(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112329229 A(43)申请公布日 2021.02.05
(21)申请号 202011209177.4(22)申请日 2020.11.03
(71)申请人 四川大学
地址 610000 四川省成都市一环路南一段
24号(72)发明人 徐雷 王鑫 任清川 肖乃鑫 (74)专利代理机构 成都乐易联创专利代理有限
公司 51269
代理人 赵何婷(51)Int.Cl.
G06F 30/20(2020.01)B23C 3/00(2006.01)G06F 119/14(2020.01)
权利要求书1页 说明书6页 附图3页
(54)发明名称
一种适用于薄壁件表面加工铣削参数优化方法
(57)摘要
本发明公开了适用于薄壁件表面加工铣削参数优化方法，包括选取铣削参数并采用中心复合设计方法建立因素水平表，构建表面粗糙度和残余应力的数学模型，采用改进型非支配排序遗传算法对数学模型求解并采用基于绝对理想点的TOPSIS法选出最优解；最后通过实验加工结果验证了该方法的有效性。本发明通过实验验证通过本发明求解出的最优的铣削组合与预测值的相对误差较小，具有一定的参考价值和社会经济效益。
CN 112329229 ACN 112329229 A
权 利 要 求 书
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1.一种适用于薄壁件表面加工铣削参数优化方法，其特征在于包括如下步骤：(1)根据薄壁件的材料选取待优化的铣削参数和评价因子，其中，所述铣削参数包括铣削宽度、铣削深度、主轴转速和进给速度，所述评价因子包括表面粗糙度和残余应力；
(2)根据步骤(1)选取的铣削参数采用面心立方设计方法确定每个铣削参数的水平，并建立四因素三水平表；
(3)根据步骤(2)所述四因素三水平表进行铣削仿真实验获取薄壁件表面的表面粗糙度和残余应力；
(4)构建评价因子与铣削参数之间的数学模型，将铣削参数带入数学模型数个表面粗糙度和残余应力，并对获取的表面粗糙度和残余应力进行拟合获得表面粗糙度模型和残余应力模型；
所述模型如下：
其中，m＝1，2，y1为表面粗糙度，y2残余应力；i，j＝1,2,3,4，xi为铣削参数，x1为主轴转速，x2为铣削深度，x3为铣削宽度，x4为进给速度；βββi、ii、ij为铣削参数之前的线性效应；
(5)设置铣削参数的约束条件，并采用非支配遗传算法求解出步骤(4)所述数学模型的Pareto最优解集；
(6)采用基于绝对理想点的TOPSIS法从步骤(5)所述Pareto最优解集选取一组最优解。2.根据权利要求1所述的一种适用于薄壁件表面加工铣削参数优化方法，其特征在于：所述非支配遗传算法的选取初始种群为100，终止进化代数为500，交叉概率为0.9，变异概率为0.1。
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说 明 书
一种适用于薄壁件表面加工铣削参数优化方法
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技术领域
[0001]本发明涉及精密切削加工技术领域，具体涉及一种适用于薄壁件表面加工铣削参数优化方法。
背景技术
[0002]随着材料科学和数控技术不断发展，薄壁零件在航空航天、汽车模具等领域得到了广泛的应用。如铝合金的薄壁件是制造航空发动机的重要零部件。铝合金铣削参数设置不好将会导致铝合金薄壁件的表面完整性差，在循环载荷的作用下出现零件使用可靠性降低和使用寿命缩短的问题，不仅是造成了材料的浪费，严重甚至造成安全事故。然后，传统的铣削参数确定多是依靠有经验的工人，存在经验不可靠，以及选择的参数不是最优的问题。
发明内容
[0003]本发明的目的在于提供一种适用于薄壁件表面加工铣削参数优化方法，通过本发明提供的方法可选择最优的铣削参数组合，使薄壁件的表面完整性良好，进一步提高使用寿命和可靠性。
