CN101644921A - 一种改进型板料数控折弯设计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明为一种改进型板料数控折弯设计方法，通过该方法设计的加工尺寸，由数控机进行加工，加工精度高，具有稳定的加工质量。利用折弯半径推导出进深和后挡料位置，根据进深公式和后挡料位置公式分别控制上模滑块行程和后挡料定位，从而精确控制折弯角度和折弯位置，分别在X、Y方向控制折弯机械部件的后挡料位置和上模进程；在X方向，用伺服电机驱动折弯机械部件的后挡料定位，从而决定折弯位置；在Y方向，通过伺服液压***来控制折弯机械部件的滑块的行程，从而决定角度的大小；其特征在于：进深和后挡料位置计算进深公式如下：H≈V/2tg(A/2)h＝H－(R+t)/sin(A/2)+R后挡料的位置公式：W＝L1+L2/2＝L1+(R+xt)A∏/360式中L1、t可以根据工件直接测量；L1是直边长度，t是材料厚度。
Description
(一)技术领域
本发明涉及板料折弯技术领域，具体为一种改进型板料折弯设计方法。
(二)背景技术
数控机床是一种装有程序控制***的自动化机床。该控制***能够逻辑地处理具有控制编码或其他符号指令规定的程序，并将其译码，从而使机床动作并加工零件。与普通机床相比，数控机床有如下特点：加工精度高，具有稳定的加工质量；可进行多坐标的联动，能加工形状复杂的零件；加工零件改变时，一般只需要更改数控程序，可节省生产准备时间；机床本身的精度高、刚性大，可选择有利的加工用量，生产率高(一般为普通机床的3到5倍)；机床自动化程度高，可以减轻劳动强度。尽管近年来数控折弯行业有了很大的发展，但是仍然存在不足和缺陷，位置计算不够，精确度不够。目前国内外有一些数控折弯机具有角度编程功能，由于但实际上误差很大，有些甚至误差高达几度，这样只能对工件进行粗加工。
(三)发明内容
针对问题，本发明提供了一种改进型板料数控折弯设计方法，通过该方法设计的加工尺寸，由数控机进行加工，加工精度高，具有稳定的加工质量。
其技术方案是这样的：利用折弯半径推导出进深和后档料位置，根据进深公式和后档料位置公式分别控制上模滑块行程和后档料定位，从而精确控制折弯角度和折弯位置，分别在X、Y方向控制折弯机械部件的后档料位置和上模进程；在X方向，用伺服电机驱动折弯机械部件的后挡料定位，从而决定折弯位置；在Y方向，通过伺服液压***来控制折弯机械部件的滑块的行程，从而决定角度的大小；其特征在于：
进深和后档料位置计算
进深公式如下：
H≈V/2tg(A/2)
h＝H-(R+t)/sin(A/2)+R
金属材料折弯后的弯曲部分是个圆弧，在弯曲过程中内侧受压而缩短，外侧受拉而伸长，在压缩和拉伸两部分的交界处有一层长度保持不变，称为中性层，中性层的位置是随着内径R和厚度t的比例改变而移动的；
根据平面几何原理可计算出弯曲处中性层的弧长：L2＝(R+xt)A∏/180
在下料时，上模和材料的接触位置应该在圆弧的中点，
后档料的位置公式：
W＝L1+L2/2＝L1+(R+xt)A∏/360
式中L1、t可以根据工件直接测量；L1是直边长度，t是材料厚度；
其进一步特征在于：开口宽度、材料厚度和折弯半径R间的关系通过BP神经网络拟合出；
