第11章现代加工技术-加工参数优化

第十一章加工参数优化11.1概述11.2加工参数优化11.3加工数据库△11.4专家系统△11.1概述

11.1.1加工参数优化的方法加工参数优化的定义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。优化目标优化范围的制约条件加工参数优化的方法

(1)加工参数的解析优化解析优化的定义探索优化目标、制约条件与可控变量之间的关系，建立起优化目标函数和制约函数，构成一个优化数学模型，根据这个模型，按一定的策略探求目标函数的极值，从而确定相应的最佳加工参数。解析优化的参数模型：理论建模实验建模解析优化的类型：静态优化动态优化解析优化的约束条件解析优化的常用算法线性规划，图解法……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试验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。最常用的试验方法是正交试验正交试验法在寻求最佳工艺参数、最佳工艺配方和最佳试验条件方面是一种行之有效的试验方法。11.1.2加工数据库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。加工数据库的分类加工数据库发展现状切削数据库数控加工数据库电解加工数据库加工数据库的建立可以提高加工效率，降低成本11.2加工参数的优化建立优化模型优化约束条件极其函数优化处理静态优化动态优化11.2.1优化模型的建立

1.优化目标函数对加工过程进行优化的目标有：

最大生产率：最短的加工时间最低加工成本：最低的生产费用最大利润率：单位时间内该工序的利润最大(1)最大生产率目标函数生产率单件生产总耗时有效加工时间tm；工件装卸及工具的加工准备时间tf；每次工具的更换时间tt，单个工件的等效时间其中对于车削(2)最低加工成本目标函数本工序加工时间的费用Cs；本工序的工具使用费用Ct，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；其它各种费用之和Cw，式中，k为本工序单位时间所分配的费用；KT为每次工具使用费用。(3)最大利润率目标函数利润率p是指单位时间内的利润，它可以根据产品的价格Pj和单件加工成本Cd的差值来计算。工序的单件利润为：Pd=Pj-Cd单件加工时间为td利润率为2.优化约束条件及其函数

(1)约束来源机床特性的约束工件质量的约束刀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)约束条件函数最小进给量的限制最大进给量的限制机床可能实现的最大进给量工件表面粗糙度所允许的最大进给量刀具变形所允许的最大进给量(2)约束条件函数最大进给量的限制机床主轴转矩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)约束条件函数最低切削速度的限制机床可以实现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)约束条件函数最高切削速度的限制机床可以实现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)约束条件函数对最大进给量制约对最小进给量的制约11.2.2静态优化

1.静态优化的数学模型及其求解方法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型（以成本目标函数为例）成本目标函数C－RTCmin－RTCmin－RPC－RPC－RfhCmin－Rfhlgv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

(1)技术参数问题：用C620普通车床加工圆柱体工件，已知：工件材料：45钢，正火。毛坯尺寸：直径dw＝68mm，长度L＝300mm。切削刀具：机床性能：刀具耐用度主切削力

径向切削力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机床费用k＝0.1元/min

工具费用KT=1.08元准备时间tf＝1.5min

换刀时间tt=0.8min加工要求粗糙度Ra=5m；尺寸精度60h9。(3)建立目标函数加工单边总余量为4mm：粗车取ap＝3mm，半精车取ap＝1mm，粗车后粗糙度Ra20m，尺寸为62h11粗车和半精车的机加工时间将ap=3mm、ap=1mm分别代入，得到粗车和半精车刀具耐用度成本目标函数(4)建立制约条件函数①最小进给量的制约（Rfl）根据已知数据，机床可实现的最小进给量为0.08mm，已有②最大进给量的制约（Rfh）表面粗糙度对最大进给量的限制（Rfh1）粗加工时有在半精加工时加工精度对最大进给量的限制（Rfh2）粗加工：1.56-f>=0半精加工:0.52-f>=0由表面粗糙度和加工精度的要求：粗加工：0.8-f>=0

半精加工：0.395-f>=0③最低切削速度的限制（Rvl）④

最大切削速度的限制（Rvh）粗加工：半精加工：⑤

机床电机功率的限制（Rp）粗加工：半精加工：⑥刀具合理耐用度的限制（RT）粗加工：半精加工：(5)建立优化数学模型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。粗车过程的优化数学模型半精车过程的优化数学模型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

：成本曲线的极值点坐标

极值判断粗车时:

半精车时：11.2.3动态优化

1.动态优化模型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。由于各参数不再是一个常数，而是在一定的范围内变动，静态优化允许解范围的界线在坐标平面内由一条直线变成了一条带状区域。由于各参数的变动，动态模型的目标函数也在一定的范围内变化，则由目标函数确定的优化参数在坐标平面内也从一条直线变成了具有一定带宽的带状区域。采用各种传感器，对