CN117930787B - 一种数控机床加工的工艺参数优化方法 - Google Patents
一种数控机床加工的工艺参数优化方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117930787B CN117930787B CN202410327867.1A CN202410327867A CN117930787B CN 117930787 B CN117930787 B CN 117930787B CN 202410327867 A CN202410327867 A CN 202410327867A CN 117930787 B CN117930787 B CN 117930787B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- energy consumption
- numerical control
- control machine
- parameters
- black box
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 124
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title claims abstract description 26
- 238000003754 machining Methods 0.000 title claims description 12
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 claims abstract description 217
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 claims description 43
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 claims description 25
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 8
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 5
- 230000003071 parasitic effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 claims 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 abstract description 22
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 4
- 230000003993 interaction Effects 0.000 abstract description 3
- 238000002922 simulated annealing Methods 0.000 description 10
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 5
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 5
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 4
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000009347 mechanical transmission Effects 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 238000007476 Maximum Likelihood Methods 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000002939 conjugate gradient method Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000012886 linear function Methods 0.000 description 1
- 238000003801 milling Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 238000010129 solution processing Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
- G05B19/41865—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by job scheduling, process planning, material flow
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/32—Operator till task planning
- G05B2219/32252—Scheduling production, machining, job shop
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Numerical Control (AREA)
Abstract
本发明涉及数控机床工艺优化技术领域，解决了目前使用的工艺参数优化算法收敛速度慢以及精确度低的技术问题，尤其涉及一种数控机床加工的工艺参数优化方法，包括：基于数字孪生***获取数控机床实时的工艺参数以及对应的能耗；根据工艺参数以及对应的能耗分别建立多种能耗的黑箱模型，并对黑箱模型进行求解获得数控机床各部分能耗的数学模型；将各部分能耗的数学模型整合为用于在线预测当前工艺参数下数控机床能耗的能耗模型。本发明依托于数字孪生技术实现虚拟平台与现实数控机床的交互，能够获得实时的数据以及监控数控机床的状态，可以快速实现对工艺参数的优化并提高算法的收敛速度，从而降低数控机床的能耗。
Description
技术领域
本发明涉及数控机床工艺优化技术领域，尤其涉及一种数控机床加工的工艺参数优化方法。
背景技术
在数控机床加工过程中，工艺参数直接决定了加工产品的质量、加工过程的能耗和加工的效率等，同时还决定了刀具的使用寿命。目前工艺参数的设置一般都依靠人工经验进行设定，然后在进行优化。
为了降低数控机床加工过程中的能耗，目前主要使用优化算法对工艺参数进行优化。比较常用的算法如模拟退火算法，但是该算法存在参数更新过于随机，导致迭代次数过多；并且结束条件固定，不能根据实际收敛情况改变等问题，从而导致收敛速度比较慢，难以满足对于工艺参数进行优化的高精度需求。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种数控机床加工的工艺参数优化方法，解决了目前使用的工艺参数优化算法收敛速度慢以及精确度低的技术问题。
为解决上述技术问题，本发明提供了如下技术方案：一种数控机床加工的工艺参数优化方法，该方法包括以下步骤：
S1、基于数字孪生***获取数控机床实时的工艺参数以及对应的能耗；
S2、根据工艺参数以及对应的能耗分别建立多种能耗的黑箱模型，并对黑箱模型进行求解获得数控机床各部分能耗的数学模型；
S3、将各部分能耗的数学模型整合为用于在线预测当前工艺参数下数控机床能耗的能耗模型；
S4、根据能耗模型确定数控机床在当前工艺参数下需要优化的能耗参数；
S5、根据能耗参数对数控机床的能耗进行求解优化，生成一组使数控机床能耗最低的工艺参数组合，并将工艺参数组合传回数控机床。
进一步地，在步骤S2中，多种能耗包括工艺参数关于辅助***能耗、工艺参数关于主传动***能耗、工艺参数关于进给***能耗、工艺参数关于切削***能耗以及工艺参数关于附加载荷能耗。
进一步地，在步骤S2中，具体过程包括以下步骤：
S201、建立工艺参数关于辅助***能耗的黑箱模型Pacc，辅助***能耗的黑箱模型的表达式为：
Pacc＝at
其中，t为数控机床工作时间；a为待求系数；
S202、建立工艺参数关于主传动***能耗的黑箱模型Pmd，主传动***能耗的黑箱模型的表达式为：
Pmd＝b1n+b2n2+b
其中，b＝b3+b4，b3为变频器的功率，b4为主轴电机能耗；n为数控机床的主轴转速；b1、b2、b均为待求系数；
S203、建立工艺参数关于进给***能耗的黑箱模型Pfs，进给***能耗的黑箱模型的表达式为：
Pfs＝cf
其中，f为进给量；c为待求系数；
S204、建立工艺参数关于切削***能耗的黑箱模型Pc，切削***能耗的黑箱模型的表达式为：
其中，ap为切削深度；ae为切削宽度；vf为每分钟进给量；kc为切削力系数；d为比例系数；kc、d和η为待求参数；
S205、建立工艺参数关于附加载荷能耗的黑箱模型Pal，附加载荷能耗的黑箱模型的表达式为：
Pal＝ePc
其中，e为待求参数；
S206、使用高斯过程回归求解黑箱模型Pacc、Pmd、Pfs、Pc、Pal的数学模型，即通过高斯过程回归确定黑箱模型Pacc中的a；黑箱模型Pmd中的b1、b2、b；黑箱模型Pfs中的c；黑箱模型Pc中的kc、d和η；黑箱模型Pal中的e。
进一步地，在步骤S3中，具体过程包括以下步骤：
S301、将各部分能耗的数学模型整合为整个数控机床的功率模型P，功率模型P的表达式为：
S302、将功率模型P对时间t求积分，则整个数控机床的能耗公式E(t)表示为：
S303、根据数控机床的切削效率η简化能耗公式E(t)，化简为：
E(t)＝∫at+b1n+b2n2+b+cf+dη(1+e)(kc×ap×ae×vf)dt
S304、根据固定的刀具齿数进一步对能耗公式E(t)进行优化得到能耗模型，能耗模型的表达式为：
E(t)＝∫at+b1n+b2n2+b+czfz+dηz(1+e)(kc×ap×ae×fz×n)dt
其中，cz和dηz为更新后的系数。
进一步地，在步骤S4中，能耗参数分别为主轴转速n、每齿进给量fz、切削深度ap以及切削宽度ae。
进一步地，在步骤S5中，具体过程包括以下步骤：
S501、对能耗参数进行预处理，并确定初始解的当前位置；
S502、初始化概率系数α，设定迭代次数为L、误差为ε；
S503、根据初始解的主轴转速ni1、每齿进给量切削深度/>以及切削宽度的当前位置分别求E(t)对当前解n、fz、ap、ae的偏导数生成新解θ1、θ2、θ3、θ4；
S504、从新解θ1、θ2、θ3、θ4中随机选取一个作为本次更新的参数θi来计算当前能耗Ei(t)，并根据参数θi的正负来决定下一次更新的参数Δxi的正负；
若参数θi为正，则下一次更新的参数Δxi为负值；
若参数θi为负，则下一次更新的参数Δxi为正值；
S505、根据参数Δxi对工艺参数xi进行更新，并在其他工艺参数保持不变的基础上把工艺参数xi替换为xi+1代入能耗模型E(t)中得到能耗Ei+1(t)；
S506、对比当前能耗Ei(t)与能耗Ei+1(t)的大小，若当前能耗Ei(t)大于能耗Ei+1(t)，则将状态更新为能耗Ei+1(t)对应的状态；否则，根据概率P来更新为能耗Ei+1(t)对应的状态；
S507、重复步骤S503-S506并迭代L次，得到第一轮迭代的最终能耗
S508、在每一轮迭代结束后更新概率系数α，并在每次更新概率系数α过后，将能耗为最终能耗时对应的工艺参数作为下一次迭代的初始值；
S509、重复步骤S503-S508，同时比较最新五轮迭代的结果，若五轮迭代的结果中，任意两轮迭代结果差值的绝对值均小于设定误差ε，则迭代结束，并返回这五轮迭代结果中的最低能耗则，该最低能耗/>对应的工艺参数组合即为使数控机床能耗最低的工艺参数组合。
进一步地，在步骤S501中，具体过程包括以下步骤：
S5011、分别选取w1组主轴转速n的取值、w2组每齿进给量fz的取值、w3组切削深度ap的取值以及w4组切削宽度ae的取值；
S5012、将上述取值进行组合得到W种组合，并将W种组合代入能耗模型E(t)中，取使能耗模型E(t)值最小的工艺参数组合ni1、作为初始解；
S5013、以工艺参数组合ni1、作为初始解的当前位置，能耗表示为
进一步地，在步骤S506中，定义更新状态概率P的公式如下：
上式中，α为概率系数，α的初始值设定为100。
进一步地，在步骤S508中，更新概率系数α的过程为：每次将概率系数αi乘以0.80～0.95之间的随机数得到更新后的概率系数αi+1，更新公式为：
αi+1＝rand(0.80～0.95)αi
上式中，αi+1为更新后的概率系数，αi为更新前的概率系数。
