System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种薄壁叶片多轴铣削加工参数优化方法、装置、计算机可读存储介质及产品制造方法及图纸_技高网

一种薄壁叶片多轴铣削加工参数优化方法、装置、计算机可读存储介质及产品制造方法及图纸

技术编号:41156575 阅读:4 留言:0更新日期:2024-04-30 18:20
本发明专利技术公开了一种薄壁叶片多轴铣削加工参数优化方法、装置、计算机可读存储介质及产品,涉及叶片铣削加工优化技术领域,方法包括:采集铣削过程中的主轴振动信号、主轴扭矩信号和铣削完成后的叶片的点云数据;根据点云数据计算加工平均偏差和加工质量稳定性指标;利用小波包变换将主轴振动信号分解为多个包含不同频带的子信号,并确定刀具颤振指标;利用多层感知机构建薄壁叶片铣削加工参数优化模型,并确定优化参数、优化目标和约束条件;采用基于多目标遗传算法的组合优化算法确定最优的铣削加工参数组合。本发明专利技术基于数据和物理模型联合驱动获得最优的铣削加工参数组合,提高了叶片的加工质量与批量加工合格率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及叶片铣削加工优化,特别涉及一种薄壁叶片多轴铣削加工参数优化方法、装置、计算机可读存储介质及产品


技术介绍

1、薄壁叶片在航空航天领域应用广泛,其具有结构复杂,刚性较差和时变性强等特点。例如航空发动机中的风扇叶片、涡轮叶片以及压气机叶片等都属于典型的具有复杂曲面的薄壁叶片。叶片是航空发动机的核心部件,仅一个航空发动机中的叶片数量可达上千片,各种叶片的制造工作量在整个发动机制造工作量中占比极大。因此叶片的制造质量极大地影响整个发动机的性能和服役寿命。由于叶片的工作环境通常较为恶劣,因此需要较高的加工精度和表面质量以满足抗疲劳、耐腐蚀和空气动力学性能的要求。叶片的前后缘、叶盆和叶背均为复杂空间曲面,因此为了保证加工精度,当前多轴铣削是加工叶片最主要的制造方法。在薄壁叶片的铣削加工过程中,由于叶片刚度较差,经常出现颤振现象,从而导致刀具的磨损甚至崩坏以及恶化的表面质量。鉴于叶片复杂的曲面结构以及易发生颤振的特性,如何达到预期的叶片加工精度一直是工艺部门研究的重点。在多轴数控铣削加工中,铣削参数的选取对最终的加工质量有极重要的影响。当前铣削参数的取值主要依赖工艺人员按照生产经验进行选取,然后根据经验取值进行零件试切实验,对工艺规划的合理性进行验证并检测干涉碰撞情况。这种单纯依赖生产经验的铣削参数取值方法,难以实现高质量和高精度的叶片铣削加工,常存在叶片叶型轮廓度误差过大导致叶片加工不合格等问题。因此需要专门的薄壁叶片铣削参数优化方法去优化加工参数,指导叶片实际加工,提高叶片加工的质量与加工成功率。

2、近年来,关于铣削加工参数优化的研究主要面向简单的平面或空间直线加工路径,极少有专门面向叶片这种具有复杂空间曲面的铣削参数优化研究。当前面向叶片的铣削参数优化方法主要依赖利用经验公式构建复杂的动力学模型或者采用仿真软件模拟加工过程。然而在构建动力学模型时,往往需要将刀具-工件系统进行抽象和简化并引入静态的力学或动力学参数,因此这种经验模型与真实的加工过程有较大的差距。在利用仿真软件模拟加工过程时,由于仿真软件的限制,不仅无法模拟完整的加工参数,而且也忽略了众多加工过程中的实际物理约束,从而导致仿真加工场景与真实的加工场景有很大差异。


技术实现思路

1、本专利技术的目的是提供一种薄壁叶片多轴铣削加工参数优化方法、装置、计算机可读存储介质及产品,基于数据和物理模型联合驱动获得最优的铣削加工参数组合。

2、为实现上述目的,本专利技术提供了一种薄壁叶片多轴铣削加工参数优化方法,包括:

3、在薄壁叶片多轴铣削加工正交实验中,采集铣削过程中的主轴振动信号、主轴扭矩信号和铣削完成后的叶片的点云数据;

