C620普通车床的主轴变速箱设计【12级】【含CAD图纸】
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12级
含CAD图纸
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12
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XXX本科学生毕业设计（论文）附件 附件C：译文指导教师评定成绩(五级制)：指导教师签字：附件C：译文 材料加工技术杂志164165 (2005) 13791387数控机床编程的发展M. Kovacic a, M. Brezocnik a, I. Pahole a, J. Balic a, B. Kecelj ba智能制造系统实验室, 马里博尔大学，Smetanova ulica 17, Maribor, Slovenia b TECOS斯洛文尼亚工具和模具开发中心，Kidriceva ulica, Celje, Slovenia摘要：本文提出了一种全新的数控机床编程概念，基于遗传算法的理念使在制造环境基础下的CAD模型能进行数控程序优化。在模拟进化之下该结构成为数控程序的种群部分。数控程序能对简单初级运动的机器进行控制。由于机器运动和加工环境的相互作用既而在优化的过程中机器的运行将会变得越来越复杂并且能逐步智能化地解决出现的问题。如今已经有了利用编写程序使数控车床和数控铣床加工复杂程度不同的毛坯和产品的实例。这项所提及的概念表现出广泛性，高效率性和高程度的可靠性，它也可以直接适用于其他的数控机床。 2005爱思唯尔B.V.保留所有权利关键词：制造系统，数控编程，数控机床，遗传算法C81，引言 由于在过去的二十年中数控机床几乎存在于所有的制造系统中，并且数控 机床的自动编程已成为普遍 1,4,6,7 。因此，现在出现了众多能自动生成数控程序的商业编程解决方案。该方案在可靠性，效率，灵活性和普遍性上存在着差异。到目前为止，都尚未能够对数控机床编程提供一种通用的解决方案。在本文中，基于数控车床和铣床的编程方法我们使用了遗传算法（简称GA）2。这种观点也可适用于其他数控机床，例如坐标测量机5，焊接机，激光和等离子切割机4，机器人和机械手。这个观点效仿了生物体的自然进化论，既在自然资源斗争中获得胜利的个体将会越来越占优势，并且适应他们所生存的环境，反之无法胜出的将会在下一代中逐渐被淘汰。被提出的数控程序方案可以看作为是不断进行改进的加权图。在模拟进行阶段，越来越多的优势生物（数控程序）将会基于生产环境所给定的数据上不断生成。研究人员已经证实，所提出的理念是具有普遍，灵活，可靠，高效四个特点。对于本文中所包含的车削和铣削加工的基本条款的规定将在第二节开头有所描述；随后将说明所提出来的概念，对独立数控程序编码（既生物的基因），生物体的评价，基因操作的使用进行描述；第三节第四节将对所提及的系统功能进行介绍，还将会给出数控车床和数控铣床对不同毛坯和成品组合加工的编程实例；第5节对研究的主要贡献进行了总结，并给出了进一步研究的指导方针。2，数控车床和数控铣床编程的遗传算法对车削和铣削加工过程的目标是确保刀具对工件的相对运动。相对运动的后果是工具参考点的移动从而加工形成该产品所需的形状，刀具的运动由主运动和进给运动组成。通常只有一些很简单的产品会在已知最佳切割顺序的条件下对原料进行加工，每一次的切削加工都会切削掉一定数量的原料，因此会有切削废料产生。2.1主要算法在这里将用简单的例子来对拟议概念的基本想法进行证实，图1和2分别显示毛坯，成品和一些车削，铣削加工形成的金属屑。刀具（刀片）可运动区域离散为可车削的实心方格和铣削的空心框。一个实心方格厚度的车刀在车削时可以向上，下，左，右四个方向进行加工，而它在进行开槽加工时只能向右或向下加工。铣削加工的刀具可以沿X,Y,Z的正负轴进行移动和加工。加工中心的刀具参考点是在刀具切削的中底部（图1，图2）进行离散化加工的。脱落的材料被分为几个带有金属屑的开口槽。例如在图1底部图中cut-1由九个金属切削层组成，cut-2和3都分别由四个金属切削层组成，cut-4由两个金属切削层组成等等。图2毛坯，产品，废物和 铣削加工方式图1右侧图表显示加工的类型。基于系统的离散性机床可以选择水平切削，垂直切削和综合性切削图3显示了数控机床编程运用伪代码的主要算法，首先必须写入毛坯和成品的相关数据，之前提及的方案能直接从毛坯和成品的CAD模型中自动生成，随后输入所需的加工类型，然后系统划分出实心方格（车削）和空心方格（铣削）两部分加工区间。