借由上述技术方案，本发明提供了一种数控机床加工的工艺参数优化方法，至少具备以下有益效果：
1、本发明依托于数字孪生技术实现虚拟平台与现实数控机床的交互，能够获得实时的数据以及监控数控机床的状态，可以快速实现对工艺参数的优化并提高算法的收敛速度，从而降低数控机床的能耗。
2、本发明针对模拟退火算法收敛速度慢的问题，提出了一种改进的模拟退火算法来降低数控机床能耗，该方法以数字孪生技术为背景，能够快速准确地计算出一组工艺参数组合，使数控机床的能耗降低。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本发明工艺参数优化方法的流程图；
图2为本发明数字孪生***的功能构架图；
图3为本发明初始点选取的示意图；
图4为本发明改进的模拟退火算法的流程图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。借此对本申请如何应用技术手段来解决技术问题并达成技术功效的实现过程能充分理解并据以实施。
请参照图1-图4，示出了本实施例的一种具体实施方式，本实施例通过数字孪生***实现虚拟平台与实际数控机床的有效交互。数字孪生***能够实时传递实际数控机床中的参数至虚拟平台，为后续分析提供了实时的工艺数据支持，虚拟平台对传入的工艺参数进行建模，采用多种能耗的黑箱模型。这些模型通过高斯过程回归方法，找到工艺参数与数控机床能耗之间的复杂数学关系，然后将多种能耗模型相结合，形成一个数控机床整体的能耗模型，从而预测出当前参数下数控机床的能耗。同时虚拟平台采用改进的模拟退火算法对数学模型进行优化，得出一组推荐的优化参数，使能耗降到最低。
请参照图1，本实施例提出了一种数控机床加工的工艺参数优化方法，该方法包括以下步骤：
S1、基于数字孪生***获取数控机床实时的工艺参数以及对应的能耗，对应的能耗即在这些工艺参数下数控机床各个部分的能耗；在本实施例中，现有技术所应用的数字孪生***的功能如图2所示，其中包含数控机床的三维模型和虚拟平台，而在现有技术中，基于数字孪生***的虚拟平台能随时获得数控机床的参数信息，包括当前使用的工艺参数，以及在当前状态下工作一段时间机床的能耗。
并且在虚拟平台上，利用获得的工艺参数和能耗建立工艺参数与能耗的数学关系，并预测出当前工艺参数组合下数控机床能耗，将预测值传入对应的数控机床上。在虚拟平台上，对能耗与工艺参数的数学关系进行优化处理，得出使能耗最低的工艺参数组合，并将该工艺参数组合传入对应的数控机床上，供对应的操作人员参考。
而在上述的孪生***中，为了降低数控机床加工过程中的能耗，目前主要使用优化算法对工艺参数进行优化。比较常用的算法如模拟退火算法，但是该算法存在参数更新过于随机，导致迭代次数过多；并且结束条件固定，不能根据实际收敛情况改变等问题，导致收敛速度比较慢，基于上述技术缺陷，本实施例在现有的数字孪生***的基础上，通过直接获取数控机床实时的工艺参数以及在这些工艺参数下数控机床各个部分的能耗，由此，提出一种数控机床加工的工艺参数优化方法，以数字孪生技术为背景，从而快速准确地计算出一组工艺参数组合，使数控机床的能耗降低，因此对于数字孪生***这部分不在详细赘述。
S2、根据工艺参数以及对应的能耗分别建立多种能耗的黑箱模型，并对黑箱模型进行求解获得数控机床各部分能耗的数学模型，多种能耗包括工艺参数关于辅助***能耗、工艺参数关于主传动***能耗、工艺参数关于进给***能耗、工艺参数关于切削***能耗以及工艺参数关于附加载荷能耗；在建立多种能耗所对应的黑箱模型后，可使用高斯过程回归求解黑箱模型，获得各部分能耗的数学模型。因此在步骤S2中，具体过程包括以下步骤：
S201、建立工艺参数关于辅助***能耗的黑箱模型Pacc，辅助***能耗可以视作关于时间t的一次函数，数控机床工作时间越长，辅助***能耗也越多，因此辅助***能耗的黑箱模型的表达式为：
Pacc＝at
其中，a为待求系数；
S202、建立工艺参数关于主传动***能耗的黑箱模型Pmd，数控机床的主传动***主要由变频器、主轴电机、机械传动***组成。其中，变频器的功率可以近似为一个常数b3，主轴电机能耗可近似为一个常数b4，机械传动***可以简化为Pmt＝b1n+b2n2，n为数控机床的主轴转速。故主传动***能耗的黑箱模型的表达式为：
Pmd＝b1n+b2n2+b
其中，b＝b3+b4，b1、b2、b均为待求系数；
S203、建立工艺参数关于进给***能耗的黑箱模型Pfs，数控机床的进给***能耗可以近似为进给量f的一次函数，故进给***能耗的黑箱模型的表达式为：
Pfs＝cf
其中，c为待求系数；
S204、建立工艺参数关于切削***能耗的黑箱模型Pc，以铣削为例，数控机床主轴功率的计算公式为：
则，切削***能耗的黑箱模型的表达式为：
其中，ap为切削深度、ae为切削宽度、vf为每分钟进给量、kc为切削力系数、d为比例系数，其中kc和d需要根据具体的工况来确定，kc、d和η为待求参数；
S205、建立工艺参数关于附加载荷能耗的黑箱模型Pal，附加载荷与切削功率成正比，故附加载荷能耗的黑箱模型的表达式为：
Pal＝ePc
其中，e为待求参数；
S206、使用高斯过程回归求解黑箱模型Pacc、Pmd、Pfs、Pc、Pal的数学模型，即通过高斯过程回归确定黑箱模型Pacc中的a；黑箱模型Pmd中的b1、b2、b；黑箱模型Pfs中的c；黑箱模型Pc中的kc、d和η；黑箱模型Pal中的e。最终获得各部分能耗与对应的工艺参数之间的数学表达式。在本实施例中，步骤S206的实现需要通过以下步骤，具体为：
S2061、高斯过程回归求解黑箱模型，首先定义切削深度ap、切削宽度ae、每分钟进给量vf以及切削力系数kc为X＝{x1、x2、x3、x4}，对应的能耗为y＝{f(x1)、f(x2)、f(x3)、f(x4)}，xi与f(xi)的联合概率分布服从4维高斯分布。则均值函数m(x)与协方差函数∑(x，x')如下式：
其中，x和x'∈X；
则高斯过程可表示为：
f(x)～N(m(x),∑(x,x′)
S2062、取平方指数协方差函数作为高斯核函数，其公式如下：
其中，xi，xj为任意输入的两个变量，和l为核函数的超参数。
S2063、使用从数控机床传入的实时数据作为高斯模型的训练集t＝{(xi，yi)，i＝1,2,...,n}。xi为4维输入工艺参数组合，yi为对应的能耗。X为4×n维输入矩阵，y为能耗的输出矢量，为实际值。并且实际值y存在噪声其中/>为方差。根据高斯过程模型，y的先验分布为：
