[发明专利]一种提供自评价的数控刀具智能选取方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种提供自评价的数控刀具智能选取方法，属于先进 制造工艺智能化决策领域。

背景技术

数控刀具作为制造资源的重要组成部分，它与零件几何特征、尺 寸公差、表面精度及加工成本等方面有着十分密切的关系，对加工质 量和加工效率起着决定性作用。随着技术的发展，加工制造需求日趋 复杂，数控刀具的种类和数量也不断增长，这无疑给机械加工人员合 理选择刀具带来了困难，种类及数量繁多的数控刀具管理也成为生产 管理中的重要问题。据统计，由于刀具的缺乏或不合适，大约16％的 生产调度无法进行，30％到60％的刀具散落在生产现场，金工车间每 年刀夹具、耗材和备件的预算高出主要设备的7到12倍。刀具的选 择、配置及有效的管理已成为企业制造加工过程中的瓶颈问题。研究 和开发能够快速选择数控刀具、对刀具进行拼装规划的系统，以提高 数控刀具准备速度并对数控刀具进行有效管理已成为企业亟待解决 的问题。因此计算机辅助刀具选择技术的研究成为近年来的重要研究 课题。从目前的研究成果来看，刀具选择方案的思路主要分以下几类：

1.单目标选刀

单目标选刀，即仅以单一指标作为选刀的优化目标。H.S.Rong 等在文献《A mathematical analysis for cutter size selection on milling  convex prismatic pockets》中以加工时间为优化目标；S.Hindauja等在 文献《Determination of optimum cutter diameter for machining 2.5D pockets》中以加工成本为优化目标。

2.多目标优选刀

多目标优选刀，即考虑多种因素共同作用于选刀优化模型。陈敬 海等在文献《面向柔性生产线方案设计的计算机辅助刀具管理系统研 究》中，采用多因素评价的方法，建立了刀具优选模型，并用权值表 示各因素的相对重要性，运用层次分析法确定各因素的权重，用“专 家”知识对其进行校验。

花广如等在文献《模具数字化制造中智能CAPP与系统集成关键 技术研究》中提出了一种综合考虑总切削时间和总切削体积的模具型 腔粗铣加工刀具选择多目标优化模型。通过最小几何约束提取、切削 层优化合并和多步长优选算法求解目标函数，得到了加工效率最高的 刀具组合。

3.基于特征建模建立知识库

基于特征建模选刀，即对零件的加工特征和刀具的加工特征进行 分析和建模，找到二者之间的推理关系，在此基础上建立知识库，经 由知识库推理做出选刀决策，

杨涧石等在文献《刀具的计算机辅助选取与数据管理》中通过特 征转换提取形状特征参数，通过人机交互界面获得精度等特征参数， 在上述特征的基础上，经由推理机推理得到选配的刀具。

姚雷等在文献《基于STEP-NC特征建模及刀具选配系统研究》 中在STEP-NC数据模型的基础上，通过零件的特征分析，建立常用 加工零件的实体对应关系模型，作为刀具选配的依据，进行系统数据 库的创建。

蒋新宇等在文献《基于特征的刀具智能选取及其数据管理技术研 究》中给出了特征加工知识的产生式规则表示，通过获取特征加工知 识，并对知识实施有效的组织和管理，建立了特征加工知识库；给出 了刀具选取的推理机制和推理流程；在此基础上，运用特征加工知识 的推理实现了刀具的智能选取。可以一次性选取整个零件，也可以选 取单个特征，经系统识别提取出加工特征信息，自动生成所需加工刀 具。

综合考虑多目标进行优化、同时创建智能化选刀知识库，这是智 能化刀具选取方法的发展方向。

对上述选刀方案进行分析，发现都存在以下局限性：

(1)单目标选刀的缺点是只考虑一种因素，而不能对多种因素 进行综合考虑，这种局限性影响了选刀结果的准确性。

(2)多目标选刀仅仅提出一种基本思想和框架性的解决方案， 缺少对各参数隶属度函数的定量计算，因此不能直接用于应用实施。