发动机缸体顶面铣削刀痕测量预测及优化方法及装置与流程

本发明涉及发动机缸体表面加工，具体地，涉及一种基于发动机缸体顶面铣削刀痕测量预测及优化方法。

背景技术：

发动机缸体是发动机的核心部件之一，其关键表面的加工精度将直接影响着汽车发动机的服役性能，其中，发动机缸体顶面作为与发动机缸盖的接合面，其铣削加工质量将直接影响发动机的密封性。在发动机缸体顶面的铣削加工过程中，由于主轴倾斜、刀具磨损和刀具跳动等因素影响，时常会产生介于宏观平面度误差与微观粗糙度误差之间的刀痕形貌误差，其形貌特征将直接影响加工平面的波纹度误差，进而决定发动机产品的密封性能。通过处理和挖掘发动机缸体顶面高清晰测量点云数据，建立刀痕特征评价指标，对铣削刀痕成型机理进行物理建模，预测铣削表面刀痕特征，并据此对铣削工艺参数进行寻优，降低缸体顶面铣削波纹度误差，是提高发动机产品性能的重要一环。

经过对现有技术文献的检索发现，杨后川等在论文“钛合金tb6铣削表面粗糙度与表面缺陷研究”(《航空制造技术》2017年第5期，60-66页)中，通过加工实验和有限元仿真相结合的方法，研究了平面铣削参数、干铣削和刀具磨损对零件表面粗糙度以及表面缺陷的影响。该方法较综合地考虑了零件在平面铣削加工过程中受到工艺参数、润滑情况、温度分布以及刀具磨损的影响，分析得出了表面粗糙度和表面缺陷的形成规律，然而该方法本身侧重于加工实验设计和有限元仿真模型的建立，对于零件表面误差和缺陷形成的物理机理缺乏探讨和研究。另外，该方法虽然关注了微观层面的表面粗糙度以及宏观层面的表面缺陷，但忽略了介于微观与宏观之间的波纹度误差，没有考虑刀痕等波纹度误差层面的三维形貌特征规律，从而不能有效地适用于发动机缸体顶面铣削的表面质量提升。

进一步检索发现，王洪乐等在论文“航空结构件铣削加工表面波纹度特征提取与研究”(《表面技术》2016年第45卷第9期，154-162页)中，以某航空结构件的铣削加工表面为对象，提出了一种频谱分析和小波分析相结合的方法，对零件表面波纹度误差进行了特征提取与评价。通过对零件铣削表面综合形貌进行频谱分析，确定各表面成分有效信息的频率段范围，采用小波分解原表面形貌特征，把含有不同频率成分的信息分解到互不重叠的频率段上，计算出各逼近系数和小波系数，并对有效频率段进行重构，以实现表面形貌特征不同频率成分的提取，进而获取表面波纹度的形貌特征信息。该方法为控制和降低零件铣削表面波纹度提供了可视化参考依据，然而该方法依旧忽略了形成波纹度误差的机理，没有从物理本质角度去考虑主轴倾斜、刀具磨损以及刀具跳动等实际因素对零件加工表面波纹度的影响，因而该方法对于波纹度误差的预测以及铣削工艺参数的优化具有一定的局限性。

技术实现要素：

1、本发明的目的

本发明的目的是提供一种基于发动机缸体顶面铣削刀痕测量预测及优化方法。

2、本发明所采用的技术方案

本发明提供的一种基于发动机缸体顶面铣削刀痕测量预测及优化方法，包括如下步骤：

步骤1：对发动机缸体顶面高清晰点云数据进行预处理，剔除异常离群数据点，对点云数据进行滤波，提取高通信号中的刀痕特征，并进行刀痕转换；

步骤2：根据点云滤波和刀痕转换提取得到的三维刀痕形貌数据，定义三项具体的刀痕特征三维评价指标；

步骤3：综合考虑发动机缸体顶面铣削加工过程中常见的主轴倾斜、刀具磨损以及刀具跳动影响，建立刀痕成型物理模型；

步骤4：根据刀痕成型物理模型预测铣削加工表面质量，计算特定工艺参数条件下产生刀痕的三维评价指标数值，并以此建立铣削工艺参数多目标优化模型；

步骤5：通过对多目标优化模型进行求解，获得适用于发动机缸体顶面铣削的最优工艺参数方案，据此对发动机缸体的顶面进行铣削加工。

3、本发明所采用的有益效果

(1)、本发明的步骤1中，滤波方法为拼板波方法，将点云数据分解为不同尺度的低频系数和高频系数。与传统的高斯滤波和小波方法相比，该方法最大区别是可以将原始点云图像划分为一系列4×4的拼板块，并根据点云图像的几何特性在各个组合方案中选择最优的组合方案，从而有效避免由于缸体顶面多孔洞非连

