权利要求1所述的一种基于超声振动辅助抛光的r角粗糙度预测方法，其特征在于，步骤s2抛光过程中与整体叶盘叶根r角工件接触时抛光工具的变形模型为:
6.根据权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘超，王科昌，丁京，陈亮，刘成，梁晓艳，
申请(专利权)人：中国航发南方工业有限公司，
类型：发明
国别省市：
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