4、根据所述点云数据计算加工平均偏差和加工质量稳定性指标;

5、利用小波包变换将所述主轴振动信号分解为多个包含不同频带的子信号,并确定刀具颤振指标;

6、利用多层感知机构建薄壁叶片铣削加工参数优化模型;所述薄壁叶片铣削加工参数优化模型的输入为铣削加工参数组合,输出为加工平均偏差、加工质量稳定性指标、刀具颤振指标和最大主轴转矩;所述铣削加工参数组合包括主轴转速、进给速度、切削深度和路径间距;

7、确定所述薄壁叶片铣削加工参数优化模型的优化参数、优化目标和约束条件;

8、根据所述优化参数、所述优化目标和所述约束条件,采用基于多目标遗传算法的组合优化算法确定最优的铣削加工参数组合。

9、为实现上述目的,本专利技术还提供了一种计算机装置,包括:存储器、处理器以存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序以实现上述薄壁叶片多轴铣削加工参数优化方法的步骤。

10、为实现上述目的,本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述薄壁叶片多轴铣削加工参数优化方法的步骤。

11、为实现上述目的,本专利技术还提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序,该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述薄壁叶片多轴铣削加工参数优化方法的步骤。

12、根据本专利技术提供的具体实施例,本专利技术公开了以下技术效果:

13、本专利技术从数据挖掘的角度,基于真实的叶片加工过程数据捕捉铣削过程的动态时变特性,并且引入多个真实的物理约束对薄壁叶片的铣削加工参数进行了优化,提高了叶片的加工质量与批量加工合格率。

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【技术保护点】

1.一种薄壁叶片多轴铣削加工参数优化方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的薄壁叶片多轴铣削加工参数优化方法,其特征在于,所述加工平均偏差和加工质量稳定性指标的计算公式为:

3.根据权利要求1所述的薄壁叶片多轴铣削加工参数优化方法,其特征在于,利用小波包变换将所述主轴振动信号分解为多个包含不同频带的子信号,并确定刀具颤振指标,具体包括:

4.根据权利要求3所述的薄壁叶片多轴铣削加工参数优化方法,其特征在于,采用基于峭度指标和能量熵的方法自适应的对小波包变换中的分解层数和小波基函数进行赋值。

5.根据权利要求3所述的薄壁叶片多轴铣削加工参数优化方法,其特征在于,所述刀具颤振指标的计算公式为:

6.根据权利要求1所述的薄壁叶片多轴铣削加工参数优化方法,其特征在于,确定所述薄壁叶片铣削加工参数优化模型的优化参数为铣削加工参数组合;所述优化目标为最小化加工平均偏差和最大化加工质量稳定性指标;所述约束条件包括优化参数取值约束、加工质量约束以及加工安全约束。

7.一种计算机装置,包括:存储器、处理器以存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1-7中任一项所述薄壁叶片多轴铣削加工参数优化方法的步骤。

8.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述薄壁叶片多轴铣削加工参数优化方法的步骤。

9.一种计算机程序产品,包括计算机程序,其特征在于,该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述薄壁叶片多轴铣削加工参数优化方法的步骤。

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【技术特征摘要】

1.一种薄壁叶片多轴铣削加工参数优化方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的薄壁叶片多轴铣削加工参数优化方法,其特征在于,所述加工平均偏差和加工质量稳定性指标的计算公式为:

3.根据权利要求1所述的薄壁叶片多轴铣削加工参数优化方法,其特征在于,利用小波包变换将所述主轴振动信号分解为多个包含不同频带的子信号,并确定刀具颤振指标,具体包括:

4.根据权利要求3所述的薄壁叶片多轴铣削加工参数优化方法,其特征在于,采用基于峭度指标和能量熵的方法自适应的对小波包变换中的分解层数和小波基函数进行赋值。

5.根据权利要求3所述的薄壁叶片多轴铣削加工参数优化方法,其特征在于,所述刀具颤振指标的计算公式为:

6.根据权利要求1所述的薄壁叶片多轴铣削加工参数优化方法,其特征在于,确定...

【专利技术属性】
技术研发人员:皮德常高丰徐悦
申请(专利权)人:南京航空航天大学
类型:发明
国别省市:

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