(2)、本发明的步骤4中，所述优化模型的变量是数控机床可以精确控制调整的各项铣削工艺参数，包括主轴转速，进给速度，轴向切削深度，以及盘铣刀刀齿数目。

(3)、本发明的步骤5中，优化模型的多目标函数可以通过对各项目标进行赋权，将模型简化为单目标函数优化问题，通过遗传算法可以快速有效进行求解，从而获得最优的铣削工艺参数方案，用于指导发动机缸体顶面铣削加工。

(4)、本发明从刀痕形成的内在机理出发，建立了适用于发动机缸体顶面铣削过程的刀痕成型物理模型，还原了刀具与工件之间相互作用的真实物理状态，因此本发明是一个基于物理解析模型的刀痕特征预测方法，而非完全依赖于实验或仿真的预测方法，具有更强的理论说服力和预测准确性；

(5)、本发明综合考虑主轴倾斜、刀具磨损与刀具跳动等因素的作用，深入研究了盘铣刀边缘运动轨迹随铣削工艺参数变化的演变规律，计算了刀具磨损与跳动对未变形切屑厚度的影响效果，使刀痕特征预测结果更为准确，也为发动机缸体顶面铣削工艺参数优化提供了坚实的理论基础。

(6)、本发明对包含刀痕特征的高清晰点云数据提出创新性的评价指标，根据发动机缸体顶面铣削加工的工艺特点，从三个互相垂直的方向分别对刀痕形态特征进行评价，且各指标均可通过本发明所提出的刀痕成型物理模型计算得到，与各铣削工艺参数形成数学解析的映射关联，为同类研究提供了技术参考，同时也具有重要的工程实用价值。

附图说明

图1为本发明中发动机缸体顶面铣削刀痕预测及优化各阶段流程的示意图；

图2为本发明中刀痕转换原理的示意图；

图3为本发明中刀痕特征评价指标定义的示意图；

图4为本发明中主轴倾斜状态下盘铣刀与工件接触的示意图；

图5为本发明中盘铣刀刀齿三种跳动情况的示意图；

图6是本发明中未变形切屑受主轴倾斜与刀具磨损影响的示意图；

图7是本发明中单个磨损刀齿有效切削区域的示意图。

图中：

1为平均刀痕峰谷差，表示为hd；

2为平均刀痕波长，表示为sλ；

3为单条刀痕高度波动，表示为hf；

4为盘铣刀刀齿切削刃与理想水平线之间的实际夹角，表示为

5为主轴中轴线偏离理想竖直方向的倾斜角，表示为

6为第i条未变形切屑中轴横截面a-a底边与理想水平线之间的实际夹角，表示为γi。

具体实施方式

下面结合本发明实例中的附图，对本发明实例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。

下面将结合附图对本发明实例作进一步地详细描述。

实施例1

如图1至图7所示，在本实施例中，本发明提供的基于发动机缸体顶面铣削刀痕测量预测及优化方法包括如下步骤：

步骤1：将通过高清晰测量手段得到的发动机缸体顶面原始三维点云数据进行预处理，包括离群点剔除、滤波和刀痕转换三项操作。对于已知型号的缸体工件，其测量平面到基准平面的名义高度为已知确定值，且测量得到的实际高度与名义高度的偏差值也可以通过二者相减而得出，对该偏差预先设定临界阈值p，若任一数据点的偏差值大于p，则将该数据点视为离群点进行剔除。完成离群点剔除后，利用拼板波方法对点云数据进行滤波处理，将点云数据分解为不同尺度的低频系数和高频系数，截取高通信号作为表面形貌误差数据，在本发明中截止波长取0.8mm，表示为λf。由于实际加工产生的刀痕为摆线形弧线，不利于各项指标的直观判断和准确计算，因此需要对数据点的横纵坐标进行一定的转换，使各条刀痕转换为相互平行的直线。如图2所示，弧线表示任意一条刀痕，直径为r的盘铣刀沿x轴方向以速度f进给，主轴转速为ω，设盘铣刀中心的初始坐标为[xo,yo]，当刀齿到达弧线上任意一点b的时间为tb，则b点的坐标可以表示为

通过刀痕转换,b点在转换后的刀痕上所对应点b'的坐标可以表示为

各个数据点的z轴坐标在刀痕转换过程中保持不变。

步骤2：根据点云滤波和刀痕转换提取得到的三维刀痕形貌数据，定义三项刀痕特征三维评价指标，具体包括平均刀痕峰谷差，表示为hd，用于描述整体刀痕在垂直于缸体顶面方向上的峰谷波动情况；平均刀痕波长，表示为sλ，用于描述各条相邻刀痕沿盘铣刀进给方向分布的间距情况；单条刀痕高度波动，表示为hf，用于描述单条刀痕在垂直于盘铣刀进给方向上的高度波动情况。如图3所示，考虑采样区域内一系列连续相邻的刀痕，依次编号为{1,2,…,s}，则平均刀痕峰谷差可以表示为

其中zi代表第i条刀痕上所有数据点的z轴坐标集合。平均刀痕峰谷差hd对波纹度误差的影响最为直接和显著，应保持越小越好。

在经过刀痕转换后，所有刀痕均垂直于进给方向(x轴方向)，因此各刀痕波峰所对应的x轴坐标坐标可依次表示为{x1,x2,…,xs}，则平均刀痕波长可以表示为

平均刀痕波长sλ的大小将直接影响截止波长λf的选择,为保证波纹度误差的准确评价，两个波长的差值λf-sλ应保持越大越好。

对于单条刀痕，由于主轴倾斜等因素导致了其峰值高度在y轴方向也存在波动，单条刀痕高度波动可表示为

其中{zi|x＝xi}代表第i条刀痕的波峰上所有数据点的z轴坐标集合。单条刀痕高度波动hf会对发动机产品密封性能造成不良影响，应保持越小越好。

步骤3：综合考虑发动机缸体顶面铣削加工过程中常见的主轴倾斜、刀具磨损以及刀具跳动影响，建立刀痕成型物理模型。考虑主轴带有轻微倾斜角度的平面铣削过程，如图4所示，则可以计算得到由于主轴倾斜导致的盘铣刀实际旋转切削直径为记两个相邻盘铣刀刀齿的间隔夹角为κ，可以进一步求得在任意切削时间tc第i个刀齿所形成的刀痕轨迹为

通用的盘铣刀刀齿包含主要负责材料去除的切削刃和主要负责修整加工平面的修光刃，记切削刃与理想水平线之间的实际夹角为每齿进给量为fz，则未变形切屑厚度表示为tuc＝fzcosφa。考虑任意第i个刀齿在安装过程中可能存在轴向、径向与旋转方向的跳动误差，分别表示为εai，εri和βi，如图5所示，则刀具跳动对实际材料去除的影响可以表示为

其中a'p_i表示第i个刀齿受刀具跳动影响的实际轴向切削深度，t'uc_i表示第i个刀齿受刀具跳动影响的实际未变形切屑厚度。

受主轴倾斜影响，理想的未变形切屑通常呈中间粗厚两端细薄的形态，如图6(1)所示，第i条未变形切屑是由第i-1个刀齿扫掠面与第i个刀齿扫掠面包络而成，沿切屑中轴取截面a-a，截面底边与理想水平线之间的实际夹角记为γi。考虑刀具的修光刃磨损情况，如图6(2)所示，分别包含局部崩刃和侧面磨损，均会降低刀齿的实际有效切削区域面积，从而对刀痕特征造成影响。通过对整体刃高磨损hi的识别与计算，如图7所示，可以得出平均刀痕峰谷差的解析公式为

其中α为相邻切削刃和修光刃之间的夹角。

记盘铣刀总刀齿数为n，可以得到平均刀痕波长的解析公式为

同时，可以得到单条刀痕高度波动的解析公式为

其中ae代表铣削过程的径向切削深度，其大小由走刀路径、刀具几何与工件表面连续性共同决定，可按实际加工情况计算获得。

步骤4：根据刀痕成型物理模型预测铣削加工表面质量，计算特定工艺参数条件下产生刀痕的三维评价指标数值，并以此建立铣削工艺参数多目标优化模型。所述优化模型具体为：

目标函数为：

约束条件为：

其中，ωst和ωfi分别代表适用于机床铣削加工的主轴转速下限与上限，ap_lim(ω)代表主轴钻速ω对应的无颤振极限轴向切削深度，n^*代表盘铣刀能容纳的最大刀齿数目。

步骤5：针对优化模型的多目标函数，可以通过对各项目标进行赋权，将模型简化为单目标函数优化问题，具体地，目标函数可简化为

其中，w1,w2与w3分别代表各项目标对应的权重，且满足w1+w2+w3＝1。本发明中，三项权重分别取0.6，0.15和0.25。

通过遗传算法可以快速有效地对模型进行求解。所采用的遗传算法主要流程如下：(1)以满足约束条件的铣削工艺参数方案为个体，初始化种群；(2)利用本发明所述刀痕成型物理模型，计算特定工艺参数条件下各项刀痕特征评价指标，以此计算每个个体的适应度函数值；(3)根据适应度值，设置赌轮盘选择算子，得到足够多的“优秀”个体；(4)将“优秀”个体的染色体按照预设的交叉规则进行随机交叉替换；(5)按照预设的变异规则随机对种群中的个体染色体进行部分变异，最终得到新一代的种群；(6)根据适应度变化趋势，判断是否满足终止条件，若满足则停止迭代，若不满足则重复(1)～(5)，直至满足终止条件，即最大适应度保持在同一水平超过一千代时，迭代求解达到终止条件，此时所得种群中的最优个体将作为最优的铣削工艺参数方案。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。