基于标识符软件线程执行顺序排列的机床工艺交互算法的制作方法

本发明涉及超精密加工技术，尤其是涉及用于研究铣削过程中机床铣削力和主轴振动，可对铣削过程中表面粗糙度和尺寸精度进行预测的基于标识符软件线程执行顺序排列的机床工艺交互算法。

背景技术：

基于标识符软件线程顺序排列的机床工艺交互算法是一种高精度预测工艺参数表面粗糙度、工件加工尺寸精度并可以以最优效率与最优加工质量为目标进行工艺参数规划的方法。目前该方法在国内正在研究发展阶段。与其他类似的方法相比，该方法在切削力模型方面不再运用切削力系数识别的方法，改为运用统计学模型或曲面插值模型进行建模。切削力模型的建立不再依靠实验数据，而是依靠仿真数据。而在模型通讯接口方面，不再依靠windows系统中在任务管理器中的软件关闭的信号，而是在生成振动结果中加入通讯标识符，以此来调整规划软件中切削力模型生成激励信号、主轴有限元模型接收激励信号生成响应信号、以及根据响应信号生成反馈信号的顺序，达到了进程、线程同步的目的，提高了软件的移植性能。

目前的常用切削力计算方法(葛茂杰,单国峰,于健,等.钛合金薄壁件相关铣削力模型的试验研究[j].工具技术,2015,49(10):44-47.yaoq,wub,luom,etal.on-linecuttingforcecoefficientsidentificationforbull-endmillingprocesswithvibration[j].measurement,2018,125.)是利用切削力实验计算不同参数组下的切削力平均值，利用线性回归方法计算切削力系数，再进行切削力拟合。这种方法引入了实验中设备振动、刀具磨损、主轴变形等各方面因素对切削力模型的影响。而我们提出的算法切削力模型不再依靠实验数据，而是依靠仿真数据，消除了外界环境的影响，提高了切削力预测精度。粗糙度预测方法(王素玉,艾兴,赵军,等.高速铣削表面粗糙度建模与预报[j].制造技术与机床,2006(8):65-68.)多是利用经验公式，该种方法不能从算法根本体现出工件表面粗糙度形成的根本原因，依靠实验数据，同样模型精度也会受实验环境的影响。而工艺交互算法，从切削力激励主轴振动来预测表面粗糙度，从根本上解释了表面粗糙度形成原因，不依靠实验数据进行预测，模型精度较高，适用于不同的机床。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供用于研究铣削过程中机床铣削力和主轴振动，可对铣削过程中表面粗糙度和尺寸精度进行预测的基于标识符软件线程执行顺序排列的机床工艺交互算法。

本发明包括以下步骤：

1)建立对刀片切削工件几何模型；

在步骤1)中，所述建立对刀片切削工件几何模型的具体方法可为：为了保证切削过程中切削网格的细密程度，并减少计算量，只选取刀片或切削刃与工件接触的小区域进行建模，建立不同切深、不同径向背吃刀量下的几何模型，并进行仿真，得到多组不同切深和不同径向背吃刀量下的瞬态切削力。

2)通过样条插值方法建立刀片切削力模型；

在步骤2)中，所述通过样条插值方法建立刀片切削力模型的具体方法可为：设gij点为切削力仿真的数据，u、v分别为切深和径向背吃刀量，利用样条插值曲面方法对切削力模型进行建立，其中每个曲面面片公式如下所示：

其中，f为切削力值，fv为fu为fuv为h0、h1、p0、p1为混合函数，根据使用由基函数控制的不同面片形状而改变，选用埃尔米特基函数，其公式如下：

hi、ki、u’、v’与坐标点有关，其公式如下：

而各个g点的导数与二阶导数可以用三次样条方法插值得到，并利用c++攥写铣削力模型程序。

3)建立主轴有限元模型；

在步骤3)中，所述建立主轴有限元模型的具体方法可为：通过手册查找轴承刚度，采集刀尖频响信号，通过调节有限元模型轴承刚度，使有限元模型刀尖频响接近于采集信号。

4)计算刀具刀尖点运动学模型如下：

通过刀具刀尖点运动学模型以及工艺参数，计算刀尖点径向背吃刀量，并反馈到c++的切削力模型，得出理论切削力值；

5)基于切削力模型，通过c++平台编写apdl程序，利用dos调用ansys批处理模式，将计算出的理论切削力值输入到主轴有限元模型中进行处理，并通过c++设置输出结果标志位，输出结果标志为s1，则代表已完成第一步数据步刀尖振幅；若apdl输入到ansys后，标志位未改变，则说明还未完成，算法进入循环等待标志位改变，反馈振动响应，将响应值叠加至力学模型中，不断迭代；当两步的力值变化量小于ε，调用运动学模型计算下一个刀尖点位置，即下一个相位角，并输出刀片振幅及在振动影响下的刀具切削力，而后继续下一个刀尖点位置的振动量和切削力迭代，如此反复，计算出所有刀尖点位置的刀尖振动量和刀片切削力的数值；利用刀尖振幅数据计算ra，ra的计算公式如下：

ra＝|(a1(1)+a1(2)+a1(3)+...+a1(n))/n|

其中，a1为第一个刀片的振幅，a1(1)为第一个刀片在第一个相位角的振幅。

本发明的技术难点主要在于在小样本量情况下建立高精度的切削力预测模型，并且利用c++编写在不同软件平台上的切削力模型及主轴模型的接口，令两部分模型有序的进行信号交互。

