CN108776459A - 一种提升五轴数控机床加工精度的工艺方法 - Google Patents

一种提升五轴数控机床加工精度的工艺方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种提升五轴数控机床加工精度的工艺方法，包括偏差计算、点云镜像计算和理论曲面调整这几个步骤。本发明的优点：考虑到多种误差源对零件加工精度的影响，本发明提出了一种提升复杂曲面五轴加工精度的工艺方法，不仅及时修正了精加工刀具路径，有效的降低了复杂曲面零件加工的报废率，而且提高了五轴数控机床的制造加工精度。

Description

一种提升五轴数控机床加工精度的工艺方法
技术领域
本发明涉及数控加工技术领域，具体涉及一种提升五轴数控机床加工精度的工艺方法。
背景技术
零件数控加工过程中，零件的加工质量受到众多误差源的影响，如刀具误差、工件定位误差、机床几何误差等。多种误差源的作用使得零件加工完成后的结构尺寸与理论模型不能保证完全一致，存在一定的几何尺寸误差，尤其对于曲率变化较大的复杂曲面类零件，零件加工完成后的尺寸误差会进一步的加大。五轴联动数控机床作为复杂曲面类零件加工最为常用的一种工具，即在零件五轴数控加工过程中，通过对刀具位置的不断调整，保证刀具与零件处于最优的加工状态并抑制了干涉现象的发生，使复杂曲面类零件加工质量的提升得到了保障。另外，由于在线检测技术能够消除零件装夹过程中的重复定位误差等问题，有效的保证了零件评测数据的可靠性及可操作性。因此以零件五轴数控机床在线检测数据作为基础，提出一种提升复杂曲面五轴加工精度的工艺方法，对零件加工质量的保障具有重要的意义。
(1)Cho和Seo等人利用人工智能神经网络算法，对在线检测数据进行训练，从而实现零件加工质量的提升。(参见Cho MW,Seo TI.Machiningerrorcompensationusingradialbasisfunctionnetworkbasedon CAD/CAM/CAIintegrationconcept.InternationalJournalofProductionResearch,2002,40(9):2159～2174)。
(2)Chen和Gao等人根据空间统计学原理，对在线检测数据进行分析，将加工中的误差源分解为***和随机两类，并以此为依据，指导后续零件加工。(参见ChenY,Gao J,Deng H,et al.Spatial statistical analysis and compensation of machiningerrors for complex surfaces.Precision Engineering,2013,1(1):203～212.)。
(3)Bi和Huang等人重点分析了机床误差对零件加工精度的影响，并使用在线检测的方法，实现了对所建立的五轴数控机床转轴误差预测模型参数的识别，给出了利用该模型降低零件加工误差的具体方案。(参见Bi Q,HuangN,Sun C,etal.Identification andCompensation ofGeometric Errors ofRotaryAxes on Five-axis Machine by On-machine Measurement.International Journal ofMachine Tools and Manufacture,2014,89:182～191)。
文献(1)(2)中所提出的加工方法主要还是以三轴数控机床为研究对象，而对于五轴数控机床加工并不适用。
文献(3)中所建立的数学模型，只考虑了机床运动过程中的几何误差，且仅限于对单一误差源的作用，但对五轴数控机床多误差源的综合考量并未涉及。
发明内容
本发明为了解决上述的各种问题，提供了一种应对多种误差源对加工型面精度影响的提升五轴数控机床加工精度的工艺方法。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案为：一种提升五轴数控机床加工精度的工艺方法，包括以下步骤：
A、偏差计算:利用理论曲面轮廓信息数据，对曲面进行采样点规划，应用在线检测技术，获得采样点坐标。实际加工轮廓的采样点云通过沿法线方向接触零件表面获得，采样点对于理论曲面的位置偏差可表示为：
式中，表示采样点Qh的三维坐标，表示采样点Qh在理论曲面轮廓上的理论点Gh的三维坐标；
B、点云镜像计算：以实际曲面轮廓的采样点为基础数据，利用“镜像”原理对采样点进行反向偏置移动，得到“镜像”点云。设“镜像”点为Ui，“镜像”点Ui可表示为：
式中，和分别为“镜像”点和采样点的三维坐标；ΔEh为采样点对于理论曲面的位置偏差；(nhx,nhy,nhz)为单位法向偏差矢量；
C、理论曲面调整：理论曲面模型调整包括以下具体实施步骤：