[0004]为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：[0005]一种适用于薄壁件表面加工铣削参数优化方法，包括如下步骤：[0006](1)根据薄壁件的材料选取待优化的铣削参数和评价因子，其中，所述铣削参数包括铣削宽度、铣削深度、主轴转速和进给速度，所述评价因子包括表面粗糙度和残余应力；[0007](2)根据步骤(1)选取的铣削参数采用面心立方设计方法确定每个铣削参数的水平，并建立四因素三水平表；[0008](3)根据步骤(2)所述四因素三水平表进行铣削仿真实验获取薄壁件表面的表面粗糙度和残余应力；[0009](4)构建评价因子与铣削参数之间的数学模型，将铣削参数带入数学模型数个表面粗糙度和残余应力，并对获取的表面粗糙度和残余应力进行拟合获得表面粗糙度模型和残余应力模型；
[0010]所述模型如下：
[0011]
其中，m＝1，2，y1为表面粗糙度，y2残余应力；i，j＝1,2,3,4，xi为铣削参数，x1为主
轴转速，x2为铣削深度，x3为铣削宽度，x4为进给速度；βββi、ii、ij为铣削参数之前的线性效应；[0013](5)设置铣削参数的约束条件，并采用非支配遗传算法求解出步骤(4)所述数学模型的Pareto最优解集；
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[0012]
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(6)采用基于绝对理想点的TOPSIS法从步骤(5)所述Pareto最优解集选取一组最
优解。
进一步地，所述非支配遗传算法的选取初始种群为100，终止进化代数为500，交叉
概率为0.9，变异概率为0.1。
[0016]本发明采用面心立方设计方法选取三水平，可减少实验次数，降低了刀具磨损、车床颤振等因数的因素，使得后续选取的铣削参数最优组合更加精确；采用遗传算法和理想法组合求解出铣削参数的最优组合，本发明通过实验验证通过本发明求解出的最优的铣削组合与预测值的相对误差较小，具有一定的参考价值和社会经济效益。附图说明
[0017]图1为本发明的流程示意图。
[0018]图2为本发明表面粗糙度的数学模型图。[0019]图3为本发明残余应力的数学模型图。[0020]图4为本发明的Pareto最优解集的示意图。
具体实施方式
[0021]如图1所示，本实施例提供的一种适用于薄壁件表面加工铣削参数优化方法，包括如下步骤：[0022](1)根据薄壁件的材料选取待优化的铣削参数和评价因子，其中，所述铣削参数包括铣削宽度、铣削深度、主轴转速和进给速度，所述评价因子包括表面粗糙度和残余应力；[0023](2)根据步骤(1)选取的铣削参数采用面心立方设计方法确定每个铣削参数的水平，并建立四因素三水平表；[0024](3)根据步骤(2)所述四因素三水平表进行铣削仿真实验获取薄壁件表面的表面粗糙度和残余应力；[0025](4)构建评价因子与铣削参数之间的数学模型，将铣削参数带入数学模型数个表面粗糙度和残余应力，并对获取的表面粗糙度和残余应力进行拟合获得表面粗糙度模型和残余应力模型；
[0026]所述模型如下：
[0027][0015]
其中，m＝1，2，y1为表面粗糙度，y2残余应力；i，j＝1,2,3,4，xi为铣削参数，x1为主
轴转速，x2为铣削深度，x3为铣削宽度，x4为进给速度；βββi、ii、ij为铣削参数之前的线性效应；[0029](5)设置铣削参数的约束条件，并采用非支配遗传算法求解出步骤(4)所述数学模型的Pareto最优解集；[0030](6)采用基于绝对理想点的TOPSIS法从步骤(5)所述Pareto最优解集选取一组最优解。
[0031]本实施例以5A06铝合金为例对本实施例提供的方法进行解释和说明。所述加工铣
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削机床为FIDIAG996-5立式五轴联动加工中心，其刀具为硬质合金铣刀，外自径为25mm，内直径为16mm。
[0032]根据加工铣削机床和5A06铝合金的材料铣削参数建立四因素三水平表，四因素三水平表如表1所示。
[0033]表1四因素三水平表
[0034]
[0035]
根据表1的四因素三水平表进行铣削仿真实验获取薄壁件表面的表面粗糙度和残
余应力；其结果如表2所示，铣削参数包括铣削宽度ap、铣削深度ae、主轴转速n和进给速度vf，所述评价因子包括表面粗糙度Δα和残余应力S。[0036]表2实验方案及评价因子结果表
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[0039][0040][0041][0042][0043][0044][0045]