最后输入定义刀具运动轨迹的起刀点和退刀点以及刀具参考坐标点的数据信息。从现在开始，以生成和优化的数控程序为基础的系统能够通过几次的更替进行自主的优化。布尔变量对已知的数控程序进行是否将先前执行的加工解决方案用于初始群体或者随机初始化掉原始群体的判定。在种群中每个染色体（有机生物）P（T）代表了非干涉或干涉的数控程序。当然，在最初生成的方案中大多都是存在干涉的。每一个数控程序都是从起刀点和初始切削位置开始到最终切削位置和退刀点结束之间的进给运动和主运动组成。当染色体已经被分析后，该解决方案开始优化发展。将更多参与不断选择和更改的遗传操作的有效分析分配到能更好的解决问题的方案当中。这样的选择保证了种群中优秀的单元的生存和在不改变自身的形式下进入到下一代。这种改变能影响一个或几个生物体并且从中生成他们的后代。经过选择和改变，得到了已受分析评估后的新一代。这个过程反复进行，直至该进程的终止条件已得到满足。这就是对拥有足够解决方案能力的数量群体的最好描述。图图4 数控程序加权图图3 数控编程中的伪代码算法2.2初始结构：数控编码方案随机产生的干涉和非干涉（即可行和不可行）数控程序可以由一个加权图（图4）表现。该图的顶部是主运动处（切割点），边缘带处于切割点与进给运动之间。每个顶点与图中所有其他顶点连接。在图中这些点和修正值得到了加权。基因的排序（即切削）表示了切削之间刀具的运动，图中两个不变的基因（顶点处）是刀具运动的起始点和终止点，分别用字母S和E表示。中间的顶点（如cut-1，cut-4）代表加工的切削点。首先，从最初的进给运动点S到刀具第一次的动作，接着继续进给直到下一次的切削动作，如此反复，直到它完成所有的切削动作。最后，切削加工到达最终点E，随机生成的数控程序在刀具步数和刀具与工件之间产生的碰撞数方面存在着不同。在介绍之前先定义两个重要的概念：加工一致性和切屑的相容性。如果在加工中至少存有一块切屑粘附在工件上那么加工达到一致，如果切屑都粘附在工件上那么金属屑相容（即切削相容）检查是非常重要的，因为环境（即工件）的快速变化，不断检查工件加工领域是否加工显得非常重要。2.3 种群评价该组合任务的目的是寻找一种方式链接加权图中初始点S和终止点E，使之包涵图中所有的点以便使加权的总和（边缘和顶点处）以及加权的冲突数量达到最小值。换而言之，这意味着它必须找到最佳的无冲突数控程序。例如，如果连接图4中的线路则等于以下的列表形式：点S，cut-1, cut-2, cut-3, cut-4, cut-5, cut-6, cut-7 和点E,，则在连接点处的加权总和如下：其中NCx是第X到数控程序，是进给运动起始点S一直到第一次加工点cut-1的长度，是工序cut-1主运动长度，是工序cut-1进给运动的长度， 是 最后一道工序cut i 到点E的主运动长度，f是产生冲突系数，H是冲突数。数控程序评价操作的大多数要求是对刀具轨迹长度，加工、切屑一致性和冲突量的确定。由于在加工过程中工件形状的不断变化，因此刀具路径的长度也在变化。当刀具进行进给运动和主运动时系统紧跟刀具的运动而运动，并且连续不断的核查加工的一致性和可能出现的程序冲突。图5显示了在车削和铣削时切割的非一致性和产生的冲突。图6描述了过程的用途，其通过遗传算法将对车床，铣床走刀程序的复杂性有所帮助。该程序包括四个最重要的功能：一致性检查，冲突检查，移动和切削，可以有效核实工具与工件之间不合理的碰撞。一致性检查功能的作用是检查工件走刀间隙从而核查加工的一致性；移动和切削是预先对刀具的主运动和进给运动进行仿真。图5 加工一致性和切削碰撞图6程序评价伪码染色体的评价是从功能检查一致性和检查冲突开始的，它可以连续追踪走刀步骤以及对工件中的走刀间隙进行检查，查证出不允许的走刀位置。其次从最初（指定）刀具出发点S运动到走刀列表上的第一次加工位置。加工继续进行，直到列表上第一次走刀匹配。该程序则继续进行下一个切割匹配的选择。在最后一次走刀匹配回到切割顺序中的第一次走刀这段时间再次执行进给运动。只要切割达到一致性个体切割就可以进行加工，列表上的切割条数已全部走刀完成则工件被最终加工完成。切割数取决于产品的形状和不同工件之间的差异。程序评价则反馈给冲突量（H），数控程序（即刀具路径）和走刀的步骤（数控程序的长度）。图7 从cut i到cut j刀具运动的两种情况2.4 基因操作数控程序的原始群体初始化后，通过基因的操作后它对基因群体的评价将会改变。我们使用复制操作（选择），在车削情况下进行交叉和置换，并且增加了在铣削过程中的突变操作3。对于染色体我们会进行选择比较。在生殖操作过程中从种群P(t)中随机的挑选出第一条染色体并且将其不做改变的转移给下一代基因。在交叉操作中种群P(t)中的两条染色体进行随机的选取。交叉点的选择也是随机的。选定的染色体部分互换，在交叉处必须保证两条后代包含了列表上的所有切削加工点。在第一次置换操作的染色体被挑选出来后，随后两条随机选择的基因（切削）则进行互换。在突变的操作中，染色体中的基因（切割）随机的被选择并且刀具运动的方向也将改变。如果随机选择的基因是cut j（图7），则从cut i 到cut j的进给运动将会从两种情况下进行选择，即刀具可以从左侧或右侧进行运动（图7）。在随机选择的基因cut j突变时，从cut i 到cut j的进给运动进行了互换。5. 总结在论文中我们提出的使用遗传算法使数控车床，铣床刀具加工能自动编程的概念。研究表明优化的系统在搜寻最佳寻的数控程序时具有有效性和广泛性，因此可以用于其他数控机床（如坐标测量机，焊接机，激光和等离子切割机，机器人，机器手等）。首先，提及到的智能系统能将产品的加工层次划分为三个子任务：修复，切割和钻屑。然后，它预定了固定的序列，并智能为单个刀片和固定工件的数控程序做准备。依靠刀具简单的运动规则系统为加工方案做好了准备。由于刀具和工件之间相互作用形成动态环境，越来越多优化的数控程序一代又一代的逐渐生成。特别值得强调的是加工方案的评估能力。由于问题的复杂性和方案的不一，在搜索空间上我们效仿有机生物体得进化论形成遗传算法。该系统能自己进行加工工艺的设计，检测出已加工和未加工的区域，生成和优化刀具的进给运动和主运动，对碰撞的检查和验证产品是否在某一加工过程中不能被完全加工。系统的一个缺点是加工领域的离散化对时间上搜索最优解很苛求。因此，在未来的研究道路上将会朝着更加明确的方向前进，即构思一种新的可用于不同加工形态(粗加工，精加工)和不同的刀具形状的改良系统。该系统也将得到改善以便未来能应用于不同的刀具切削参数情况（几何形状，切削深度，进给参数）。参考文献：1 G. Vosniakos, An intelligent software system for the automatic gener- ation of NC programs from wireframe models of 2-1/2D mechanical parts, Comput. Integr. Manufact. Syst. 11 (1/2) (1998) 5365.2 J. Holland, Adaptation in Natural and Artificial Systems, The MIT Press, Massachusetts, 1992.3 M. Gen, R. Cheng, Genetic Algorithms and Engineering Design, Wi- ley, Canada, 1997.4 M. Kovacic, J. Balic, Evolutionary programming of a CNC cutting machine, Int. J. Adv. Manufact. Technol. 22 (1/2) (2002) 118124.5 M. Kovacic, M. Brezocnik, Genetic algorithm method for computer aided quality control, in: Proceedings of the Third Research/Expert Conference with International Participation, Quality 2003, 2003, pp.125130.6 S. Chao-Ton, C. Mu-Chen, Computer-aided optimization of multi-pass turning operations for continuous forms on CNC lathes, IIE Trans.31 (7) (1999) 583596.7 Y. Lin, An adap
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