则实际值y和预测值y*的联合先验分布为：
其中，K(X,X)为n×n阶协方差矩阵，In为n阶单位阵，K(X,x*)为n×1阶训练集X与测试集x*的协方差矩阵，K(x*,x*)为测试集的协方差矩阵。根据贝叶斯后验概率公式，可以得到预测值y*的后验分布：
其中，预测值y*的均值为方差为
S2064、针对高斯过程回归中的参数估计采用极大似然估计法进行求解，根据贝叶斯原理可以得到：
其中，p(y|X)＝Σ(p(y|X,θj)p(θj))；p(y|X,θj)为边缘似然函数。采用共轭梯度法对L(θ)＝-logp(y|X,θ)的超参数θ求偏导。具体公式如下：
根据上式求出超参数的最优解，再带入步骤S2063中得到预测值y*的均值和方差/>最终通过高斯模型来求解数控机床各部分能耗的数学模型，即：黑箱模型Pacc中的a；黑箱模型Pmd中的b1、b2、b；黑箱模型Pfs中的c；黑箱模型Pc中的kc、d和η；黑箱模型Pal中的e。
S3、将各部分能耗的数学模型整合为用于在线预测当前工艺参数下数控机床能耗的能耗模型；因此在步骤S3中，具体过程包括以下步骤：
S301、将各部分能耗的数学模型整合为整个数控机床的功率模型P，功率模型P的表达式为：
S302、将功率模型P对时间t求积分，则整个数控机床的能耗公式E(t)表示为：
S303、根据数控机床的切削效率η简化能耗公式E(t)；由于数控机床的切削效率η是一个固定值，为了简化上述能耗公式E(t)，可以用dη来代替d/η。具体公式可化简为：
S304、根据固定的刀具齿数进一步对能耗公式E(t)进行优化，由于每分钟进给量vf与每齿进给量fz、主轴转速n、刀具齿数zn有如下关系：
vf＝fz×n×zn
进给量f与每齿进给量fz有如下关系：
由于刀具齿数固定，故可以将能耗公式E(t)进一步优化。则能耗模型的表达式为：
E(t)＝∫at+b1n+b2n2+b+czfz+dηz(1+e)(kc×ap×ae×fz×n)dt
其中，cz和dηz为更新后的系数；
如此，通过将获取的工艺参数代入能耗模型E(t)中，即可预测出在当前这一组工艺参数之下数控机床整体的能耗，而虚拟平台将预测值返回对应的数控机床操控界面。
S4、根据能耗模型确定数控机床在当前工艺参数下需要优化的能耗参数，能耗参数分别为主轴转速n、每齿进给量fz、切削深度ap以及切削宽度ae；
S5、根据能耗参数对数控机床的能耗进行求解优化，生成一组使数控机床能耗最低的工艺参数组合，并将工艺参数组合传回数控机床，具体的，使用改进的模拟退火算法对数控机床整体的能耗进行求解，获得一组使数控机床能耗最低的工艺参数组合，并将工艺参数组合传入数字孪生***。改进的模拟退火算法具体流程如图4所示，在步骤S5中，具体过程包括以下步骤：
S501、对能耗参数进行预处理，并确定初始解的当前位置，为了使优化可以更快地收敛，并且减小算法进入局部最优的概率，需要对数据进行预处理。如图3所示，初始点的函数值越小，则接近全局最优的概率越大。故数据预处理具体实施方法为：在步骤S501中，具体过程包括以下步骤：
S5011、分别选取w1组主轴转速n的取值、w2组每齿进给量fz的取值、w3组切削深度ap的取值以及w4组切削宽度ae的取值；具体的，先选择主轴转速n的范围为n1～n2r/min，转速每次递增Δn，一共w1组取值。每齿进给量fz的选择范围为fz1～fz2mm/z，每齿进给量每次递增Δfz，一共w2组取值。切削深度ap的选择范围为ap1～ap2mm，切削深度每次递增Δap，一共w3组取值。切削宽度ae的选择范围为ae1～ae2mm，切削宽度每次递增Δae，一共w4组取值。
S5012、将上述取值进行组合得到W种组合，并将W种组合代入能耗模型E(t)中，取使能耗模型E(t)值最小的工艺参数组合ni1、作为初始解；将上述取值进行组合，一共有w1×w2×w3×w4＝W种组合，将这W种组合代入能耗模型E(t)中，取使能耗模型E(t)值最小的工艺参数组合ni1、/>作为初始解。
S5013、以工艺参数组合ni1、作为初始解的当前位置，能耗表示为具体的以这一组参数作为优化算法的初始点，能耗表示为/>其中，上角标0代表迭代的初始轮，下角标0代表优化的初始点。
S502、初始化概率系数α，设定迭代次数为L、误差为ε；
S503、根据初始解的主轴转速ni1、每齿进给量切削深度/>以及切削宽度的当前位置分别求E(t)对当前解n、fz、ap、ae的偏导数生成新解θ1、θ2、θ3、θ4；
具体的，求偏导数如下式：
由上述公式可以得到新解θ1、θ2、θ3、θ4的值。
S504、从新解θ1、θ2、θ3、θ4中随机选取一个作为本次更新的参数θi来计算当前能耗Ei(t)，表示第i次更新的能耗，并根据参数θi的正负来决定下一次更新的参数Δxi的正负；
若参数θi为正，则下一次更新的参数Δxi为负值；
若参数θi为负，则下一次更新的参数Δxi为正值；
S505、根据参数Δxi对工艺参数xi进行更新，并在其他工艺参数保持不变的基础上把工艺参数xi替换为xi+1代入能耗模型E(t)中得到能耗Ei+1(t)，表示第i+1次更新的能耗；对工艺参数xi进行更新为：
xi+1＝xi+Δxi
S506、对比当前能耗Ei(t)与能耗Ei+1(t)的大小，若当前能耗Ei(t)大于能耗Ei+1(t)，则将状态更新为能耗Ei+1(t)对应的状态；否则，根据概率P来更新为能耗Ei+1(t)对应的状态。定义更新状态概率P的公式如下：
上式中，α为概率系数，α的初始值设定为100；
S507、重复步骤S503-S506并迭代L次，得到第一轮迭代的最终能耗
S508、在每一轮迭代结束后更新概率系数α，并在每次更新概率系数α过后，将能耗为最终能耗时对应的工艺参数作为下一次迭代的初始值；更新概率系数α的过程为：每次将概率系数αi乘以0.80～0.95之间的随机数得到更新后的概率系数αi+1，更新公式为：
αi+1＝rand(0.80～0.95)αi
上式中，αi+1为更新后的概率系数，αi为更新前的概率系数。
S509、重复步骤S503-S508，同时比较最新五轮迭代的结果，若五轮迭代的结果中，任意两轮迭代结果差值的绝对值均小于设定误差ε，则迭代结束，并返回这五轮迭代结果中的最低能耗则，该最低能耗/>对应的工艺参数组合即为使数控机床能耗最低的工艺参数组合。