1)将理论曲面加厚Ds(mm)，形成参考曲面设为R，并再次以Ds(mm)厚度进行偏置，形成第一阶段精加工曲面设为F，从而使精加工阶段的切削用量保持一致；
2)对曲面F进行数控加工操作，以参考曲面R作为采样规划基体，实现对加工完成后曲面的在线检测，保存采样点云数据；
3)结合参考曲面R，根据公式(1)和(2)，实现采样点的位置偏差和点云镜像的计算；
4)将点云镜像计算获得数据点记作Cj，由参考曲面R规划的理论采样点记作Cl，然后对理论采样点云进行坐标优化计算，使得Cl到Cj的最大距离最小，并计算获得相应的坐标变换矩阵T；
5)将参考曲面R按照计算获得的坐标变换矩阵T进行调整，并调整后的参考曲面R’以Ds(mm)反向进行偏置，得到精加工第二阶段的曲面S；
6)将调整后的曲面模型在CAM(ComputerAided Manufacturing)软件中进行刀具加工路径规划，通过后置处理软件生成精加工数控指令。
本发明与现有技术相比的优点在于：考虑到多种误差源对零件加工精度的影响，本发明提出了一种提升复杂曲面五轴加工精度的工艺方法，不仅及时修正了精加工刀具路径，有效的降低了复杂曲面零件加工的报废率，而且提高了五轴数控机床的制造加工精度。
附图说明
图1为本发明一种提升复杂曲面五轴加工精度的工艺方法的采样点对于理论曲面的位置偏差示意图。
图2为本发明一种提升复杂曲面五轴加工精度的工艺方法的点云镜像计算原理图。
图3为本发明一种提升复杂曲面五轴加工精度的工艺方法的理论曲面调整示意图。
图4为本发明一种提升复杂曲面五轴加工精度的工艺方法的精加工曲面调整原理图。
图5为本发明一种提升复杂曲面五轴加工精度的工艺方法的加工零件图。
图6为本发明一种提升复杂曲面五轴加工精度的工艺方法的加工质量对比图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的详细说明。
1.偏差计算
利用理论曲面轮廓信息数据，对曲面进行采样点规划，应用在线检测技术，实现对实际加工曲面的在线检测，并记录相应的采样点坐标数据信息，该坐标数据体现了实际加工曲面轮廓的质量信息。实际加工轮廓的采样点云一般通过沿法线方向接触零件表面获得，如附图1所示，采样点对于理论曲面的位置偏差可表示为：
式中，表示采样点Qh的三维坐标，表示采样点Qh在理论曲面轮廓上的理论点Gh的三维坐标。
2.点云镜像计算
本方法是以实际曲面轮廓的采样点为基础数据，利用“镜像”原理对采样点进行反向偏置移动，得到“镜像”点云，并以此“镜像”点作为理论曲面调整的依据。如附图2所示，“镜像”点Ui可表示为：
式中，和分别为“镜像”点和采样点的三维坐标；ΔEh为采样点对于理论曲面的位置偏差；(nhx,nhy,nhz)为单位法向偏差矢量。
3.理论曲面调整方法
在五轴数控机床加工复杂曲面零件过程中，由于多种误差源的影响，零件的加工都会有“过切”和“欠切”的问题，而任何加工方式的选用，“过切”和“欠切”的现象都无法避免，即高精加工方法仅能对由理论刀具路径形成的“过切”和“欠切”问题进行修正，而“过切”和“欠切”无法彻底解决。因此，基于对上述问题的分析，本方法旨在对复杂曲面零件五轴加工工艺进行重新分配，细分为两阶段精加工过程，并利用在线检测数据，通过对零件理论模型的调整，实现最终精加工刀具路径的修正，从而有效的降低“过切”和“欠切”问题对零件加工精度的影响，提升零件整体的加工质量。理论曲面模型调整的具体实施步骤为：
第一步：如附图3所示，为了有效抑制“过切”和“欠切”问题，将理论曲面加厚Ds(mm)，形成参考曲面R，并再次以Ds(mm)厚度进行偏置，形成第一阶段精加工曲面F，从而使精加工阶段的切削用量保持一致；
第二步：对曲面F进行数控加工操作，以参考曲面R作为采样规划基体，实现对加工完成后曲面的在线检测，保存采样点云数据；
第三步：结合参考曲面R，根据公式(1)和(2)，实现采样点的位置偏差和点云镜像的计算；
第四步：将点云镜像计算获得数据点记作Cj，由参考曲面R规划的理论采样点记作Cl，利用序列二次规划(Sequential Quadratic Programming，SQP)算法，对理论采样点云进行坐标优化计算，使得Cl到Cj的最大距离最小，并计算获得相应的坐标变换矩阵T；
第五步：如附图4所示，将参考曲面R按照计算获得的坐标变换矩阵T进行调整，并调整后的参考曲面R’以Ds(mm)反向进行偏置，得到精加工第二阶段的曲面S；
第六步：将调整后的曲面模型在CAM(ComputerAided Manufacturing)软件中进行刀具加工路径规划，通过后置处理软件生成精加工数控指令。
4.实验验证
为验证本方案的可行性，分别使用传统方法和本方法对附图5所示的零件型面1和2进行数控加工，测量加工完成后的零件质量。如附图6所示，型面2的整体加工精度相对于型面1有了明显的提升，从而验证了本方法的可行性。