通过模型对上述数据进行线性拟合获得残余应力和表面粗糙度的模型，如下。残余应力＝-384.70163+0.22287*a-53.12151*c+12.14633*b-0.21713*d-6.15800*10-3*a*c
-0.019033*a*b-4.17700*10-5*a*d+22.11350*c*b-0.165*c*d+0.044167*b*d-7.92222*10-6*a2+7.27241*c2-1.209*b2+1.45125*10-3*d2
粗糙度＝-2.11467+3.83302*10-4*a-7.47046*10-3*c
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说 明 书
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+0.54361*b+1.11883*10-3*d+9.16688*10-7*a*c
[0047]-3.76502*10-5*a*b+2.87040*10-8*a*d[0048]+0.019177*c*b+7.96527*10-5*c*d
[0049]-3.15491*10-4*b*d-1.96570*10-8*a2-0.013507*c2[0050]+7.96527*10-5*c*d-3.15491*10-4*b*d
[0051]-1.96570*10-8*a2-0.013507*c2-0.029061*b2[0052]-9.68141*10-8*d2
[0053]对上述数学模型进行方差分析可知：残余应力数学模型的为96.2％，表面粗糙度数学模型的为95.5％，说明上述数学模型的拟合程度良好。[0054]数学模型的求解需要根据实际情况设置约束条件，实际加工过程中所使用的参数为：主轴转速6000r/min，深度4.5mm，宽度4.5mm，进给速度400mm/min，因此设置以下约束条件：[0055](1)主轴转速：5000～7000r/min；(2)铣削宽度：3.5～5.5mm；[0056](3)铣削深度：3.5～5.5mm；(4)进给速度：300～500mm/min；[0057]通过非支配排序遗传算法求解的Pareto最优解集，所述非支配遗传算法的选取初始种群为100，终止进化代数为500，交叉概率为0.9，变异概率为0.1，Pareto最优解如图4所示。
[0058]对Pareto最优解集采用基于绝对理想点的TOPSIS法一组最优解。[0059]Pareto最优解集中的全部非劣解构成决策矩阵为X；
[0060]
[0061]
式中，xij，i＝1,2,…,m；i＝1,2,…,n，n表示第i个加工参数对第j个加工目标的贡构造规范化决策矩阵Y＝(yij)m×n；
献度。
[0062]
[0063]
[00][0065][0066]
构造规范化加权决策矩阵Z＝(zij)m×n、zij＝ωjyij；式中ω＝(0.50.5)、i＝1，2，…，m、i＝1，2，…，n。因此，正理想解为A
其中，
+
，负理想解为A
-
，
[0067][0068]
各解集与正负理想解的欧拉距离分别为
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式中，zi表示Z＝(zij)m×n的第i行，计算各方案的满意度
若zi＝A+，Ci＝1；zi＝A-，Ci＝0；Ci越大，表面加工完整的满意度越高。如表3所示，为本实施例求解的铝合金表面加工铣削参数最优组合。表3：最优解铣削参数组合
加工参数最优值主轴转速(r/min)6271铣削深度(mm)4.7铣削宽度(mm)4.3进给速度(mm/min)439
[0076]在五轴联动加工中心上进行5A06铝合金工件加工验证，铣削参数为：主轴转速为6300r/min、铣削深度为4.7mm、铣削宽度为4.3mm、进给速度为439mm/min。经测量，测量面上所测点的最大残余应力为81.683MPa，表面粗糙度为0.170um，与预测结果相符合，进一步证明了本实施例提供的专利可靠性。
[0077]以上所述仅是本发明优选的实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何基于本发明所提供的技术方案和发明构思进行的改造和替换都应涵盖在本发明的保护范围内。
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