本实施例所提出的工艺参数优化方法基于数字孪生***，针对模拟退火算法收敛速度慢的问题，提出了一种改进的模拟退火算法来降低数控机床能耗。该方法以数字孪生技术为背景，能够快速准确地计算出一组工艺参数组合，使数控机床的能耗降低。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似的部分互相参见即可。对于以上各实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上实施方式对本发明进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (5)
1.一种数控机床加工的工艺参数优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1、基于数字孪生***获取数控机床实时的工艺参数以及对应的能耗；
S2、根据工艺参数以及对应的能耗分别建立多种能耗的黑箱模型，并对黑箱模型进行求解获得数控机床各部分能耗的数学模型，具体过程包括以下步骤：
S201、建立工艺参数关于辅助***能耗的黑箱模型，辅助***能耗的黑箱模型的表达式为：
；
其中，t为数控机床工作时间；为待求系数；
S202、建立工艺参数关于主传动***能耗的黑箱模型，主传动***能耗的黑箱模型的表达式为：
；
其中，，/>为变频器的功率，/>为主轴电机能耗；n为数控机床的主轴转速；/>、/>、b均为待求系数；
S203、建立工艺参数关于进给***能耗的黑箱模型，进给***能耗的黑箱模型的表达式为：
；
其中，为进给量；c为待求系数；
S204、建立工艺参数关于切削***能耗的黑箱模型，切削***能耗的黑箱模型的表达式为：
；
其中，为切削深度；/>为切削宽度；/>为每分钟进给量；/>为切削力系数；d为比例系数；/>、/>为待求参数；/>为切削效率；
S205、建立工艺参数关于附加载荷能耗的黑箱模型，附加载荷能耗的黑箱模型的表达式为：
；
S206、使用高斯过程回归求解黑箱模型、/>、/>、/>、/>的数学模型，即通过高斯过程回归确定黑箱模型/>中的/>；黑箱模型/>中的/>；黑箱模型/>中的c；黑箱模型/>中的/>、/>；黑箱模型/>中的e；
S3、将各部分能耗的数学模型整合为用于在线预测当前工艺参数下数控机床能耗的能耗模型，具体过程包括以下步骤：
S301、将各部分能耗的数学模型整合为整个数控机床的功率模型P，功率模型P的表达式为：
；
S302、将功率模型P对时间t求积分，则整个数控机床的能耗公式表示为：
；
S303、根据数控机床的切削效率简化能耗公式/>，化简为：
；
其中，；
S304、根据固定的刀具齿数进一步对能耗公式进行优化得到能耗模型，能耗模型的表达式为：
；
其中，为每齿进给量；/>和/>为更新后的系数；
S4、根据能耗模型确定数控机床在当前工艺参数下需要优化的能耗参数，能耗参数分别为主轴转速n、每齿进给量、切削深度/>以及切削宽度/>；
S5、根据能耗参数对数控机床的能耗进行求解优化，生成一组使数控机床能耗最低的工艺参数组合，并将工艺参数组合传回数控机床，具体过程包括以下步骤：
S501、对能耗参数进行预处理，并确定初始解的当前位置；
S502、初始化概率系数，设定迭代次数为L、误差为/>；
S503、根据初始解的主轴转速、每齿进给量/>、切削深度/>以及切削宽度/>的当前位置分别求E(t)对当前解的主轴转速/>、每齿进给量/>、切削深度/>以及切削宽度/>的偏导数生成新解/>；
S504、从新解中随机选取一个作为本次更新的参数/>来计算当前能耗/>，并根据参数/>的正负来决定下一次更新的参数/>的正负；
若参数为正，则下一次更新的参数/>为负值；
若参数为负，则下一次更新的参数/>为正值；
S505、根据参数对工艺参数/>进行更新，并在其他工艺参数保持不变的基础上把工艺参数/>替换为/>代入能耗模型/>中得到能耗/>；
S506、对比当前能耗与能耗/>的大小，若当前能耗/>大于能耗/>，则将状态更新为能耗/>对应的状态；否则，根据概率P来更新为能耗/>对应的状态；
S507、重复步骤S503-S506并迭代L次，得到第一轮迭代的最终能耗；
S508、在每一轮迭代结束后更新概率系数，并在每次更新概率系数/>过后，将能耗为最终能耗/>时对应的工艺参数作为下一次迭代的初始值；
S509、重复步骤S503-S508，同时比较最新五轮迭代的结果，若五轮迭代的结果中，任意两轮迭代结果差值的绝对值均小于设定误差ε，则迭代结束，并返回这五轮迭代结果中的最低能耗，则，该最低能耗/>对应的工艺参数组合即为使数控机床能耗最低的工艺参数组合。
2.根据权利要求1所述的工艺参数优化方法，其特征在于，在步骤S2中，多种能耗包括工艺参数关于辅助***能耗、工艺参数关于主传动***能耗、工艺参数关于进给***能耗、工艺参数关于切削***能耗以及工艺参数关于附加载荷能耗。
3.根据权利要求1所述的工艺参数优化方法，其特征在于，在步骤S501中，具体过程包括以下步骤：
S5011、分别选取组主轴转速n的取值、/>组每齿进给量/>的取值、/>组切削深度/>的取值以及/>组切削宽度/>的取值；
S5012、将上述取值进行组合得到种组合，并将/>种组合代入能耗模型/>中，取使能耗模型/>值最小的工艺参数组合/> 、/> 、/>作为初始解；
S5013、以工艺参数组合 、/> 、/>作为初始解的当前位置，能耗表示为。
4.根据权利要求1所述的工艺参数优化方法，其特征在于，在步骤S506中，定义更新状态概率P的公式如下：
；
上式中，为概率系数，/>的初始值设定为100。
5.根据权利要求1所述的工艺参数优化方法，其特征在于，在步骤S508中，更新概率系数的过程为：每次将概率系数/>乘以0.80~0.95之间的随机数得到更新后的概率系数，更新公式为：
；
上式中，为更新后的概率系数，/>为更新前的概率系数。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410327867.1A CN117930787B (zh) | 2024-03-21 | 2024-03-21 | 一种数控机床加工的工艺参数优化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410327867.1A CN117930787B (zh) | 2024-03-21 | 2024-03-21 | 一种数控机床加工的工艺参数优化方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117930787A CN117930787A (zh) | 2024-04-26 |
