[发明专利]一种基于光催化的钴基合金加工方法及加工平台

说明书

一种基于光催化的钴基合金加工方法及加工平台，所述加工方法包括化学反应过程优化调整和机械臂抛光路径优化调整，化学反应过程优化调整采用的是基于线性回归算法针对不同加工对象建立线性回归模型寻求最优光照强度和化学添加剂配比、温度等条件；机械臂抛光路径优化调整采用的是策略网络对抛光轨迹进行调整；所述加工平台包括：机器人模块、抛光工作台、抛光液添加装置、工控机以及存储器。本发明的有益效果在于：有效的解决了光催化加工过程中化学反应过程的紫外光强度和化学添加剂的量不好定的问题，能有效的提升抛光质量；针对不同加工对象训练出机械臂抛光路径，能有效的解决了抛光盘的柔性带来的轨迹误差，提升抛光的质量和效率。

技术领域

本发明涉及一种基于光催化的钴基合金加工方法及加工平台。

背景技术

钴基合金作为自熔性合金材料可被用于改善金属材料表面性能，形成高硬度、耐高温和耐磨损的覆层。这种方法被广泛应用于模具制造、汽车制造工业、汽轮机制造等行业中。模具钴基合金覆层不但具有自由曲面的复杂性，同时还遇到高硬度和高耐磨性等新问题，使得精密加工更加困难，普通机械加工方法难以快速去除，若可通过特定的化学方法，使该类难加工材料变为易加工材料，则可达到提升加工效率的目的。针对钴基合金中钴元素的材料特性，配置有效的反应溶剂，使表层钴原子产生反应，形成易被去除产物，并结合紫外光催化作用，建立光子与量子产率的关系，调节钴元素原子键断裂和能量释放过程，实现反应可控。由于钴基合金为多元素合金类材质，需协同机械作用，实现不可溶产物的材料去除。

所述加工平台材料去除过程是一个化学反应、光学控制和机械去除的协同过程。因此加工工艺对于加工结果的影响比较大，为了使得加工工艺最优，利用人工智能技术在连续性决策和寻找最优点上的能力，将人工智能技术和光催化机器人加工平台相结合，提升光催化机器人抛光的加工效率和加工质量。

发明内容

本发明的目的在于提供一种适基于人工智能技术的光催化加工平台，所述加工平台能够针对不同的加工对象选择最优的化学反应条件，以及解决抛光不同加工对象时由柔性抛光盘带来的抛光路径误差问题。所述加工平台基于人工智能技术能针对不同的加工对象调整加工工艺包括:基于线性回归模型对化学反应过程优化调整和基于策略网络模型对机械臂抛光路径优化调整。

本发明所述的一种基于光催化的钴基合金加工方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)化学反应过程优化调整；

步骤1)针对加工对象所述工控机操作系统调用存储器内数据库储存的该类加工对象样例数m，单位是个、加工评价指标Q，单位是mm/s；其中加工对象样例数m个对应的化学反应材料和条件包括碱性黄40溶剂浓度C1，单位是g/L、TiO₂浓度C2，单位是g/L、紫外光照强度I，单位是lx以及温度T，单位是℃；加工评价指标Q，单位是mm/s包括加工精度a，单位是mm、表面粗糙度r，单位是μm以及加工时长h，单位是s，其中Q值越大加工质量越好，其数学公式如下：

步骤2)建立线性回归模型函数公式Q'如下,w₀、w₁、w₂、w₃为权重参数随机初始化:

Q'＝w₀+w₁×C1+w₂×C2+w₃×I+w₄×T (2)；

步骤3)建立特征向量x，x是由碱性黄40溶剂浓度C1，TiO₂浓度C2，紫外光照强度I，温度T组成的向量，x＝[C1,C2,I,T]；建立损失函数，损失值L₁来衡量由公式(2)得到的线性回归模型输出Q’和由公式(1)得到的实际的加工评价指标Q之间的差异，结果公式如下，Qⁱ和Q'ⁱ分别为第i次加工实际评价指标值和预测评价指标值: