第11章现代加工技术-加工参数优化

1、第十一章第十一章 加工参数优化加工参数优化11.1 概述概述11.2 加工参数优化加工参数优化11.3 加工数据库加工数据库11.4 专家系统专家系统11.1 概述概述11.1.1 加工参数优化的方法加工参数优化的方法加工参数优化的定义加工参数优化的定义l加工参数优化就是寻求一组最优的加工参数使得加工参数优化就是寻求一组最优的加工参数使得加工过程中某一指标达到最佳状态。加工过程中某一指标达到最佳状态。l 优化目标优化目标l 优化范围的制约条件优化范围的制约条件1.加工参数优化的方法加工参数优化的方法(1) 加工参数的解析优化加工参数的解析优化l解析优化的定义解析优化的定义l探索优化目标、制约条

2、件探索优化目标、制约条件与可控变量之间的关系，与可控变量之间的关系，建立起优化目标函数和制建立起优化目标函数和制约函数，构成一个优化数约函数，构成一个优化数学模型，根据这个模型，学模型，根据这个模型，按一定的策略探求目标函按一定的策略探求目标函数的极值，从而确定相应数的极值，从而确定相应的最佳加工参数。的最佳加工参数。l解析优化的参数模型：解析优化的参数模型：l理论建模理论建模l实验建模实验建模l解析优化的类型：解析优化的类型：l静态优化静态优化l动态优化动态优化l解析优化的约束条件解析优化的约束条件l解析优化的常用算法解析优化的常用算法线性规划，图解法线性规划，图解法加工参数解析优化的主要过

3、程加工参数解析优化的主要过程加工过程参数测量加工过程参数测量加工数据采集与处理加工参数的经验公式加工过程参数数学描述加工参数理论公式加工过程理论描述优化目标函数优化约束函数优化数学模型的求解用户(2) 加工参数的试验优化加工参数的试验优化l试验试验优化的方法就是通过工艺试验来确定相优化的方法就是通过工艺试验来确定相对较优工艺参数的一种方法。对较优工艺参数的一种方法。l最常用的试验方法是正交试验最常用的试验方法是正交试验l正交试验法在寻求正交试验法在寻求最佳工艺参数最佳工艺参数、最佳工艺最佳工艺配方配方和和最佳试验条件最佳试验条件方面方面是一种行之有效的试是一种行之有效的试验方法。验方法。11.

4、1.2 加工数据库加工数据库l加工数据库就是长期存储在计算机中的、有组织的、加工数据库就是长期存储在计算机中的、有组织的、可共享的优化了的加工工艺参数的数据集合。可共享的优化了的加工工艺参数的数据集合。l加工数据库的分类加工数据库的分类l加工数据库发展现状加工数据库发展现状l切削数据库切削数据库l数控加工数据库数控加工数据库l电解加工数据库电解加工数据库l加工数据库的建立可以提高加工效率，降低成本加工数据库的建立可以提高加工效率，降低成本11.2 加工参数的优化加工参数的优化l建立优化模型建立优化模型l优化约束条件极其函数优化约束条件极其函数l优化处理优化处理l 静态优化静态优化l 动态优化动

5、态优化11.2.1 优化模型的建立优化模型的建立1. 优化目标函数优化目标函数对加工过程进行优化的目标有：对加工过程进行优化的目标有： l最大生产率：最短的加工时间最大生产率：最短的加工时间l最低加工成本：最低的生产费用最低加工成本：最低的生产费用l最大利润率：单位时间内该工序的利润最大最大利润率：单位时间内该工序的利润最大(1) 最大生产率目标函数最大生产率目标函数l 生产率生产率l 单件生产总耗时单件生产总耗时l有效加工时间有效加工时间tm；l工件装卸及工具的加工准备时间工件装卸及工具的加工准备时间tf；l每次工具的更换时间每次工具的更换时间tt，单个工件的等效时间，单个工件的等效时间l其

6、中对于车削其中对于车削(2) 最低加工成本目标函数最低加工成本目标函数l本工序加工时间的费用本工序加工时间的费用Cs；l本工序的工具使用费用本工序的工具使用费用Ct，如切削过程中的磨刀费用，如切削过程中的磨刀费用，它等于每次磨刀折算到该工序的费用；，它等于每次磨刀折算到该工序的费用；l其它各种费用之和其它各种费用之和Cw，l式中，式中，k为本工序单位时间所分配的费用；为本工序单位时间所分配的费用；KT为每次为每次工具使用费用。工具使用费用。(3) 最大利润率目标函数最大利润率目标函数l利润率利润率 p是指单位时间内的利润，它可以根据产品是指单位时间内的利润，它可以根据产品的价格的价格Pj和单件