BP神经网络它的左、右各层之间的各个神经元实现全连接，即左层的每一个神经元与右层的每个神经元都有连接，而上下层各神经元之间无连接，当一对学习模式提供给网络后，其神经元的激活值将从输入层经各中间层向输出层传播，在输出层的各神经元输出对应于输入模式的网络响应，然后，按减少希望输出与实际输出误差的原则，从输出层经中间层、最后回到输入层逐层修正各连接权；由于BP神经网络有处于中间位置的隐含层，对于任何在闭区间内的一个连续函数都可以用单隐含层的BP网络逼近，即一个3层BP网络就可以完成任意的n维到m维的映射，因而本文采用单隐含层的3层BP神经网络建立预测模型；
确定隐含层的节点，设输入层节点数为k，则隐含层的节点数为2k+1。开口宽度、材料厚度作为输入，半径作为输出，k＝2，则设定网络隐含层的节点个数为5，使用来自加工弯曲件的样本加工记录作为训练样本，取5000组样本用仿真软件作MATLAB进行训练，训练函数采用trainlm(一种BP训练专用函数名称，无法翻译为中文名)，根据大量样本数据训练出的四个权重矩阵：输入层的权值矩阵WI2H，阀值矩阵BIAS1，隐含层的权值矩阵WH2O，阀值矩阵BIAS2；
根据拟合出的半径曲线求得半径R后，把R带入上文推导出的进深公式和后档料公式即可计算出进深和后档料尺寸。
采用上述设计方法对板料进行加工，其加工精度高，加工质量稳定。
(四)附图说明
图1是进深计算原理，图中A-编程角度，V-下模开口角度，R-折弯后的内圆弧半径，h-进深；
图2是后档料计算原理；
图3是人机界面模块关系图；
图4是自定义控件类的继承关系。
(五)具体实施方式
见图1、图2、利用折弯半径推导出进深和后档料位置，根据进深公式和后档料位置公式分别控制上模滑块行程和后档料定位，从而精确控制折弯角度和折弯位置，分别在X、Y方向控制折弯机械部件的后档料位置和上模进程；在X方向，用伺服电机驱动折弯机械部件的后挡料定位，从而决定折弯位置；在Y方向，通过伺服液压***来控制折弯机械部件的滑块的行程，从而决定角度的大小；进深和后档料位置计算
进深公式如下：
H≈V/2tg(A/2)
h＝H-(R+t)/sin(A/2)+R
金属材料折弯后的弯曲部分是个圆弧，图3中虚线把材料分成了两部分，在弯曲过程中内侧受压而缩短，外侧受拉而伸长。在压缩和拉伸两部分的交界处有一层长度保持不变，称为中性层。中性层的位置是随着内径R和厚度t的比例改变而移动的。中性层位移系数x＝d/t可查表1得。
表1
| R/t | 0.1 | 0.25 | 0.5 | 1.0 | 2.0 | 3.0 | 4.0 | ＞4.0 |
| x | 0.82 | 0.87 | 0.92 | 0.96 | 0.99 | 0.992 | 0.995 | 1.0 |
图3显示了后档料的定位尺寸，由于板材弯曲时发生变形，工件上标注的尺寸都是外表面的尺寸，工人在下料时无法知道发生形变的大小。在材料的弯曲变形过程中，中性层长度不发生改变，因此只有得到中性层的长度，才能按照目标尺寸下料，为后档料定位提供准确数据。
根据平面几何原理可计算出弯曲处中性层的弧长L2：L2＝(R+xt)A∏/180
在下料时，上模和材料的接触位置应该在圆弧的中点，后档料的位置公式：
W＝L1+L2/2＝L1+(R+xt)A∏/360
式中L1、t可以根据工件直接测量，中性层位移系数x查表1可得。
开口宽度、材料厚度和折弯半径R间的关系通过BP神经网络拟合出；
BP神经网络它的左、右各层之间的各个神经元实现全连接，即左层的每一个神经元与右层的每个神经元都有连接，而上下层各神经元之间无连接，当一对学习模式提供给网络后，其神经元的激活值将从输入层经各中间层向输出层传播，在输出层的各神经元输出对应于输入模式的网络响应，然后，按减少希望输出与实际输出误差的原则，从输出层经中间层、最后回到输入层逐层修正各连接权；由于BP神经网络有处于中间位置的隐含层，对于任何在闭区间内的一个连续函数都可以用单隐含层的BP网络逼近，即一个3层BP网络就可以完成任意的n维到m维的映射，因而本文采用单隐含层的3层BP神经网络建立预测模型；