本发明提出一种机床工艺交互算法用于研究实际切削力大小和主轴振动，该种算法用于工件表面粗糙度、尺寸精度预测以及工艺参数规划。通过实验证明，该方法的误差在实际测量ra值的加减10％范围内，可以替代传统的经验公式方法对表面粗糙度进行测量，并且根据振动信号，可以对刀尖的径向跳动进行预测，从而可以预测加工的尺寸精度。经过实验验证，该方法误差在实际测量尺寸精度的加减13％的范围内，可以用于尺寸精度预测。通过调整工艺参数，并利用该方法对加工表面粗糙度和尺寸精度进行预测，可以对比表面粗糙度及尺寸精度，选取最优工艺参数。

附图说明

图1为本发明实施例的整体架构示意图。

图2为刀片瞬时切削力仿真几何模型

图3为通过样条插值方法建立的刀片切削力模型。

图4为主轴有限元模型示意图。

图5为验证主轴有限元模型的频响实验示意图。

图6为铣削过程中的刀尖跳动计算量及仿真结束标识符。

图7为工艺交互软件编程架构图。

具体实施方式

以下实施例将结合附图对本发明作进一步的说明。

本发明利用c++编写在不同软件平台上的切削力模型及主轴模型的接口，令两部分模型有序的进行信号交互。图1所示为本发明的整体架构，该方法根据几个时刻的刀片瞬时仿真，插值出整体刀片铣削力仿真模型，结合刀尖运动轨迹模型及铣削力仿真模型，计算出每个时刻的铣削力大小，将铣削力大小输入至有限元模型中，得到刀尖振动幅度，并预测出最终的表面粗糙度值。其具体实施措施如下：

1)对刀片切削工件几何模型进行建立，如图2所示，为了保证切削过程中切削网格的细密程度，并减少计算量，只选取刀片或切削刃与工件接触的小区域进行建模。建立不同切深不同径向背吃刀量下的几何模型，并进行仿真，得到多组不同切深和不同径向背吃刀量下的瞬态切削力。

2)如图3所示，通过样条插值方法建立刀片切削力模型，图中gij点表现的即为切削力仿真的数据，u、v表示的分别为切深和径向背吃刀量。利用样条插值曲面方法对切削力模型进行建立，其中每个曲面面片公式如下：

其中，f为切削力值,fv为fu为fuv为h0、h1、p0、p1为混合函数，根据使用不同面片形状(由基函数控制)而改变，选用埃尔米特基函数，其公式如下：

hi、ki、u’、v’与坐标点有关，其公式如下：

而各个g点的导数与二阶导数可以用三次样条方法插值得到，并利用c++攥写铣削力模型程序。

3)如图4所示，建立主轴有限元模型，通过手册查找轴承刚度，利用图5所示设备实验获取刀尖频响函数，利用途中力锤敲击刀具，通过加速度传感器和力锤传感器采集加速度信号和力信号，结合上述信号，得到刀尖频响函数。通过调节有限元模型轴承刚度，使有限元模型刀尖频响接近于采集信号。

4)计算刀具刀尖点运动学模型：

通过上述模型以及工艺参数，计算刀尖点径向背吃刀量，并反馈到c++的切削力模型，得出理论切削力值。

5)基于切削力模型，通过c++平台编写apdl程序，利用dos调用ansys批处理模式，将上述计算出的理论切削力值输入到主轴有限元模型中进行处理，并通过c++设置输出结果标志位，如图6所示，输出结果标志为s1，则代表已完成第一步(图6中后面几个数据为该步刀尖振幅)。若apdl输入到ansys后，标志位未改变，则说明该还未完成，算法进入循环等待标志位改变，反馈振动响应，将响应值叠加至力学模型中，不断迭代。当两步的力值变化量小于ε，调用运动学模型计算下一个刀尖点位置，即下一个相位角，并输出刀片振幅及在振动影响下的刀具切削力，而后继续下一个刀尖点位置的振动量和切削力迭代，如此反复，计算出所有刀尖点位置的刀尖振动量和刀片切削力的数值，其流程图如图7所示。利用刀尖振幅数据计算ra，ra的计算公式如下所示，其中a1为第一个刀片的振幅，a1(1)为第一个刀片在第一个相位角的振幅：

ra＝|(a1(1)+a1(2)+a1(3)+...+a1(n))/n|。

本发明可对铣削过程中表面粗糙度和尺寸精度进行预测。机床工艺交互算法由单个刀片或切削刃切削力预测算法与铣削振动预测模块以及切削力、振动模块通讯方法三部分组成。单个刀片或切削刃切削力预测算法通过导入不同参数组下单个刀片或切削刃的仿真切削力数据，利用rbf神经网络等统计学方法，建立径向背吃刀量、轴向切深与瞬时切削力之间的模型。振动模块参照实验频响函数结果，建立调节主轴有限元模型，达到仿真效果与实验结果相近的效果。利用vc搭建两个不同模块的接口，利用在振动预测结果中提供输出标识符的方法，来标识振动分析结束，以此来规划两个不同软件模块不同线程的执行顺序，使得两个模块之间可以按激励、响应、反馈的先后顺序进行信息交互。