[发明专利]外圆磨削工艺优化方法及装置

说明书

本申请涉及智能制造技术领域，特别涉及一种外圆磨削工艺优化方法及装置，其中，方法包括：确定外圆磨削工艺的优化变量和约束条件；基于约束条件，以材料去除量和磨削加工时间为优化目标，将优化变量输入改进粒子群优化算法，输出帕累托解集；将帕累托解集中均衡区域的粒子输入预先训练的改进Elman神经网络，预测磨削圆度和轮廓误差；通过对比磨削圆度和轮廓误差，并综合考虑磨削加工时间，获得最优的外圆磨削工艺。由此，解决了相关技术中外圆磨削工艺制定依赖经验，导致效率较低、智能化水平不足，尤其是无法实现多道次磨削条件下多质量指标综合创成，无法实现外圆磨削过程的优化目的，难以满足工艺优化需求的技术问题。

技术领域

本申请涉及智能制造技术领域，特别涉及一种外圆磨削工艺优化方法及装置。

背景技术

外圆磨削属于典型的精密加工范畴，是绝大多数回转类零件的最后一道加工工序，直接决定了零件的最终加工质量。在外圆磨削过程中需要同时保证表面粗糙度、光泽度、圆度、轮廓精度等多质量指标综合创成，此外还必须考虑加工效率。为保证外圆磨削的加工效果，必须合理制定外圆磨削工艺，包括不同磨削阶段的磨削深度、磨削速度、工件转速、拖板速度及磨削道次，但由于外圆磨削是复杂多序精密加工过程，受到众多因素的影响，其工艺优化一直是亟待解决的关键问题。

相关技术中，针对外圆磨削，现有的工艺优化方法主要包括：

(1)经验法。由现场工程师根据经验对外圆磨削工艺进行优化和调整，这种方法往往不能保证性能最优，同时优化效果完全取决于决策者的水平，难以规模化推广。此外，当环境或设备发生变化时，需要重新优化，周期较长，智能化水平不足。

(2)单目标优化。此类优化方法只针对外圆磨削过程中某一单一指标进行优化，例如优化表面粗糙度，虽然能保证优化的指标最优或较优，但是由于没有考虑其他质量指标，无法满足多质量指标综合创成的磨削要求。

(3)单道次优化。此类优化针对单个磨削道次进行工艺优化，没有考虑到外圆磨削过程包含粗磨、半精磨、精磨、光磨等多个工序，且每个工序包含多个道次，是一个长周期的加工过程，因此，优化得到的工艺难以取得理想的磨削效果。

综上，已有工艺优化技术难以在多道次的外圆磨削过程中实现多质量指标综合创成，且智能化较低，无法实现外圆磨削过程的优化目的，无法满足优化需求，亟待解决。

发明内容

本申请提供一种外圆磨削工艺优化方法及装置，以解决相关技术中外圆磨削工艺制定依赖经验，导致效率较低、智能化水平不足，尤其是无法实现多道次磨削条件下多质量指标综合创成，无法实现外圆磨削过程的优化目的，难以满足工艺优化需求的技术问题。

本申请第一方面实施例提供一种外圆磨削工艺优化方法，包括以下步骤：确定外圆磨削工艺的优化变量和约束条件；基于所述约束条件，以材料去除量和磨削加工时间为优化目标，将所述优化变量输入改进粒子群优化算法，输出帕累托解集；将所述帕累托解集中均衡区域的粒子输入预先训练的改进Elman神经网络，预测磨削圆度和轮廓误差；通过对比磨削圆度和轮廓误差，并综合考虑磨削加工时间，获得最优的外圆磨削工艺。

可选地，在本申请的一个实施例中，所述确定外圆磨削工艺的优化变量和约束条件，包括：以粗磨阶段、半精磨阶段、精磨阶段、光磨阶段的磨深、磨削速度、工件转速、拖板速度及道次确定所述优化变量；建立表面粗糙度和光泽度的表达式，以基于表面粗糙度和光泽度确定所述约束条件。

可选地，在本申请的一个实施例中，所述表面粗糙度的表达式为：

R_a-final＝R_a-initial+dif_1-rough+dif_{1-semi-finish}+dif_1-finish+dif₂，