确定隐含层的节点，设输入层节点数为k，则隐含层的节点数为2k+1。开口宽度、材料厚度作为输入，半径作为输出，k＝2，则设定网络隐含层的节点个数为5，使用来自加工弯曲件的样本加工记录作为训练样本，取5000组样本用仿真软件作MATLAB进行训练，训练函数采用trainlm(一种BP训练专用函数名称，无法翻译为中文名)，根据大量样本数据训练出的四个权重矩阵：输入层的权值矩阵WI2H，阀值矩阵BIAS1，隐含层的权值矩阵WH2O，阀值矩阵BIAS2；
根据拟合出的半径曲线求得半径R后，把R带入上文推导出的进深公式和后档料公式即可计算出进深和后档料尺寸。
Claims (3)
1、一种改进型板料数控折弯设计方法，利用折弯半径推导出进深和后档料位置，根据进深公式和后档料位置公式分别控制上模滑块行程和后档料定位，从而精确控制折弯角度和折弯位置，分别在X、Y方向控制折弯机械部件的后档料位置和上模进程；在X方向，用伺服电机驱动折弯机械部件的后挡料定位，从而决定折弯位置；在Y方向，通过伺服液压***来控制折弯机械部件的滑块的行程，从而决定角度的大小；其特征在于：
进深和后档料位置计算
进深公式如下：
H≈V/2tg(A/2)
h＝H-(R+t)/sin(A/2)+R
金属材料折弯后的弯曲部分是个圆弧，在弯曲过程中内侧受压而缩短，外侧受拉而伸长，在压缩和拉伸两部分的交界处有一层长度保持不变，称为中性层，中性层的位置是随着内径R和厚度t的比例改变而移动的，
根据平面几何原理可计算出弯曲处中性层的弧长：L2＝(R+xt)A∏/180
在下料时，上模和材料的接触位置应该在圆弧的中点，
后档料的位置公式：
w＝L1+L2/2＝L1+(R+xt)A∏/360
式中L1、t可以根据工件直接测量；L1是直边长度，t是材料厚度。
2、根据权利要求1所述一种改进型板料数控折弯设计方法，其特征在于：开口宽度、材料厚度和折弯半径R间的关系通过BP神经网络拟合出。
3、根据权利要求2所述一种改进型板料数控折弯设计方法，其特征在于：BP神经网络它的左、右各层之间的各个神经元实现全连接，即左层的每一个神经元与右层的每个神经元都有连接，而上下层各神经元之间无连接，当一对学习模式提供给网络后，其神经元的激活值将从输入层经各中间层向输出层传播，在输出层的各神经元输出对应于输入模式的网络响应，然后，按减少希望输出与实际输出误差的原则，从输出层经中间层、最后回到输入层逐层修正各连接权；由于BP神经网络有处于中间位置的隐含层，对于任何在闭区间内的一个连续函数都可以用单隐含层的BP网络逼近，即一个3层BP网络就可以完成任意的n维到m维的映射，因而本文采用单隐含层的3层BP神经网络建立预测模型；确定隐含层的节点，设输入层节点数为k，则隐含层的节点数为2k+1。开口宽度、材料厚度作为输入，半径作为输出，k＝2，则设定网络隐含层的节点个数为5，使用来自加工弯曲件的样本加工记录作为训练样本，取5000组样本用仿真软件作MATLAB进行训练，训练函数采用trainlm，根据大量样本数据训练出的四个权重矩阵：输入层的权值矩阵WI2H，阀值矩阵BIAS1，隐含层的权值矩阵WH20，阀值矩阵BIAS2；
根据拟合出的半径曲线求得半径R后，把R带入上文推导出的进深公式和后档料公式即可计算出进深和后档料尺寸。
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