7、加工成本和单件加工成本Cd的差值来计算。的差值来计算。l工序的单件利润为：工序的单件利润为：Pd=Pj-Cdl单件加工时间为单件加工时间为tdl利润率为利润率为2. 优化约束条件及其函数优化约束条件及其函数(1) 约束来源约束来源l机床特性的约束机床特性的约束l工件质量的约束工件质量的约束l刀具的约束刀具的约束l夹具的约束夹具的约束技术制约来 源含 意最小进给量Rfl机床机床可能实现的最小进给量工件为了形成切屑所允许的最小进给量最大进给量Rfh机床机床可能实现的最大进给量机床主轴转矩所允许的最大进给量工件工件表面粗糙度所允许的最大进给量工件尺寸精度所允许的最大进给量刀具刀具变形所允许的最大进给

8、量最低速度Rvl机床机床所能实现的最低切削速度工件工件表面质量所允许的最低切削速度最高速度Rvh机床机床所能实现的最大切削速度工件工件表面质量所允许的最大切削速度最大功率Rp机床机床主电机所允许的最大切削功率最小耐用度RT刀具为了保证刀具耐用度不小于规定的最小值所允许的最大进给量和切削速度(2) 约束条件函数约束条件函数1)1)最小进给量的限制最小进给量的限制2)2)最大进给量的限制最大进给量的限制l机床可能实现的最大进给量机床可能实现的最大进给量l工件表面粗糙度所允许的最大进给量工件表面粗糙度所允许的最大进给量l刀具变形所允许的最大进给量刀具变形所允许的最大进给量(2) 约束条件函数约束条件

9、函数2)2)最大进给量的限制最大进给量的限制l机床主轴转矩所允许的最大进给量机床主轴转矩所允许的最大进给量l机床尺寸精度所允许的最大进给量机床尺寸精度所允许的最大进给量(2) 约束条件函数约束条件函数3)最低切削速度的限制最低切削速度的限制l机床可以实现的最低切削速度机床可以实现的最低切削速度l工件表面质量要求所允许的最低切削速度工件表面质量要求所允许的最低切削速度(2) 约束条件函数约束条件函数4)最高切削速度的限制最高切削速度的限制l机床可以实现的最大切削速度机床可以实现的最大切削速度l工件表面质量要求所允许的最大切削速度工件表面质量要求所允许的最大切削速度(2) 约束条件函数约束条件函数

10、5)机床电机功率所允许的最大进给量和切削速度机床电机功率所允许的最大进给量和切削速度(2) 约束条件函数约束条件函数6)6)刀具合理的耐用度所允许的最大进给量和切削速度刀具合理的耐用度所允许的最大进给量和切削速度(2) 约束条件函数约束条件函数对最大进给量制约对最大进给量制约对最小进给量的制约对最小进给量的制约11.2.2 静态优化静态优化1. 静态优化的数学模型及其求解方法静态优化的数学模型及其求解方法l建立目标函数并确定加工参数可选择的范围以后，将建立目标函数并确定加工参数可选择的范围以后，将二者结合起来，就构成了一个完整的加工优化数学模二者结合起来，就构成了一个完整的加工优化数学模型（以

11、成本目标函数为例）型（以成本目标函数为例）成本目标函数成本目标函数CRTCminRTCminRPCRPCRfhCminRfhlgv成本目标函数的空间曲面 成本目标函数和求解范围 2. 静态优化问题求解实例静态优化问题求解实例(1) 技术参数技术参数问题：用问题：用C620普通车床加工圆柱体工件，已知：普通车床加工圆柱体工件，已知：l工件材料：工件材料：45钢，正火。钢，正火。l毛坯尺寸：直径毛坯尺寸：直径dw68mm，长度，长度L300mm。l切削刀具：切削刀具：l机床性能：机床性能：l刀具耐用度刀具耐用度l主切削力主切削力 l径向切削力径向切削力75. 075. 15121078. 5paf

12、vT15. 075. 01260vfaFpz3 . 06 . 09 . 0125vfaFpy要求选择合理切削用量，使加工成本最低，并保证加工要求。要求选择合理切削用量，使加工成本最低，并保证加工要求。(2) 经济参数与加工要求经济参数与加工要求l经济参数经济参数l 机床费用机床费用 k0.1 元元/minl 工具费用工具费用 KT= 1.08 元元l 准备时间准备时间 tf1.5 minl 换刀时间换刀时间 tt=0.8 minl加工要求加工要求l 粗糙度粗糙度 Ra=5 m；l 尺寸精度尺寸精度 60h9。(3) 建立目标函数建立目标函数l加工单边总余量为加工单边总余量为4mm：粗车取：粗车

13、取ap3mm，半精车，半精车取取ap1mm，粗车后粗糙度，粗车后粗糙度Ra20 m，尺寸为，尺寸为62h11l粗车和半精车的机加工时间粗车和半精车的机加工时间l将将ap=3mm、ap=1mm分别代入，得到粗车和半精车分别代入，得到粗车和半精车刀具耐用度刀具耐用度vftm64粗75. 1511104 . 41fvT粗75. 15111093. 11fvT半精11-1-1-1-1()(/ )mndmfmTfmmTvvfCttktT Kt kK kv fK KC成本目标函数成本目标函数75. 0411111004. 34 . 615. 0fvfvCd粗75. 0411111022. 185. 515