| CN117930787B true CN117930787B (zh) | 2024-06-11 |
Family
ID=90765014
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202410327867.1A Active CN117930787B (zh) | 2024-03-21 | 2024-03-21 | 一种数控机床加工的工艺参数优化方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117930787B (zh) |
Citations (28)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101615038A (zh) * | 2009-07-21 | 2009-12-30 | 西安交通大学 | 高速加工中心速度优化与平滑运动控制方法 |
| CN102609591A (zh) * | 2012-02-16 | 2012-07-25 | 华中科技大学 | 一种重型机床切削参数的优化方法 |
| CN103235556A (zh) * | 2013-03-27 | 2013-08-07 | 南京航空航天大学 | 基于特征的复杂零件数控加工制造方法 |
| CN104076733A (zh) * | 2014-08-01 | 2014-10-01 | 同济大学 | 一种铣削工艺参数优化方法 |
| CN104267693A (zh) * | 2014-09-22 | 2015-01-07 | 华中科技大学 | 一种机械加工能量效率的切削参数优化方法 |
| CN105259791A (zh) * | 2015-11-16 | 2016-01-20 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于通用切削能耗模型的加工参数优化方法 |
| CN105279291A (zh) * | 2014-06-17 | 2016-01-27 | 武汉科技大学 | 一种面向批量加工的堆焊工艺参数优化方法 |
| CN105334803A (zh) * | 2015-12-15 | 2016-02-17 | 华中科技大学 | 基于主轴电流分析的数控机床粗加工工艺参数优化方法 |
| EP3151073A1 (de) * | 2015-09-29 | 2017-04-05 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren und steuervorrichtung zum optimierten steuern einer werkzeugmaschine |
| CN107169594A (zh) * | 2017-04-25 | 2017-09-15 | 深圳大学 | 一种车辆路径问题的优化方法及装置 |
| CN107193258A (zh) * | 2017-06-22 | 2017-09-22 | 重庆大学 | 面向能耗的数控加工工艺路线与切削参数优化模型与方法 |
| CN107704678A (zh) * | 2017-09-29 | 2018-02-16 | 天津师范大学 | 一种扫描和缩放循环迭代的优化方法 |
| CN108061832A (zh) * | 2017-12-04 | 2018-05-22 | 辽宁工程技术大学 | 基于神经网络黑箱模型的串联型故障电弧仿真方法 |
| CN108319223A (zh) * | 2018-02-06 | 2018-07-24 | 合肥工业大学 | 一种面向绿色制造的螺纹车削工艺参数优化方法 |
| CN109711109A (zh) * | 2019-02-22 | 2019-05-03 | 中国石油天然气集团有限公司 | 一种电阻率测井仪器电极系结构参数智能优化的方法及装置 |
| CN111105069A (zh) * | 2019-11-18 | 2020-05-05 | 中国电子产品可靠性与环境试验研究所（（工业和信息化部电子第五研究所）（中国赛宝实验室）） | 数控加工工艺参数优化方法、装置、***及计算机设备 |
| CN111158313A (zh) * | 2020-01-14 | 2020-05-15 | 上海交通大学 | 数控机床能耗建模与加工过程优化的方法 |
| CN111340306A (zh) * | 2020-03-12 | 2020-06-26 | 郑州航空工业管理学院 | 一种面向智能制造的机床设备优化方法 |
| CN112116140A (zh) * | 2020-09-10 | 2020-12-22 | 同济大学 | 一种基于孪生模型的建筑能耗预测方法 |
| CN113887989A (zh) * | 2021-10-15 | 2022-01-04 | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司柳州局 | 电力***可靠性评估方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN114117882A (zh) * | 2020-08-28 | 2022-03-01 | 丰田自动车株式会社 | 并行处理设计装置、以及并行处理设计方法 |
| CN114660994A (zh) * | 2022-05-25 | 2022-06-24 | 中科航迈数控软件(深圳)有限公司 | 一种数控机床加工工艺决策优化方法、***及相关设备 |
| CN115422814A (zh) * | 2022-11-04 | 2022-12-02 | 中国海洋大学 | 一种数字孪生驱动的复杂机电产品闭环优化设计方法 |
| WO2023272836A1 (zh) * | 2021-06-28 | 2023-01-05 | 成都飞机工业（集团）有限责任公司 | 一种基于加工知识的数控工艺设计及优化方法 |
| CN116560301A (zh) * | 2023-04-21 | 2023-08-08 | 华中科技大学 | 一种基于梯度优化的机床进给***数理模型参数辨识方法 |
