基于五轴加工中心的整体式叶轮加工方法、装置及设备
| 专利类型 | 发明公开 | 法律事件 | 公开; |
| 专利有效性 | 公开 | 当前状态 | 公开 |
| 申请号 | CN202510370178.3 | 申请日 | 2025-03-27 |
| 公开(公告)号 | CN119902489A | 公开(公告)日 | 2025-04-29 |
| 申请人 | 河北恒工精密装备股份有限公司; | 申请人类型 | 企业 |
| 发明人 | 魏志勇; 高运强; 蒋坤涛; | 第一发明人 | 魏志勇 |
| 权利人 | 河北恒工精密装备股份有限公司 | 权利人类型 | 企业 |
| 当前权利人 | 河北恒工精密装备股份有限公司 | 当前权利人类型 | 企业 |
| 省份 | 当前专利权人所在省份：河北省 | 城市 | 当前专利权人所在城市：河北省邯郸市 |
| 具体地址 | 当前专利权人所在详细地址：河北省邯郸市成安县商城镇工业园区 | 邮编 | 当前专利权人邮编：056799 |
| 主IPC国际分类 | G05B19/19 | 所有IPC国际分类 | G05B19/19 |
| 专利引用数量 | 0 | 专利被引用数量 | 0 |
| 专利权利要求数量 | 10 | 专利文献类型 | A |
| 专利代理机构 | 郑州启晖知识产权代理事务所 | 专利代理人 | 徐鹏; |
| 摘要 | 本 申请 涉及 机械加工 技术领域，具体涉及基于五轴加工中心的整体式 叶轮 加工方法、装置及设备，该方法包括：根据叶轮模型的几何特征获取插补路径段的起始刀位点和终止刀位点的刀位数据，以及起始刀位点和终止刀位点之间的时间间隔；随机生成多个插补矩阵，构建每个插补矩阵对应的判断矩阵；获取各有效插补矩阵；得到每个有效插补矩阵中各列的整体非平滑度、插补异常度、刀位点优化权重、插补自适应度；对插补矩阵利用优化 算法 进行 迭代 ，获取最佳插补矩阵，对整体式叶轮进行加工。本申请能够使切削刀在加工过程中变化速度较平滑，有效降低切削刀抖动，提高整体式叶轮的加工 质量 。 | ||
| 权利要求 | 1.基于五轴加工中心的整体式叶轮加工方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： |
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| 说明书全文 | 基于五轴加工中心的整体式叶轮加工方法、装置及设备技术领域背景技术[0002] 五轴加工中心是一种数控加工机床，其拥有五个自由度，能够加工出复杂的工业零件。整体式叶轮零件复杂，对表面光顺性要求高，通常采用五轴加工的方式制作。在五轴加工整体式叶轮时，需要先获得目标叶轮的几何模型，然后根据几何模型进行刀具轨迹规划，生成刀位点信息，以控制五轴数控机床进行切削。在五轴数控机床通过刀位点信息进行切削时，需要根据刀位点信息进行路径插补，使刀具路径光滑，减小成品叶轮与叶轮模型的误差。 [0003] 传统方法根据刀位点信息进行路径插补时通常对刀位点采用曲线拟合算法计算，在两个刀位点之间的拟合曲线上插入新的刀位点完成路径插补，获得切削刀的控制路径。其中，由于刀位点插补过程没有考虑到各个自由度的运动速度是否平滑，因此切削刀在沿所得控制路径运动时，部分自由度可能出现速度变化剧烈的情况，进而导致切削过程中切削刀抖动加剧，致使叶轮表面光顺度降低，影响整体式叶轮的加工质量。 发明内容 [0004] 为了解决上述技术问题，提供基于五轴加工中心的整体式叶轮加工方法、装置及设备，以解决现有的问题。 [0005] 本申请解决技术问题的方案是提供基于五轴加工中心的整体式叶轮加工方法、装置及设备，包括以下步骤：第一方面，本申请实施例提供了基于五轴加工中心的整体式叶轮加工方法，该方法包括以下步骤： 根据叶轮模型的几何特征获取插补路径段的起始刀位点和终止刀位点的刀位数据，以及起始刀位点和终止刀位点之间的时间间隔； 随机生成多个多维矩阵，记为每个插补矩阵，其中，插补矩阵中各列向量对应一个插补刀位点；利用起始刀位点和终止刀位点的刀位数据，以及各插补矩阵，构建每个插补矩阵对应的判断矩阵；基于所述时间间隔，分析所述判断矩阵的每行内相邻元素之间的变化速率，获取各有效插补矩阵； 分析每个有效插补矩阵对应的判断矩阵中每行内各列元素的变化速率，以及判断矩阵中各列内所有行元素的变化速率的平均水平，获得每个有效插补矩阵中各列的整体非平滑度； 分析每个有效插补矩阵中各列对应的插补刀位点到叶轮模型表面的距离，以及相邻两列对应的插补刀位点所需的移动时长，结合所述整体非平滑度，确定每个有效插补矩阵中各列的插补异常度； 根据叶轮模型表面上与每个有效插补矩阵中各列对应的插补刀位点距离最近的刀位点处，不同范围的局部区域内所有刀位点的法向量之间的差异情况，确定每个有效插补矩阵中各列的刀位点优化权重；结合所述插补异常度，确定每个有效插补矩阵的插补自适应度； 基于所述插补自适应度，对插补矩阵利用优化算法进行迭代，获取最佳插补矩阵，对整体式叶轮进行加工。 [0006] 优选的，所述确定每个插补矩阵对应的判断矩阵，包括：按照起始刀位点的刀位数据、各插补矩阵中各列向量、终止刀位点的刀位数据的顺序排列，组成各插补矩阵对应的判断矩阵。 [0007] 优选的，所述获取各有效插补矩阵，包括：基于起始刀位点和终止刀位点之间的时间间隔，以及所述判断矩阵的列数，计算判断矩阵中各列的插补时刻； 通过五轴加工机床数控系统获取每个自由度的预设最大限制速度，其中判断矩阵中每行表示一个自由度； 基于判断矩阵中相邻两列的所述插补时刻之间的间隔时长，分别计算判断矩阵中任一行内各列元素与其前一列元素、后一列元素之间的变化速率，记为所述任一行的各列元素的前向速度、后向速度； 若判断矩阵中所有行的所有列元素的前向速度和后向速度均小于等于元素对应行所对应自由度的预设最大限制速度，将判断矩阵对应的插补矩阵记为有效插补矩阵。 [0008] 优选的，判断矩阵中第 列的插补时刻 的计算公式为： ，其中，为判断矩阵中第 列，为起始刀位点和终止刀位点之间的时间间隔， 为所述判断矩阵中所有列的个数。 [0009] 优选的，所述获得每个有效插补矩阵中各列的整体非平滑度，包括：对每个有效插补矩阵对应的判断矩阵中每行的所有列元素进行归一化处理，记为归一化的判断矩阵； 归一化的判断矩阵中第 行第 列对应元素的速度非平滑度 的计算公式为： ， ，其中， 为归一化的判断矩阵中第 行 第 列对应元素的整体速度， 为归一化的判断矩阵中第 行第 列对应元素的整体速度，为归一化的判断矩阵中第 列的插补时刻，为归一化的判断矩阵中第 列的插补时刻，为归一化的判断矩阵中所有列数； 为归一化的判断矩阵中第 行第 列对应的元素值，为归一化的判断矩阵中第 行第 列对应的元素值； 将归一化的判断矩阵中同一列内所有行对应元素的所述速度非平滑度的均值，作为归一化的判断矩阵中各列的整体非平滑度，其中，归一化的判断矩阵中第2列到第R‑1列为有效插补矩阵，获得每个有效插补矩阵中各列的整体非平滑度。 [0010] 优选的，所述确定每个有效插补矩阵中各列的插补异常度，包括：将每个有效插补矩阵中各列向量输入五轴加工机床数控系统，获取每个有效插补矩阵中各列对应的插补刀位点在叶轮模型所处三维空间中的映射点，计算映射点到叶轮模型表面的最近距离，记为相对距离； 通过五轴加工机床数控系统获取预设最大给进量，计算所述相对距离与所述间隔时长的比值，记为相对速度，将所述相对速度与预设最大给进量的比值，作为每个有效插补矩阵中各列的模型拟合度； 所述插补异常度为所述模型拟合度和所述整体非平滑度的乘积。 [0011] 优选的，所述确定每个有效插补矩阵中各列的刀位点优化权重，包括：将叶轮模型表面上与每个有效插补矩阵中各列对应的插补刀位点距离最近的点坐标，记为各模型对应点云； 获取叶轮模型表面上各点云数据，采用基于局部平面拟合的法向估计算法，计算各点云数据的法向量； 将叶轮模型表面上距离所述模型对应点云最近的预设第一数量个点云数据、预设第二数量个点云数据，分别记为各插补刀位点对应的小范围点云集、大范围点云集； 计算所述小范围点云集内所有点云数据的法向量的和向量，将和向量中各元素与所述小范围点云集内所有点云数据的数量的比值，组成小范围向量；相应地，针对所述大范围点云集内所有点云数据，获得大范围向量； 将所述小范围向量与所述大范围向量之间的差向量的模长，作为每个有效插补矩阵中各列对应的插补刀位点的局部复杂度；对每个有效插补矩阵中所有列对应的插补刀位点的所述局部复杂度进行归一化处理，作为每个有效插补矩阵中各列的刀位点优化权重。 [0012] 优选的，所述插补自适应度为每个有效插补矩阵中所有列的所述刀位点优化权重与所述插补异常度的乘积的和值。 [0013] 第二方面，本申请实施例还提供了基于五轴加工中心的整体式叶轮加工装置，所述装置中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述基于五轴加工中心的整体式叶轮加工方法的步骤。 [0014] 第三方面，本申请实施例还提供了基于五轴加工中心的整体式叶轮加工设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意一项所述基于五轴加工中心的整体式叶轮加工方法的步骤。 [0015] 本申请至少具有如下有益效果：本申请通过对起始刀位点和终止刀位点之间的插补路径中构建插补矩阵，并根据起始刀位点、插补矩阵、终止刀位点形成一条刀具轨迹规划，构建判断矩阵，分析判断矩阵中相同行内相邻列元素之间的变化速率是否符合预设的约束条件，对插补矩阵进行筛选，获取各有效插补矩阵，形成五轴机床可执行的切削刀控制方案；其次，计算每个有效插补矩阵中各列的整体非平滑度，其有益效果在于考虑了有效插补矩阵中不同列对应的插补刀位点的切削速度的平滑程度，以反映插补刀位点的切削速度给整个切削过程的切削速度带来的影响，便于后续筛选出切削刀速度变化平缓的有效插补矩阵；计算每个有效插补矩阵中各列的模型拟合度，计算每个有效插补矩阵中各列的插补异常度，其有益效果在于考虑了有效插补矩阵中不同列对应的插补刀位点与叶轮模型的贴合程度，便于后续筛选出与叶轮模型贴合紧密的有效插补矩阵，能够评估有效插补矩阵中各列的插补刀位点的插补效果，有利于对后续的筛选出既能保证切削刀速度变化平滑，也能保证对应的插补刀位点贴合叶轮模型的有效插补矩阵；计算每个有效插补矩阵中各列的刀位点优化权重，其有益效果在于考虑了有效插补矩阵中各列的插补刀位点所在叶轮模型的位置处的复杂情况，对处在复杂局部位置的插补刀位点赋予更高的权重，有助于提高有效插补矩阵在叶轮模型复杂处的控制效果，提高插补结果的整体效果；确定每个有效插补矩阵的插补自适应度，对插补矩阵利用优化算法进行迭代，获取最佳插补矩阵，对整体式叶轮进行加工，其有益效果在于通过不断迭代，获取有效插补矩阵，根据插补自适应度，选取最佳插补矩阵，使得切削刀的速度变化较平缓且与叶轮模型越贴合，令切削刀的插补结果达到最佳，相比于传统方法，能够使切削刀在加工过程中变化速度较平滑，有效降低切削刀抖动，提高叶轮表面光顺度，提高整体式叶轮的加工质量。 附图说明 [0016] 下面结合附图对本申请的基于五轴加工中心的整体式叶轮加工方法作进一步详细说明。 [0017] 图1为本申请实施例提供的基于五轴加工中心的整体式叶轮加工方法的步骤流程图；图2为本申请实施例提供的每个有效插补矩阵中各列的刀位点优化权重的获取方法的步骤流程图。 具体实施方式[0018] 为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施实例，对本申请提出的基于五轴加工中心的整体式叶轮加工方法、装置及设备进行进一步详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。 [0019] 除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。 [0020] 请参阅图1，其示出了本申请一个实施例提供的基于五轴加工中心的整体式叶轮加工方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：步骤1，根据叶轮模型的几何特征获取插补路径段的起始刀位点和终止刀位点的刀位数据，以及起始刀位点和终止刀位点之间的时间间隔。 [0021] 相对于三轴数控机床，五轴数控机床由于多出两个旋转轴，可使刀具获得了更多的加工自由度，增加了面向复杂曲面零件加工时刀具切削位置和角度的灵活性，减少了换刀次数和零件重新装夹次数，进而更进一步提高了复杂曲面零件的加工精度。 [0022] 五轴加工机床加工叶轮时会将叶轮的几何信息转化为刀位点信息，因此，根据叶轮的三维几何模型，确定刀位的运动轨迹，得到所有刀位点的刀位数据，选取任意相邻两个刀位点，分别作为插补路径段的起始刀位点和终止刀位点，对起始刀位点和终止刀位点之间插补多个刀位点。 [0023] 需要说明的是，第 个刀位点的刀位数据的形式为 ，其中前三个元素 表示第 个刀位点的位置坐标，后两个元素 表示第 个刀位点对应的 两个旋转轴角度，刀位数据反映了在第 个刀位点时，切削刀的位置与叶轮的姿态。 [0024] 同时，通过五轴加工机床数控系统获取起始刀位点和终止刀位点之间的时间间隔T，代表数控机床控制切削刀从起始刀位点到终止刀位点所花费的时间。 [0025] 至此，得到插补路径段的起始刀位点和终止刀位点的刀位数据，以及起始刀位点和终止刀位点之间的时间间隔。 [0026] 步骤2，随机生成多个多维矩阵，记为每个插补矩阵，其中，插补矩阵中各列向量对应一个插补刀位点；利用起始刀位点和终止刀位点的刀位数据，以及各插补矩阵，构建每个插补矩阵对应的判断矩阵；基于所述时间间隔，分析所述判断矩阵的每行内相邻元素之间的变化速率，获取各有效插补矩阵。 [0027] 通过遗传算法对起始刀位点和终止刀位点之间的切削刀运动路径进行优化处理，以获得贴合叶轮模型且刀位数据中各参数的速度变化平滑的切削刀运动路径。因此通过构建插补矩阵，并对插补矩阵设置约束条件，使插补矩阵成为一个能被五轴加工机床执行的加工方案。 [0028] 随机生成多个多维矩阵，记为每个插补矩阵，其中，所述插补矩阵中第m列向量，记为第m个插补刀位点的刀位数据；需要说明的是，由于刀位数据是一个5维的向量，因此，插补矩阵是一个5行M列的矩阵，在本实施例中，M取值为10，作为其他实施方式，实施者可以根据实际情况自行设定； 插补矩阵中共包含M列，表示在起始刀位点与终止刀位点之间插补M个刀位点，则插补矩阵中第 列向量表示插补的第 个刀位点的刀位数据。 [0029] 构建每个插补矩阵对应的判断矩阵，其中，将起始刀位点的刀位数据作为判断矩阵的第1列；将每个插补矩阵中所有插补刀位点的刀位数据作为判断矩阵的第2列到第M+1列；将终止刀位点的刀位数据作为判断矩阵的第M+2列；由此，基于起始刀位点和终止刀位点之间的时间间隔，判断矩阵中第 列的插补时刻 的计算公式为： ，其中， 为判断矩阵中第 列，为起始刀位点和终 止刀位点之间的时间间隔， 为所述判断矩阵中所有列的个数； 则所述判断矩阵中相邻两列的所述插补时刻之间的间隔时长为 。 [0030] 计算所述判断矩阵中相邻两列之间的间隔时长，计算所述判断矩阵中任意两列之间的间隔时长；在本实施例中，将切削刀处在起始刀位点的时刻记为0时刻，将切削刀处在终止刀位点的时刻记为T时刻，则判断矩阵中第m列对应的插补刀位点代表切削刀在第时刻的所处位置以及叶轮姿态。五轴加工机床在执行插补矩阵的切削方案 时，按照控制切削刀与叶轮在第 时刻做出第m个插补刀位点的姿态即可。 [0031] 需要说明的是，所述判断矩阵中任意两列之间的间隔时长，反映了相邻两列对应的插补刀位点之间，五轴加工机床的切削刀从一个插补刀位点移动到下一个插补刀位点所需要的时间。 [0032] 通过五轴加工机床数控系统获取每个自由度的预设最大限制速度，其中所述判断矩阵中每行表示一个自由度；在本实施例中，刀位数据的形式为 ，则对应5个自由度分别为X， Y，Z，A，C，则X轴对应的预设最大限制速度为800mm/min，Y轴对应的预设最大限制速度为 800mm/min，Z轴对应的预设最大限制速度为800mm/min，A轴对应的预设最大限制速度为 500°/min，C轴对应的预设最大限制速度为500°/min，作为其他实施方式，实施者可根据实际情况自行设定。 [0033] 需要说明的是，预设最大限制速度反映了五轴加工机床在正常运行条件下，机床各轴能够达到的最高运动速度。 [0034] 进一步，对所述判断矩阵中第2到M+1列的元素分别构建约束条件，对插补矩阵进行筛选，以评估插补矩阵的插补方案能否被五轴机床执行，具体为：基于所述判断矩阵中相邻两列的所述插补时刻之间的间隔时长，计算判断矩阵中所述任一行内各列元素与其前一列元素之间的变化速率，记为所述任一行的各列元素的前向速度；计算所述任一行内各列元素与其后一列元素之间的变化速率，记为所述任一行的各列元素的后向速度； 在本实施例中，判断矩阵中第 行第 列对应元素的前向速度和后向速度的计算公式为： ，其中， 为判断矩阵中第 行第 列对应元素的前向速度， 为判断矩阵中第 行第 列对应的元素值， 为判断矩阵中第 行第 列对应的元素值， 为判断矩阵中第 列与第 列的所述插补时刻之间的间隔时长； ，其中， 为判 断矩阵中第 行第 列对应元素的后向速度， 为判断矩阵中第 行第 列对应的元素值，为判断矩阵中第 行第 列对应的元素值， 为判断矩阵中第 列与第 列的所述插补时刻之间的间隔时长； 需要说明的是，所述前向速度反映从第 个刀位点到第 个刀位点的运动过程中第 行对应自由度的平均速度；所述后向速度反映从第 个刀位点到第 个刀位点的运动过程中第 行对应自由度的平均速度。 [0035] 针对所述判断矩阵中第2列到第M+1列的所有元素，若判断矩阵中所有行的所有列元素的前向速度和后向速度小于等于元素对应行所对应自由度的预设最大限制速度，将判断矩阵对应的插补矩阵记为有效插补矩阵；需要说明的是，有效插补矩阵表示符合约束条件的插补矩阵，代表一种能被五轴机床可采用的加工方案。 [0036] 至此，得到所有有效插补矩阵。 [0037] 步骤3，分析每个有效插补矩阵对应的判断矩阵中每行内各列元素的变化速率，以及判断矩阵中各列内所有行元素的变化速率的平均水平，获得每个有效插补矩阵中各列的整体非平滑度。 [0038] 将随机生成多个插补矩阵，并采用遗传算法从中筛选出速度变化平缓，贴合叶轮表面的插补矩阵作为五轴机床的加工方案。插补矩阵中第 行代表了第 个自由度的切削刀控制设备的位置变化，为了避免切削刀在第 个自由度上的速度变化过快，导致切削刀抖动，降低叶轮加工质量，因此，对于符合约束条件的有效插补矩阵，计算速度非平滑度，以评估符合约束条件的有效插补矩阵的不同自由度的变化快速程度，进而筛选出能够控制切削刀平滑移动的有效插补矩阵，具体为：对每个有效插补矩阵对应的判断矩阵中每行的所有列元素进行归一化处理，记为归一化的判断矩阵； 在本实施例中，归一化处理过程为：对于每个有效插补矩阵对应的判断矩阵中第行的行向量，计算第 行的各列元素与第 行对应自由度的预设最大限制速度的比值，将第行的所有比值，组成第 行的归一化向量，将所有行的归一化向量，组成归一化的判断矩阵，其中，归一化的判断矩阵的列数为R=M+2。 [0039] 计算归一化的判断矩阵内第 行第 列对应元素的速度非平滑度 的计算公式为：其中， 为归一化的判断矩阵中第 行第 列对应元素的整体速度， 为归一化的判断矩阵中第 行第 列对应元素的整体速度，为归一化的判断矩阵中第 列的插补时刻，为归一化的判断矩阵中第 列的插补时刻，为归一化的判断矩阵中所有列数； 为归一化的判断矩阵中第 行第 列对应的元素值， 为归一化的判断矩阵中第 行第 列对应的元素值。 [0040] 需要说明的是， 反映了切削刀在两个插补时刻间的平均速度，所述整体速度反映了第s个元素控制下切削刀在第i个自由度的速度大小；进一步，通过 ，反映第s个元素控制下切削刀正在第i个自由度的加速度绝对值大小，加速度绝对值越小，在第s个元素的控制下切削刀的速度变化越平缓，所得速度非平滑度越小，第s个元素控制切削刀的速度变化越不剧烈，越能降低因速度变化剧烈带来的切削刀抖动，提高叶轮加工质量。 [0041] 将归一化的判断矩阵中同一列内所有行对应元素的所述速度非平滑度的均值，作为归一化的判断矩阵中各列的整体非平滑度，其中，归一化的判断矩阵中第2列到第R‑1列为有效插补矩阵，获得每个有效插补矩阵中各列的整体非平滑度；需要说明的是，所述整体非平滑度越小，对应列的刀位数据控制下的切削刀速度越平滑，越能减少速度突变带来的切削刀抖动，提高叶轮加工质量；其次，判断矩阵共得到R=M+2个整体非平滑度，其中第2列到第S‑1列的整体非平滑度为有效插补矩阵中各列对应的插补刀位点的整体非平滑度，第1列和第S列的整体平滑度是起始刀位点和终止刀位点的整体非平滑度。 [0042] 至此，得到每个有效插补矩阵中各列的整体非平滑度。 [0043] 步骤4，分析每个有效插补矩阵中各列对应的插补刀位点到叶轮模型表面的距离，以及相邻两列对应的插补刀位点所需的移动时长，结合所述整体非平滑度，确定每个有效插补矩阵中各列的插补异常度。 [0044] 进一步，分析有效插补矩阵中各列对应的插补刀位点所在的切割位置与叶轮模型表面的距离，评估插补刀位点的切割结果所导致的实际切割效果与叶轮模型不符的情况。通过计算模型拟合度，判断有效插补矩阵各列对应的插补刀位点与叶轮模型表面的贴合程度，要判断插补刀位点与叶轮模型的贴合程度，需要将插补刀位点的刀位数据映射到叶轮模型所在坐标系中进行对比，具体为： 将每个有效插补矩阵中第m列向量输入五轴加工机床数控系统，获取第m列对应的插补刀位点在叶轮模型所处三维空间中的映射点，计算映射点到叶轮模型表面的最近距离，记为第m个列对应的插补刀位点的相对距离； 在本实施例中，计算映射点到叶轮模型表面最近的欧氏距离，其中，欧氏距离的计算为公知技术，在此不再赘述。 [0045] 需要说明的是，相对距离越小，第m列对应的插补刀位点的刀位数据越贴合叶轮模型。 [0046] 通过五轴加工机床数控系统获取预设最大给进量，计算所述相对距离与所述有效插补矩阵中相邻两列的插补时刻之间的间隔时长的比值，记为相对速度，将所述相对速度与预设最大给进量的比值，作为每个有效插补矩阵中第m列的模型拟合度；在本实施例中，预设最大给进量取值为23mm/s，作为其他实施方式，实施者可根据实际情况自行设定。 [0047] 需要说明的是，有效插补矩阵中第m列对应第m个插补刀位点，所述相对速度，反映了单位时间内第m个插补刀位点对应的映射点与叶轮模型表面的距离变化率，反映刀位点的移动速度对加工精度的影响，若相对速度越接近预设最大给进量，则说明映射点的偏差在加工过程中已经接近最大允许范围，所得模型拟合度越大，以映射点对应的插补矩阵中插补刀位点的刀位数据进行加工时，越偏离叶轮模型，所述模型拟合度越小，以映射点对应的插补矩阵中插补刀位点的刀位数据进行加工时，越贴合叶轮模型，其加工效果越好。 [0048] 进一步，对于有效插补矩阵中各列对应的插补刀位点，其控制切削刀进行插补时，既要保证切削刀的速度变化平滑，防止切削刀抖动，又要保证插补的刀位点贴合叶轮模型。如果切削刀速度变化不够平滑，则切削刀抖动速度较大，即使刀位点贴合叶轮模型也无法起到对应的切削效果；同样，即使切削刀速度变化平滑，但是刀位点对叶轮模型不够贴合，则速度平滑也无法得到好的切削效果。 [0049] 因此，基于所述模型拟合度和所述整体非平滑度，确定插补异常度，以反映插补刀位点的插补效果，具体为：将所述模型拟合度和所述整体非平滑度的乘积，作为每个有效插补矩阵中各列的插补异常度； 需要说明的是，所述插补异常度越小，说明按照有效插补矩阵中各列对应的插补刀位点加工时能够保证切削刀速度变化平滑，也能保证对应的插补刀位点贴合叶轮模型，得到更好的叶轮加工效果。 [0050] 至此，得到每个有效插补矩阵中各列的插补异常度。 [0051] 步骤5，根据叶轮模型表面上与每个有效插补矩阵中各列对应的插补刀位点距离最近的刀位点处，不同范围的局部区域内所有刀位点的法向量之间的差异情况，确定每个有效插补矩阵中各列的刀位点优化权重；结合所述插补异常度，确定每个有效插补矩阵的插补自适应度。 [0052] 对于每个有效插补矩阵的M列，对应M个插补刀位点，不同插补刀位点对应了叶轮的不同模型位置，叶轮模型位置有平滑简单的局部形状，有复杂多变的局部形状，在进行切削时应该重点关注复杂多变的局部形状，因为这部分形状容易因切削刀控制不合理造成切削结果与叶轮设计模型不同。因此，通过对每个有效插补矩阵中各列对应的插补刀位点。计算刀位点优化权重，筛选出处于模型复杂局部的刀位点，在进行插补时重点关注这部分刀位点，以得到更好的插补结果，提高叶轮加工效果，本申请实施例提供的每个有效插补矩阵中各列的刀位点优化权重的获取方法的步骤流程图如图2所示，具体为：将叶轮模型表面上与第m个插补刀位点对应的映射点距离最近的点坐标，记为第m个插补刀位点的模型对应点云； 需要说明的是，在计算第m个插补刀位点对应的映射点到叶轮模型表面的最近距离时，叶轮模型表面上存在一个点与映射点的距离最近，将叶轮模型表面上对应的点的坐标，记为第m个插补刀位点的模型对应点云；模型对应点云越处于叶轮模型的局部复杂处，则第m个插补刀位点的优化权重应该越大。 [0053] 获取叶轮模型表面上各点云数据，采用基于局部平面拟合的法向估计算法，计算各点云数据的法向量；需要说明的是，将三维结构的叶轮模型表面上各刀位点在空间坐标系中的坐标，作为叶轮模型表面上的各点云数据。 [0054] 需要说明的是，基于局部平面拟合的法向估计算法为公知技术，在此不再赘述，其中，法向量反映了各点云数据所处位置在叶轮模型上的方向信息。 [0055] 将叶轮模型表面上距离所述模型对应点云最近的预设第一数量个点云数据、预设第二数量个点云数据，分别记为各插补刀位点对应的小范围点云集、大范围点云集；在本实施例中，将叶轮模型表面上距离所述模型对应点云最近的10个点云数据、 50个点云数据，分别记为各插补刀位点对应的小范围点云集、大范围点云集，作为其他实施方式，实施者可根据实际情况自行设定。 [0056] 计算所述小范围点云集内所有点云数据的法向量的和向量，将和向量中各元素与所述小范围点云集内所有点云数据的数量的比值，组成小范围向量；计算所述大范围点云集内所有点云数据的法向量的和向量，将和向量中各元素与所述大范围点云集内所有点云数据的数量的比值，组成大范围向量； 将所述小范围向量与所述大范围向量之间的差向量的模长，作为第m个插补刀位点的局部复杂度； 需要说明的是，所述小范围向量反映了第m个插补刀位点的模型对应点云在较小范围内的方向信息，所述大范围向量反映了第m个插补刀位点的模型对应点云在较大范围内的方向信息，所述局部复杂度越大，则同一个插补刀位点的模型对应点云在较小范围和较大范围内处的方向信息差异越大，说明第m个插补刀位点的模型对应点云处的模型表面方向变化越剧烈，第m个插补刀位点的模型对应点云越可能处于叶轮模型的局部复杂处。 [0057] 对每个有效插补矩阵中所有列对应的插补刀位点的所述局部复杂度进行归一化处理，作为每个有效插补矩阵中各列的刀位点优化权重；在本实施例中，对每个有效插补矩阵中所有列对应的插补刀位点的所述局部复杂度进行归一化处理的过程为：计算每个有效插补矩阵中所有列对应的插补刀位点的所述局部复杂度的累加和，将每个有效插补矩阵中各列对应的插补刀位点的所述局部复杂度与所述累加和的比值，作为每个有效插补矩阵中各列的刀位点优化权重。 [0058] 需要说明的是，所述刀位点优化权重越大，说明对应列的插补刀位点越是处在叶轮模型位置局部复杂处的刀位点，该位置越容易因为切削刀速度变化距离或切削刀路径与叶轮模型不匹配而降低切削效果，此时越应该对该位置选择更好的刀位点进行插补，以提高叶轮模型的整体加工水平。 [0059] 进一步，每个有效插补矩阵，其都代表了一种可以被五轴加工机床执行的加工方案，基于所述插补异常度和所述刀位点优化权重，计算插补自适应度，对满足约束条件的有效插补矩阵进行评估，以对有效插补矩阵进行筛选，使其能控制切削刀进行更好的叶轮加工，具体为：将每个有效插补矩阵中所有列的刀位点优化权重与所述插补异常度的乘积的和值，作为每个有效插补矩阵的插补自适应度； 需要说明的是，所述插补异常度越小，对应插补刀位点越是插补效果好的刀位点，整个有效插补矩阵的插补自适应度越小，每个有效插补矩阵的插补效果越好；刀位点优化权重越大，说明对应列的插补刀位点越是处在叶轮模型位置局部复杂处的刀位点，对应插补刀位点越是需要重点关注的刀位点，插补自适应度越大，每个有效插补矩阵对最终的自适应度影响越大，插补效果越差。 [0060] 至此，得到每个有效插补矩阵的插补自适应度。 [0061] 步骤6，基于所述插补自适应度，对插补矩阵利用优化算法进行迭代，获取最佳插补矩阵，对整体式叶轮进行加工。 [0062] 进一步，基于所述插补自适应度，采用遗传算法进行优化迭代，对所有有效插补矩阵进行筛选，以筛选出控制效果好的插补矩阵，具体迭代步骤为：（1）随机生成A个插补矩阵，对A个插补矩阵进行筛选，获取所有有效插补矩阵；若所有有效插补矩阵的个数小于A，继续随机生成插补矩阵，将得到的A个有效插补矩阵，组成初始的矩阵集合； 在本实施例中，随机生成A=50个插补矩阵，作为其他实施方式，实施者可根据实际情况自行设定； （2）计算初始的矩阵集合中A个有效插补矩阵的插补自适应度，按照升序排列，选择排列靠前的B个插补自适应度对应的有效插补矩阵，组成精英矩阵集； 在本实施例中，选择排列靠前的B=5个插补自适应度对应的有效插补矩阵，组成精英矩阵集，作为其他实施方式，实施者可根据实际情况自行设定； （3）对精英矩阵集中每个有效插补矩阵中所有行的行向量按行顺序将其首尾相接，组成每个精英向量； 需要说明的是，为方便理解，将有效插补矩阵由5行10列缩放至2行3列，假设缩放后的有效插补矩阵为 ，则对应的精英向量为 。 [0063] （4）对精英矩阵集中B个有效插补矩阵的所述精英向量进行交叉和变异，得到A个新向量，将每个新向量内所有元素划分为5个长度相等的行向量，将5个长度相等的行向量组成新插补矩阵，获得A个新插补矩阵；对A个新插补矩阵进行筛选，获取所有新的有效插补矩阵；若所有新的有效插补矩阵的个数小于A，继续对B个精英向量进行交叉和变异，生成新的向量，构建新插补矩阵，将得到的A个新的有效插补矩阵，组成新的矩阵集合；在本实施例中，交叉和变异为遗传算法中的公知技术，在此不再赘述；在进行交叉和变异时，设置交叉率为0.1，设置变异率为0.05，作为其他实施方式，实施者可根据实际情况自行设定。 [0064] （5）重复步骤（2）（4），迭代N次后停止迭代，将最终得到一个矩阵集合中所述插补~自适应度最小的有效插补矩阵作为遗传算法输出的最佳插补矩阵。 [0065] 在本实施例中，迭代50次后停止迭代，作为其他实施方式，实施者可根据实际情况自行设定。 [0066] 需要说明的是，所述最佳插补矩阵包含M列，表示在起始刀位点与终止刀位点之间插入M个刀位点，因此将最佳插补矩阵输入五轴加工机床数控系统，使五轴机床按照最佳插补矩阵所述的刀位点移动切削刀，完成了五轴加工机床的插补。 [0067] 其中，由于在获取最佳插补矩阵时，分析了插补矩阵在控制切削刀时的速度变化情况、与叶轮模型的贴合程度、不同插补刀位点所处模型位置的复杂程度，并从中选择出贴合模型且控制速度平滑的插补矩阵作为控制方案，相比于传统方法通过曲线拟合获取的控制方案，能够有效避免因为切削刀控制速度变化不平滑带来的切削刀抖动，避免切削刀抖动带来的叶轮表面粗糙，提高整体式叶轮的加工质量。 [0068] 本申请实施例还提供了基于五轴加工中心的整体式叶轮加工装置，所述装置中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于五轴加工中心的整体式叶轮加工方法中任意一项所述方法的步骤。 [0069] 基于与上述方法相同的发明构思，本申请实施例还提供了基于五轴加工中心的整体式叶轮加工设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于五轴加工中心的整体式叶轮加工方法中任意一项所述方法的步骤。 [0070] 应该理解的是，虽然图1的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。 |
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