14、. 0fvfvCd半精(4) 建立制约条件函数建立制约条件函数 最小进给量的制约（最小进给量的制约（Rfl）l根据已知数据，机床可实现的最小进给量为根据已知数据，机床可实现的最小进给量为0.08mm，已有，已有 最大进给量的制约（最大进给量的制约（Rfh）l表面粗糙度对最大进给量的限制（表面粗糙度对最大进给量的限制（Rfh1）l粗加工时有粗加工时有l在半精加工时在半精加工时008. 0: ),(ffvRflRfRa/0321. 0208 . 0: ),(1 ffvRfh0395. 0: ),(1 ffvRfhl加工精度对最大进给量的限制（加工精度对最大进给量的限制（Rfh2）l粗加工：粗加工：

15、1.56-f=0l半精加工半精加工:0.52-f=0EJLXLXLXJLXLJJFthcyy3)(1112222yyF588. 03 . 06 . 09 . 05 .73vfapy由表面粗糙度和加工精度的要求：由表面粗糙度和加工精度的要求：l 粗加工：粗加工：0.8-f=0l 半精加工：半精加工：0.395-f=0 最低切削速度的限制（最低切削速度的限制（Rvl） 最大切削速度的限制（最大切削速度的限制（Rvh）l粗加工粗加工 ：l半精加工半精加工 ： 机床电机功率的限制（机床电机功率的限制（Rp）l粗加工粗加工 ：l半精加工：半精加工： 刀具合理耐用度的限制（刀具合理耐用度的限制（RT）l粗

16、加工粗加工 ：l半精加工半精加工 ：030: ),(vfvRvl0256: ),(vfvRvh0234: ),(vfvRvh09 .45: ),(75. 085. 0fvfvRp07 .137: ),(75. 085. 0fvfvRp01027. 2: ),(75. 1511fvfvRT01018. 5: ),(75. 1511fvfvRT(5) 建立优化数学模型建立优化数学模型l将所得到的目标函数和制约函数结合起来，就构成了将所得到的目标函数和制约函数结合起来，就构成了优化数学模型。优化数学模型。l粗车过程的优化数学模型粗车过程的优化数学模型l半精车过程的优化数学模型半精车过程的优化数学模型

17、01027. 2 , 09 .45030, 0256008. 0, 08 . 01004. 34 . 615. 075. 151185. 075. 075. 041111fvvfvvfffvfvMinC01018. 5 , 07 .137030, 0234008. 0, 0395. 01022. 185. 515. 075. 151185. 075. 075. 041111fvvfvvfffvfvMinC计算制约条件对应的成本曲线的交点和极值点计算制约条件对应的成本曲线的交点和极值点成本曲线的交点坐标成本曲线的交点坐标 ：成本曲线的极值点坐标成本曲线的极值点坐标 0.842340.406256

18、Rvh-RT1.472340.306256Rvh-Rp0.3953400.8202Rfh-RT0.3957450.8109.8Rfh-Rpf（mm/r）v（m/min）f （mm/r）v （m/min）半精车粗车交点曲线0.842340.406256Rvh-RT1.472340.306256Rvh-Rp0.3953400.8202Rfh-RT0.3957450.8109.8Rfh-Rpf（mm/r）v（m/min）f （mm/r）v （m/min）半精车粗车交点曲线0Rp0.395227.40.8150.7Rfh0.952340.458256Rvhf（mm/r）v（m/min）f（mm/r）v

19、（m/min）半精车粗车极值点曲线0Rp0.395227.40.8150.7Rfh0.952340.458256Rvhf（mm/r）v（m/min）f（mm/r）v（m/min）半精车粗车极值点曲线极值判断极值判断l粗车时粗车时: l半精车时：半精车时：f /(mmr-1)f/ (mmr-1)256109300.08 0.3060.80.080.3923430v /(mmin-1)v/ (mmin-1)f /(mmr-1)f/ (mmr-1)256109300.08 0.3060.80.080.3923430f /(mmr-1)f/ (mmr-1)256109300.08 0.3060.80.

20、080.3923430v /(mmin-1)v/ (mmin-1)元元元粗粗粗2677. 0)8 . 0 ,30(,2856. 0)306. 0 ,256(,2288. 0)8 . 0 , 8 .109(dddCCCmin/8 .1090mv rmmf/8 . 00元粗2288. 0mindCmin/4 .2270mv rmmf/395. 00元半精2314. 0mindC11.2.3 动态优化动态优化1. 动态优化模型动态优化模型l动态优化把切削过程看作是运动的，即考虑那些随时动态优化把切削过程看作是运动的，即考虑那些随时间而变化的扰动对加工过程的影响。间而变化的扰动对加工过程的影响。l由于各参数不再是一个常数，而是在一定的范围内变由于各参数不再是一个常数，而是在一定的范围内变动，静态优化允许