侧铣复杂直纹曲面表面结构预测及铣削参数分区优化研究

发布时间：2020-05-11 11:25

【摘要】：直纹曲面广泛应用在汽车轮船、航空发动机、医疗装备等工业领域,由于加工效率的要求,常采用五轴联动数控机床进行侧铣加工。曲面侧铣加工过程中刀具位姿不断发生变化,且可能存在刀具跳动、变形及振动等多误差源,将严重影响零件的表面质量,进一步威胁到产品的性能和使用寿命,因此对复杂曲面零件表面质量进行预测尤为重要。本文提出了一种考虑多误差源的侧铣直纹曲面表面结构预测模型,并基于曲面造型分布提出分区策略的铣削参数优化方法,可以对复杂曲面的表面质量进行预测和控制,从而为零件的加工精度提供保障。“S”型检验试件(以下简称S试件)是最新提出的机床精度检验标准,具有变曲率和变凹凸性等几何特征,可作为典型的复杂直纹曲面零件,因此本文的研究对象以S试件为例,开展了表面结构预测和铣削参数优化的应用验证工作。论文的研究内容概括如下:(1)建立侧铣直纹曲面表面结构的预测模型。通过分析刀具相对直纹曲面运动轨迹的空间点云数据,提出了改进Z-map模型实现对直纹曲面的网格划分,以此建立网格节点局部包容盒,并结合空间点云数据完成对表面结构表征点的提取。所有网格表征点的集合组成直纹曲面的表面结构,从而实现了任意直纹曲面的表面结构预测。(2)S试件的表面结构预测及影响因素分析。基于S试件的刀位轨迹信息,建立了侧铣S试件的铣削力解析模型。通过机床-刀具动力学系统参数识别,得到全路径下刀具变形量及振动位移量,并与刀具跳动误差结合实现了S试件的表面结构预测。采用高斯滤波分离出表面结构中的形状误差和粗糙度轮廓,铣削实验验证了预测结果的准确性,最后进行了铣削参数对表面结构的影响性分析。(3)提出型面分区策略的铣削参数优化方法。在不同区域以加工时间最短和加工质量最优为目标函数,以最大瞬时力和铣削稳定性为约束条件,采用粒子群优化算法进行动态寻优,获得了效率高且经济的不同铣削参数组。最后以加工S试件为例,进行了参数优化前后的加工质量对比,实验测量结果表明,S试件表面质量得到改善,证明了优化方法的可行性。
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TG547

【参考文献】

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本文编号：2658380