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专利号: 2018102822668
申请人: 西南交通大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 控制;调节
更新日期:2024-01-05
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种五轴球头铣削几何误差补偿方法,包括如下步骤:

步骤1、考虑五轴数控机床结构参数,建立五轴数控机床正向运动学方程和后处理程序;

步骤2、根据工件加工代码,结合五轴数控机床正向运动学方程,得到工件理想刀具位姿文件;

步骤3、结合工件坐标系下刀具姿态角,建立球头铣刀刀具位姿与代表工件纹理的刀触点之间的转换关系;

步骤4、根据指数积理论,引入理想刀具位姿,建立五轴球头铣削综合几何误差解析模型;

步骤5、根据球头铣刀刀具位姿与代表工件纹理的刀触点之间的转换关系和五轴数控机床正向运动学,建立五轴球头铣削几何误差补偿中刀触点保障措施;

步骤6、应用群体智能优化算法,建立五轴球头铣削几何误差补偿的适应度函数、群体初始化策略,得到补偿的旋转轴角度;

步骤7、根据理想刀触点保障措施,计算补偿的旋转轴角度的平动轴运动量,得到补偿加工代码;

步骤8、读取工件理想刀具位姿文件,根据步骤4到步骤7计算每个刀具位姿的补偿加工代码。

2.根据权利要求1所述的一种五轴球头铣削几何误差补偿方法,其特征在于:所述步骤

1中五轴数控机床结构参数为两个旋转轴轴线在机床坐标系的位置参数;建立的五轴后处理程序包括旋转轴运动量双解解决策略,得到所有运动轴相对于其零位置的真实运动量。

3.根据权利要求1所述的一种五轴球头铣削几何误差补偿方法,其特征在于:所述步骤

3中结合工件坐标系下刀具姿态角,建立球头铣刀刀具位姿与代表工件纹理的刀触点之间的转换关系,具体步骤包括:步骤3.1、建立工件上刀触点局部坐标系,坐标系原点为刀触点,x轴为刀触点处刀触轨迹切线向量f,z轴为刀触点处工件法向向量n,y轴向量b通过右手准则建立;

步骤3.2、定义刀触点坐标系下刀具姿态角,建立围绕z轴旋转的刀具旋转角θ和相对于z轴的刀具倾斜角φ;

步骤3.3、结合工件上刀触点局部坐标系定义和刀具姿态角,根据球头铣刀几何结构参数,依据坐标系转换关系,建立球头铣刀刀具位姿与代表工件纹理的刀触点之间的转换关系,得到球头铣刀刀具姿态向量和球头铣刀刀具中心位置表达式为:其中T表示球头铣刀刀具姿态向量,P表示球头铣刀刀具中心位置,R2表示球头铣刀半径,C表示代表工件纹理的刀触点坐标。

4.根据权利要求1所述的一种五轴球头铣削几何误差补偿方法,其特征在于:所述步骤

4中根据指数积理论,引入理想刀具位姿,建立五轴球头铣削综合几何误差解析模型,具体步骤包括:步骤4.1、根据指数积理论建立各个运动轴几何误差旋量和指数矩阵,结合五轴数控机床拓扑结构,建立几何误差作用下刀具相对于工件的实际指数积矩阵,得到刀具相对于工件的实际刀具位姿;

步骤4.2、根据五轴数控机床正向运动学方程,引入理想刀具位姿,五轴球头铣削综合几何误差模型表示为刀具相对于工件的实际刀具位姿减去理想刀具位姿;

步骤4.3、结合五轴数控机床几何误差数学表达式,建立五轴球头铣削综合几何误差解析模型。

5.根据权利要求1所述的一种五轴球头铣削几何误差补偿方法,其特征在于:所述步骤

5中根据球头铣刀刀具位姿与代表工件纹理的刀触点之间的转换关系和五轴数控机床正向运动学,建立五轴球头铣削几何误差补偿中刀触点保障措施,具体步骤包括:步骤5.1、根据球头铣刀刀具位姿与代表工件纹理的刀触点之间的转换关系,分析球头铣刀刀具中心位置表达式,将刀触点保障转化为球头铣刀刀具中心位置保障;

步骤5.2、读取刀具位姿中球头铣刀刀具中心位置;

步骤5.3、依据五轴数控机床正向运动学,输入旋转轴角度,计算球头铣刀刀具中心位置处旋转轴角度对应的平动轴运动量。

6.根据权利要求1所述的一种五轴球头铣削几何误差补偿方法,其特征在于:所述步骤

6应用群体智能优化算法,建立五轴球头铣削几何误差补偿的适应度函数、群体初始化策略,得到补偿的旋转轴运动量,具体步骤包括:步骤6.1、根据五轴球头铣削综合几何误差解析模型,采用综合球头刀刀具中心位置误差,建立五轴球头铣削几何误差补偿的适应度函数;

步骤6.2、采用旋转轴角度作为群体;

步骤6.3、以理想旋转轴角度为中心定义群体矩形可行域,并建立群体初始化策略为:其中p表示群体,αo,γo表示理想旋转轴角度,αl和γl分别表示群体矩形可行域长和宽的一半,r1和r2∈[0,1]表示两个随机数;

步骤6.5、根据五轴球头铣削几何误差补偿中刀触点保障措施,计算群体的平动轴运动量,代入五轴球头铣削几何误差补偿的适应度函数计算群体适应度;

步骤6.6、设置群体适应度精度要求和群体位置更新最大次数,根据群体智能优化算法,得到补偿的旋转轴角度。

7.根据权利要求1所述的一种五轴球头铣削几何误差补偿方法,其特征在于:所述步骤

6中群体智能优化算法为:粒子群优化算法或鸡群算法,或者蚁群算法。