| CN116578040A (zh) * | 2023-07-13 | 2023-08-11 | 北京机床研究所有限公司 | 一种面向机床故障诊断的数字孪生模型构建方法、***及终端 |
| CN116820029A (zh) * | 2023-07-26 | 2023-09-29 | 北京航空航天大学 | 一种信息物理***下的数控机床工艺参数实时动态多目标优化方法 |
| CN117748507A (zh) * | 2024-02-06 | 2024-03-22 | 四川大学 | 基于高斯回归模型的配网谐波接入不确定性评估方法 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10001761B2 (en) * | 2014-12-30 | 2018-06-19 | Schneider Electric It Corporation | Power consumption model for cooling equipment |
| CN115562167A (zh) * | 2022-11-11 | 2023-01-03 | 哈尔滨理工大学 | 一种数字孪生数控机床运行能耗监控*** |
-
2024
- 2024-03-21 CN CN202410327867.1A patent/CN117930787B/zh active Active
Patent Citations (28)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101615038A (zh) * | 2009-07-21 | 2009-12-30 | 西安交通大学 | 高速加工中心速度优化与平滑运动控制方法 |
| CN102609591A (zh) * | 2012-02-16 | 2012-07-25 | 华中科技大学 | 一种重型机床切削参数的优化方法 |
| CN103235556A (zh) * | 2013-03-27 | 2013-08-07 | 南京航空航天大学 | 基于特征的复杂零件数控加工制造方法 |
| CN105279291A (zh) * | 2014-06-17 | 2016-01-27 | 武汉科技大学 | 一种面向批量加工的堆焊工艺参数优化方法 |
| CN104076733A (zh) * | 2014-08-01 | 2014-10-01 | 同济大学 | 一种铣削工艺参数优化方法 |
| CN104267693A (zh) * | 2014-09-22 | 2015-01-07 | 华中科技大学 | 一种机械加工能量效率的切削参数优化方法 |
| EP3151073A1 (de) * | 2015-09-29 | 2017-04-05 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren und steuervorrichtung zum optimierten steuern einer werkzeugmaschine |
| CN105259791A (zh) * | 2015-11-16 | 2016-01-20 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于通用切削能耗模型的加工参数优化方法 |
| CN105334803A (zh) * | 2015-12-15 | 2016-02-17 | 华中科技大学 | 基于主轴电流分析的数控机床粗加工工艺参数优化方法 |
| CN107169594A (zh) * | 2017-04-25 | 2017-09-15 | 深圳大学 | 一种车辆路径问题的优化方法及装置 |
| CN107193258A (zh) * | 2017-06-22 | 2017-09-22 | 重庆大学 | 面向能耗的数控加工工艺路线与切削参数优化模型与方法 |
| CN107704678A (zh) * | 2017-09-29 | 2018-02-16 | 天津师范大学 | 一种扫描和缩放循环迭代的优化方法 |
| CN108061832A (zh) * | 2017-12-04 | 2018-05-22 | 辽宁工程技术大学 | 基于神经网络黑箱模型的串联型故障电弧仿真方法 |
| CN108319223A (zh) * | 2018-02-06 | 2018-07-24 | 合肥工业大学 | 一种面向绿色制造的螺纹车削工艺参数优化方法 |
| CN109711109A (zh) * | 2019-02-22 | 2019-05-03 | 中国石油天然气集团有限公司 | 一种电阻率测井仪器电极系结构参数智能优化的方法及装置 |
| CN111105069A (zh) * | 2019-11-18 | 2020-05-05 | 中国电子产品可靠性与环境试验研究所（（工业和信息化部电子第五研究所）（中国赛宝实验室）） | 数控加工工艺参数优化方法、装置、***及计算机设备 |
| CN111158313A (zh) * | 2020-01-14 | 2020-05-15 | 上海交通大学 | 数控机床能耗建模与加工过程优化的方法 |
| CN111340306A (zh) * | 2020-03-12 | 2020-06-26 | 郑州航空工业管理学院 | 一种面向智能制造的机床设备优化方法 |
| CN114117882A (zh) * | 2020-08-28 | 2022-03-01 | 丰田自动车株式会社 | 并行处理设计装置、以及并行处理设计方法 |
| CN112116140A (zh) * | 2020-09-10 | 2020-12-22 | 同济大学 | 一种基于孪生模型的建筑能耗预测方法 |
| WO2023272836A1 (zh) * | 2021-06-28 | 2023-01-05 | 成都飞机工业（集团）有限责任公司 | 一种基于加工知识的数控工艺设计及优化方法 |
| CN113887989A (zh) * | 2021-10-15 | 2022-01-04 | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司柳州局 | 电力***可靠性评估方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN114660994A (zh) * | 2022-05-25 | 2022-06-24 | 中科航迈数控软件(深圳)有限公司 | 一种数控机床加工工艺决策优化方法、***及相关设备 |