Claims (1)

1.一种提升五轴数控机床加工精度的工艺方法，其特征在于：包括以下步骤：
A、偏差计算:利用理论曲面轮廓信息数据，对曲面进行采样点规划，应用在线检测技术，获得采样点坐标。实际加工轮廓的采样点云通过沿法线方向接触零件表面获得，采样点对于理论曲面的位置偏差可表示为：
式中，表示采样点Qh的三维坐标，表示采样点Qh在理论曲面轮廓上的理论点Gh的三维坐标；
B、点云镜像计算：以实际曲面轮廓的采样点为基础数据，利用“镜像”原理对采样点进行反向偏置移动，得到“镜像”点云。设“镜像”点为Ui，“镜像”点Ui可表示为：
式中，和分别为“镜像”点和采样点的三维坐标；ΔEh为采样点对于理论曲面的位置偏差；(nhx,nhy,nhz)为单位法向偏差矢量；
C、理论曲面调整：理论曲面模型调整包括以下具体实施步骤：
1)将理论曲面加厚Ds(mm)，形成参考曲面R，并再次以Ds(mm)厚度进行偏置，形成第一阶段精加工曲面F，从而使精加工阶段的切削用量保持一致；
2)对曲面F进行数控加工操作，以参考曲面R作为采样规划基体，实现对加工完成后曲面的在线检测，保存采样点云数据；
3)结合参考曲面R，根据公式(1)和(2)，实现采样点的位置偏差和点云镜像的计算；
4)将点云镜像计算获得数据点记作Cj，由参考曲面R规划的理论采样点记作Cl，然后对理论采样点云进行坐标优化计算，使得Cl到Cj的最大距离最小，并计算获得相应的坐标变换矩阵T；
5)将参考曲面R按照计算获得的坐标变换矩阵T进行调整，并调整后的参考曲面R’以Ds(mm)反向进行偏置，得到精加工第二阶段的曲面S；
6)将调整后的曲面模型在CAM(Computer Aided Manufacturing)软件中进行刀具加工路径规划，通过后置处理软件生成精加工数控指令。
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