五轴铣削加工参数优化方法

切削参数优化是一种常用的数控加工工艺优化方法。通过参数优化，不仅可提升实际加工效率[12-13]，还可改善工件质量[14-16]并延长刀具寿命[17-18]。其中，增大切削参数是提升铣削加工效率最为便捷且有效的参数优化方式。然而，切削参数的增加往往会引发刀具颤振，破坏零件表面质量，并加剧刀具磨损。因此，构建高效的参数优化模型，在颤振、表面质量、切削力、磨损等约束条件下，合理选取刀具的切削参数，实现加工效率的最大化已成为当前参数优化亟待解决的核心问题。

1.1考虑材料去除效率与颤振避免的参数优化方法

考虑颤振避免的同时实现材料去除效率(material removal rate,MRR)的最大化是参数优化主要目标[19-21]之一。其中，基于稳定性叶瓣图进行参数优选是一种常见的避振参数优化方法，稳定性叶瓣图如图1所示。例如，BUDAKE和 TEKELIA[22]基于零阶法生成的稳定性叶瓣图，提出了一种确定刀具无颤振加工下的最佳切深参数组合的方法，从而最大化整个加工过程的材料去除效率。

TANG A J和 LIU Z Q[23]同时考虑了主轴转速、轴向切深与径向切深对稳定性的影响，绘制了三维稳定性叶瓣图，并将其应用于薄壁件加工的参数指导，实现了材料去除效率的最大化。ZHANGXM和DINGH[24]则以最小化刀具振动响应为优化目标，将稳定性叶瓣图中不同主轴转速下的最大轴向切深近似为非线性约束，并采用增广拉格朗日函数法求解稳定条件下实现高材料去除效率的最优参数组合。OZOEGWUC等[21]针对型腔槽零件，以整体加工时间为优化目标，通过对叶瓣图中的稳定切削参数进行优化，实现了整个型腔槽加工过程中材料去除效率的最大化。

此外，根据稳定性结果，通过高效的优化方法实现稳定切削参数优化是近年来稳定切削参数优化的一种趋势。例如，胡瑞飞等[25]构建了一种以材料切除率和刀具寿命为优化目标、以铣削稳定性为约束的参数优化模型，其将材料去除效率期望值和刀具寿命期望值作为模型参数以实现多优化目标不同方向之间的量化调节，最后借助遗传算法获取最优的铣削参数。RINGGAARD K等[26]则采用罚函数法建立薄壁工件的铣削过程MRR的优化函数，其将强迫振动与颤振约束作为惩罚项，通过优化实现加工效率的有效提升与振动的有效避免。KUMAR S和 SINGH B[27]则针对车削加工，先采用响应面法构建参数优化模型，随后基于多目标遗传基因算法求解稳定切削参数域中MRR最大的加工参数。BERGMANNB和REIMER S[28]则基于自学习算法提出了一种铣削参数的自适应优化方法，其可以通过加工参数的自行调整实现颤振现象的避免。

1.2多目标参数优化方法

参数优化不仅可以保障在颤振稳定性约束下实现最大的加工效率，还可以将加工过程中的多个评价指标相互结合，进行多目标的综合优化[13,29]。例如，DENGCY等[30]同时以表面定位误差与材料去除效率为目标构建多目标优化模型，并采用非支配排序遗传算法、层次分析法和灰色目标决策法，来求解可以有效平衡精度与效率之间的优化冲突问题的最优参数。AKKUSH[31]则基于田口优化方法，将表面粗糙度、能量耗散、MRR以及振动信号等多种评价指标融入优化模型中，综合选取切削过程的最优加工参数。巩超光等[32]提出一种基于数字孪生的多目标优化方法，首先通过梯度提升回归树算法建立切削参数与加工结果之间的映射关系，然后基于动态非支配排序遗传算法求解铣削参数的Pareto最优解，再结合层次分析法和理想解相似度顺序偏好法进行可视化排序，最终实现兼顾加工效率与加工质量的最优参数获取。ZHANGX等[33]采用在线监测、离线优化的形式，用实时采集到的切削力、主轴功率与扭矩信号指导加工过程的参数优化。DENGCY等[34]针对多阶段加工过程，以零件表面粗糙度和切削时间为优化目标，结合非支配排序遗传算法、熵权算法和优劣解距离法，求解最优的加工参数与走刀轨迹。CHEN X H等[35]针对钣金工件的铣削加工过程，构建了表面粗糙度的理论-数据耦合模型，并以MRR和表面粗糙度为优化目标，采用改进的多目标海鸥优化算法对转速、进给、切深多个加工参数进行优化，最终实现异形钣金件铣削质量和加工效率的综合提高。郗琳等[36]针对钛合金TC4铣削过程，构建涵盖加工效率、生成能耗与合力弯矩的多目标优化模型，随后将实验结果导入径向基神经网络预测模型，结合粒子群算法进行帕累托寻优求解，最终得到可以提升多个优化指标的最优参数组合。LUFY等[37]针对多道次加工过程建立了能耗模型与考虑工件变形约束的集成优化模型,并基于分层强化学习算法进行分层求解,宏观层负责参数规划,微观层用于路径生成，经过二者的交互反馈与相互协作，实现切削参数的优化并有效降低加工过程的时间与生产能耗。

1.3基于主轴转速变化抑制颤振技术的参数优化方法

在颤振抑制方法中，主轴转速变化(spindle speed variation,SSV)技术，是一种通过转速连续变化改变刀具时滞量、打破颤振积聚效应的主动抑振方法，具体如图2所示。其不同转速变化频率和不同的转速变化幅度往往会带来不同的颤振抑制效果[38],因此,针对 SSV方法进行参数优化实现抑振效果的提升也是许多SSV方法研究的主要工作。

例如， SEGUY S等[39]针对三角变化的 SSV加工过程，根据主轴运动学约束确定主轴变速的参数范围，并采用半离散法获取不同 SSV参数下的稳定性分析结果，以此选取最优变速参数指导加工。 ZHU M等[40]则从能量积累的角度，分析了SSV过程中时滞变化对系统能量输入的影响，提出了一种基于相位延迟分析的解析方法以优选SSV参数，实现颤振的有效抑制。 NIU J B等[41]则基于自身提出的变步长积分方法，针对正弦变化与三角变化两种SSV加工方式分别进行稳定性分析，并在分析结果中确最优参数区域用于参数获取，参数优化结果如图3所示。 DINGLY等 [42−44] 则针对车削加工过程 SSV参数的在线优化做了一系列研究:其首先构建了一个基于比例、积分和微分(proportionalintegral derivative,PID)控制器的主轴闭环控制系统，其可以在颤振发生时自适应调整主轴转速变化的幅度，实现颤振的在线抑制;随后，将控制器优化为分数阶比例积分微分(fractional-order proportional integral differential, FOPID)控制器[43]，实现主轴转速变化幅度与变化频率2个参数的同时调节;在上述基础上，将系统时变动力学特性纳入考虑，提出了一种无模型自适应滑模控制算法[44]，其面对不同的环境与加工工况时，均可有效实现颤振抑制效果的提升。WANGCX等[45]借助遗传基因算法,对 SSV过程中的主轴转速变化参数与刀具螺旋角均进行了优化,并应用于高速铣削过程中，增加最大稳定轴向切削深度。NAM S等[46]则对 SSV应用过程中的主轴转速变化轮廓曲线进行了优化,针对主轴速度变化率低时颤振抑制的效果较差的情况[47],自行设计了恒百分比加速度的主轴转速变化轮廓曲线,保障主轴速度变化率尽可能维持在较高水平，从而实现颤振抑制效果的提升。作者团队 [48] 进一步将SSV加工过程中的工件路径长度与刀具径向切深纳入实际优化框架，以路径长度作为优化目标，通过选择最优的加工参数与SSV参数，实现加工路径的显著缩短。

上述参数优化方法的主要流程分为三步:构建参数优化模型、建立优化目标与参数变量的映射关系、求解最优参数。常规参数优化流程可以概括为:针对不同的加工过程，选用具体的优化目标，搭配相应的参数变量与约束条件进行最优参数的获取。其中，变量参数主要包括切削深度、主轴转速与进给速度等;而目标函数则需要根据实际切削加工的零件需求与生产成本需要进行设定，其可以细分为单目标或多目标的优化模型，目标函数的指标包括材料去除效率大小、表面粗糙度高低、振动信号强弱等;针对约束条件(如颤振约束)的遵守，主要通过将其转换为罚函数项或设定参数可行域两种常见手段。

五轴铣削加工参数优化方法

产品视频

U30五轴加工中心视频

U30Pro五轴加工中心视频

U600S五轴加工中心视频

联系我们

关注官方微信