| CN115422814A (zh) * | 2022-11-04 | 2022-12-02 | 中国海洋大学 | 一种数字孪生驱动的复杂机电产品闭环优化设计方法 |
| CN116560301A (zh) * | 2023-04-21 | 2023-08-08 | 华中科技大学 | 一种基于梯度优化的机床进给***数理模型参数辨识方法 |
| CN116578040A (zh) * | 2023-07-13 | 2023-08-11 | 北京机床研究所有限公司 | 一种面向机床故障诊断的数字孪生模型构建方法、***及终端 |
| CN116820029A (zh) * | 2023-07-26 | 2023-09-29 | 北京航空航天大学 | 一种信息物理***下的数控机床工艺参数实时动态多目标优化方法 |
| CN117748507A (zh) * | 2024-02-06 | 2024-03-22 | 四川大学 | 基于高斯回归模型的配网谐波接入不确定性评估方法 |
Non-Patent Citations (8)
| Title |
|---|
| 一种新的约束识别与求解算法;汪俊;周来水;安鲁陵;谭昌柏;;机械科学与技术;20070430(第04期);第505-514页 * |
| 基于DE-GPR的数控机床切削能耗预测;宋李俊;潘安大;Jing Shi;陈猛;;重庆理工大学学报(自然科学);20181115(第11期);第58-63页 * |
| 基于仿真试验和Kriging模型的多目标优化问题全局优化算法;张建侠;马义中;朱连燕;韩云霞;;计算机集成制造***;20170523(第10期);第2136-2145页 * |
| 基于改进EGO算法的黑箱函数全局最优化;王彦;尹素菊;;计算机应用研究;20141029(第03期);第764-767页 * |
| 基于粒子群算法的切削参数优化及其约束处理;张青;陈志同;张平;王丽;;航空精密制造技术;20100215(第01期);第32-36页 * |
| 混合模式下认知无线电网络的能效优化算法;王桂竹;鲁凌云;李翔;;计算机与现代化;20201015(第10期);第103-109页 * |
| 电火花加工过程能耗特性研究综述;***;吴立辉;贾顺;;制造技术与机床;20200102(第01期);第38-44页 * |
| 面向能耗的数控铣削过程建模与参数优化;黄拯滔;杨杰;张超勇;周志恒;谢阳;林文文;;中国机械工程;20160919(第18期);第2524-2532页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117930787A (zh) | 2024-04-26 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111857052B (zh) | 机器学习装置、数值控制***以及机器学习方法 | |
| CN111105069B (zh) | 数控加工工艺参数优化方法、装置、***及计算机设备 | |
| CN111723440B (zh) | 一种薄壁件加工精度预测混合建模方法 | |
| JP2017030067A (ja) | 加工時間測定機能とオンマシン測定機能を有する制御装置付き加工装置 | |
| JP5792649B2 (ja) | Ｎｃプログラム生成方法 | |
| JP6502976B2 (ja) | 数値制御装置 | |
| CN110119566B (zh) | 一种适用于复杂曲面机器人砂带磨抛的切削深度预测方法及装置 | |
| CN108693834A (zh) | 调整装置以及调整方法 | |
| Saric et al. | Estimation of machining time for CNC manufacturing using neural computing | |
| CN113189948A (zh) | 考虑加工精度可靠性的薄板类零件加工工艺参数优化方法 | |
| CN117930787B (zh) | 一种数控机床加工的工艺参数优化方法 | |
| Wang et al. | An intelligent process parameters determination method based on multi-algorithm fusion: a case study in five-axis milling | |
| US9261876B2 (en) | Machining method by turning a face of a spectacle lens | |
| CN104536385A (zh) | 一种数控机床加工程序的修正方法 | |
| CN113569453B (zh) | 一种面向加工的数字孪生产品模型的迁移方法 | |
| CN112731865B (zh) | 一种基于插补数据的多轴加工轮廓误差预补偿方法 | |
| CN114509991A (zh) | 考虑参数不确定的数控机床切削稳定性预测与优化方法 | |
| CN110728404A (zh) | 一种铝合金零件表面完整性预测及优化*** | |
| Krimpenis et al. | Rough milling optimisation for parts with sculptured surfaces using genetic algorithms in a Stackelberg game | |
| CN110110414B (zh) | 薄壁叶片加工误差补偿几何建模方法 | |
| CN116011666A (zh) | 一种基于数据迁移的滚齿加工碳耗预测***及方法 | |
| CN113835397B (zh) | 基于b样条曲线和路径积分的线性数控加工路径平滑方法 | |
| CN111768435B (zh) | 一种应用于零件自动找正的自适应步长点云配正方法 | |
| CN111666720A (zh) | 基于改进遗传算法的大型船舶发动机缸体铣削方法 | |
| CN112034786A (zh) | 基于表面粗糙度控制的整体环型机匣数控加工优化方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |