（1.東北大學(xué)機(jī)械工程與自動(dòng)化學(xué)院，沈陽(yáng) 110819； 2.東北大學(xué)航空動(dòng)力裝備振動(dòng)及控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，沈陽(yáng) 110819）

離心葉輪是航空發(fā)動(dòng)機(jī)壓氣機(jī)的關(guān)鍵零件之一，是一類(lèi)公認(rèn)復(fù)雜的難加工零件[1]。隨著加工制造業(yè)對(duì)葉輪數(shù)控加工編程的高效性和規(guī)范性要求越來(lái)越高，利用現(xiàn)有的UG CAM 軟件進(jìn)行數(shù)控加工編程已經(jīng)不能滿(mǎn)足制造業(yè)的需要。究其根源，有以下3 種原因：一是對(duì)技術(shù)人員的經(jīng)驗(yàn)要求較高；二是CAD模型的加工幾何信息不能自動(dòng)傳遞給CAM模塊，仍需人工手動(dòng)獲取；三是數(shù)控加工編程不規(guī)范，不同的編程人員給出的方案不盡相同。

為此，國(guó)內(nèi)外許多專(zhuān)家學(xué)者都在尋求高效的數(shù)控編程機(jī)制[2]，并開(kāi)發(fā)了許多自動(dòng)編程系統(tǒng)。沈陽(yáng)航空航天大學(xué)開(kāi)發(fā)了基于UG 特征識(shí)別的孔槽類(lèi)零件自動(dòng)編程系統(tǒng)[3]。華中科技大學(xué)基于加工特征開(kāi)發(fā)了數(shù)控輔助編程系統(tǒng)[4]。南京航空航天大學(xué)開(kāi)發(fā)了基于機(jī)匣加工特征的航空發(fā)動(dòng)機(jī)結(jié)構(gòu)件數(shù)控自動(dòng)編程系統(tǒng)[5]。航空工業(yè)與南航共同開(kāi)發(fā)了CATIA 自動(dòng)編程系統(tǒng)[6]。美國(guó)堪薩斯大學(xué)的Hou 等[7]提出基于UG工藝規(guī)劃模塊的快速編程方法，從STEP 文件中提取特征信息，利用UG CAM 生成數(shù)控代碼。

以上研究側(cè)重于從特征識(shí)別方面來(lái)提高編程效率，忽視了從創(chuàng)建毛坯、切削參數(shù)的自動(dòng)優(yōu)化設(shè)置等方面來(lái)縮短編程時(shí)間。對(duì)此，本文綜合考慮影響編程效率的各方面因素，開(kāi)發(fā)了一套適用于離心葉輪的自動(dòng)編程原型系統(tǒng)，達(dá)到了自動(dòng)編程的目的。

圖1 離心葉輪結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Structural diagram of centrifugal impeller

1 加工特征的自動(dòng)識(shí)別

航空發(fā)動(dòng)機(jī)壓氣機(jī)離心葉輪主要有主葉片、分流葉片、輪轂和孔面等結(jié)構(gòu)組成。如圖1所示，主葉片和分流葉片又包含了包覆面、壁面和葉根圓角面。利用UG CAM的mill_muiti_blade模塊編程時(shí)，需要編程人員手動(dòng)選擇圖1中序號(hào)為3~9所對(duì)應(yīng)的幾何特征。除此之外，在UG 平面加工和鉆孔的模板中，還必須人工指定孔面、平面、和切削區(qū)域等幾何特征。此過(guò)程需要大量的人機(jī)交互，選擇對(duì)象非常繁瑣，極易出錯(cuò)。因此需要設(shè)計(jì)算法讓計(jì)算機(jī)對(duì)其進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別。

特征識(shí)別是指從CAD模型中將具有工程意義的幾何形狀自動(dòng)提取的過(guò)程[8]。目前國(guó)內(nèi)外相關(guān)學(xué)者普遍采用基于邊界的特征識(shí)別算法[9]。該算法根據(jù)基于屬性鄰接圖和基于規(guī)則分為兩大類(lèi)[10]。屬性鄰接圖的識(shí)別算法需要定義特征庫(kù)，算法比較復(fù)雜，且適用于識(shí)別結(jié)構(gòu)不同的零件。由于壓氣機(jī)離心葉輪類(lèi)零件結(jié)構(gòu)比較單一和固定，所以本文根據(jù)葉輪的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)編寫(xiě)了基于規(guī)則的特征識(shí)別算法。

在UG NX 中，利用UG 二次開(kāi)發(fā)函數(shù)UF_BREP_ask_topology()可以獲得模型邊界的拓?fù)湫畔?。通過(guò)拓?fù)湫畔⒖梢垣@得三維模型任意面、邊、點(diǎn)的信息。這些信息的獲取是特征識(shí)別的基礎(chǔ)。

編寫(xiě)的特征識(shí)別算法主要分為兩個(gè)階段：第1個(gè)階段是對(duì)葉輪的平面、孔面、所有主葉片和分流葉片特征及其子特征的識(shí)別；第2個(gè)階段主要是識(shí)別UG加工模塊所需的一組相鄰葉片特征。

圖2 第1階段特征識(shí)別算法流程圖Fig.2 Flow chart of the first stage feature recognition algorithm

第1個(gè)階段算法流程如圖2所示。其算法原理是通過(guò)拓?fù)湫畔@取葉輪所有面的NX 標(biāo)識(shí)。循環(huán)遍歷這些面并計(jì)算其面積，調(diào)用二次開(kāi)發(fā)函數(shù)直接判斷出孔特征和平面特征。由于每組葉片特征及其子特征的面積完全相同，據(jù)此，可以將大小相等的面分成一組，假設(shè)共分成了n 組。計(jì)算每組中的成員個(gè)數(shù)，得到成員個(gè)數(shù)的最大值m 即為葉片組數(shù)。首先循環(huán)遍歷判斷成員為m的面與成員為1的面的位置關(guān)系，如果兩者相切，則可以判斷輪轂面和葉根圓角面。然后循環(huán)判斷葉根圓角面與成員為m的面是否相切，可以識(shí)別出葉片壁面。同理，可以完成對(duì)包覆面的識(shí)別。

第2 階段算法流程如圖3所示。其算法原理是計(jì)算任意兩個(gè)包覆面的距離，由于距離最短的兩個(gè)包覆面必定位于一組相鄰的葉片上。據(jù)此可以識(shí)別得到兩個(gè)包覆面，根據(jù)主葉片與分流葉片的包覆面積不同，可以對(duì)兩者進(jìn)行具體區(qū)分。最后通過(guò)判斷與包覆相鄰的面可以得到葉片壁面。同理可以識(shí)別出葉根圓角。

圖3 第2階段特征識(shí)別算法流程圖Fig.3 Flow chart of second stage feature recognition algorithm

2 輔助編程工具的開(kāi)發(fā)

輔助數(shù)控加工編程工具主要包括特征尺寸的自動(dòng)分析、毛坯的自動(dòng)創(chuàng)建、加工路線(xiàn)自動(dòng)擬定和加工準(zhǔn)備自動(dòng)完成等功能。通過(guò)開(kāi)發(fā)輔助編程工具，可以讓計(jì)算機(jī)代替數(shù)控編程人員完成一些繁瑣的工作，從而大大提高編程效率。

圖4為輔助數(shù)控編程工具的開(kāi)發(fā)算法流程。其具體流程如下：（1）特征識(shí)別得到任意加工特征的NX 標(biāo)識(shí)；（2）根據(jù)特征標(biāo)識(shí)調(diào)用二次開(kāi)發(fā)函數(shù)，并依次測(cè)量出葉輪中心孔直徑、孔深度、流道最小寬度、葉根圓角半徑等尺寸，這些幾何尺寸是選取加工刀具的依據(jù)；（3）根據(jù)用戶(hù)輸入的毛坯余量大小，通過(guò)二次開(kāi)發(fā)函數(shù)抽出葉輪最大的外形輪廓，利用參數(shù)化建模的方式創(chuàng)建加工毛坯；（4）根據(jù)加工特征的類(lèi)型自動(dòng)從加工規(guī)則庫(kù)中調(diào)用加工模板，然后初步擬定加工路線(xiàn)；（5）根據(jù)自動(dòng)分析得到的尺寸創(chuàng)建刀具組，根據(jù)自動(dòng)創(chuàng)建的毛坯創(chuàng)建加工幾何體組，根據(jù)自動(dòng)擬定的加工路線(xiàn)創(chuàng)建加工方法組和程序組。

圖4 輔助編程工具開(kāi)發(fā)算法流程圖Fig.4 Development process of assistant programming tools

3 基于遺傳算法的切削參數(shù)自動(dòng)優(yōu)化

利用UG NX的CAM模塊進(jìn)行數(shù)控編程時(shí)，切削參數(shù)的確定往往需要編程人員依靠經(jīng)驗(yàn)或查詢(xún)切削手冊(cè)，而且需要工藝人員手動(dòng)輸入到編程模塊的交互界面中。導(dǎo)致編程效率低下，因此有必要開(kāi)發(fā)切削參數(shù)自動(dòng)優(yōu)化模塊。

本文以主軸轉(zhuǎn)速和進(jìn)給速度為優(yōu)化變量、以刀具約束、機(jī)床約束、加工質(zhì)量約束等為約束條件，建立多目標(biāo)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型。優(yōu)化流程如圖5所示。選擇遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化，并編寫(xiě)了優(yōu)化算法程序。分別用MATLAB 遺傳算法工具箱和UG 二次開(kāi)發(fā)的優(yōu)化模塊對(duì)模型進(jìn)行求解。最后將二者的優(yōu)化結(jié)果與經(jīng)驗(yàn)參數(shù)進(jìn)行對(duì)比評(píng)價(jià)。

3.1 優(yōu)化模型的建立

實(shí)際的生產(chǎn)中，確立優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的方法有很多[11]。而本文分別以最高生產(chǎn)效率和最低生產(chǎn)成本為目標(biāo)建立優(yōu)化函數(shù)，最后利用加權(quán)組合法建立總目標(biāo)函數(shù)。

3.1.1 優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)

（1）建立最高生成率目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)[12]：

其中，t0為除換刀以外的其他輔助時(shí)間（min）；tm為切削時(shí)間（min）；tc為每次換刀時(shí)間（min/次）；T為刀具耐用度（min）。

（2）建立最低生產(chǎn)成本目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)[12]：

其中，cs為單位進(jìn)給量和轉(zhuǎn)速下的生產(chǎn)成本（元）；c0為單位時(shí)間生產(chǎn)成本（元）；ct為刀具成本（元）；a為進(jìn)給量指數(shù)；b為主軸轉(zhuǎn)速指數(shù)；fz為每齒進(jìn)給量（mm/z）；n為主軸轉(zhuǎn)速（r/min）。

圖5 優(yōu)化流程圖Fig.5 Optimized flow chart

（3）建立綜合目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)：

其中，tmin為最高生產(chǎn)效率但目標(biāo)最優(yōu)解（min）；Cmin為最低生產(chǎn)成本單目標(biāo)最優(yōu)解（元）。

3.1.2 優(yōu)化約束條件

在優(yōu)化切削參數(shù)過(guò)程中，約束的來(lái)源大致可以從機(jī)床參數(shù)、工件表面質(zhì)量、刀具參數(shù)和毛坯材料4個(gè)因素來(lái)考慮。

（1）建立機(jī)床主切削力約束[12]。

其中，[F]為機(jī)床允許的最大進(jìn)給切削力（N）；KFc為切削力修正系數(shù)，與切削條件有關(guān)；CF為切削力系數(shù)；ap為切削深度（mm）；ae為切削寬度（mm）；v為切削速度（m/s)；Z為銑刀齒數(shù)；d0為刀具直徑（mm）；xF、yF、uF、qF、wF為切削力系數(shù)。

（2）機(jī)床切削功率約束[12]。

其中，η為機(jī)床的傳遞效率，一般為0.7 左右；Pmax為機(jī)床的最大功率（kW）。

（3）機(jī)床進(jìn)給速度和主軸轉(zhuǎn)速的約束[12]：

其中，vfmax為機(jī)床最大進(jìn)給速度（mm/min）；vf為進(jìn)給速度（mm/min）；nmax為機(jī)床最高轉(zhuǎn)速（r/min）。

（4）表面粗糙度對(duì)進(jìn)給量的約束[12]。

其中，Ramax為零件加工表面的粗糙度值（μm）；r為刀尖圓弧半徑（mm）。

3.2 優(yōu)化實(shí)例

為了驗(yàn)證開(kāi)發(fā)的遺傳算法優(yōu)化切削參數(shù)模塊的優(yōu)越性，需要通過(guò)優(yōu)化實(shí)例得到切削參數(shù)，然后與經(jīng)驗(yàn)參數(shù)進(jìn)行對(duì)比評(píng)價(jià)。本課題分別采用MATLAB 遺傳算法工具箱和UG 二次開(kāi)發(fā)得到的切削參數(shù)優(yōu)化模塊對(duì)多目標(biāo)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行優(yōu)化。

通過(guò)查詢(xún)金屬切削手冊(cè)，以使用XA5032型的立式銑床上加工毛坯材料為45 鋼的某零件為例。加工刀具要求使用硬質(zhì)合金端銑刀，工件的切削長(zhǎng)度為640mm，刀具直徑為125mm，齒數(shù)為4，刀尖圓弧半徑為1mm。刀具耐用度為180min。機(jī)床參數(shù)最大切削力15000N；最大功率7.5kW；最大轉(zhuǎn)速1800r/min；最大進(jìn)給速度980mm/min；機(jī)床效率0.75。其他設(shè)定參數(shù)如表1所示。刀具切削力系數(shù)可以查詢(xún)切削手冊(cè)[12]獲取，具體值如表2所示。

利用MATLAB 遺傳算法工具箱進(jìn)行優(yōu)化，優(yōu)化結(jié)果如圖6、7所示，函數(shù)最終收斂適應(yīng)值為0.148，機(jī)床主軸轉(zhuǎn)速x1和進(jìn)給速度x2的最優(yōu)解為（396.1，0.169）。

利用UG 二次開(kāi)發(fā)的優(yōu)化實(shí)例模塊對(duì)多目標(biāo)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行優(yōu)化，通過(guò)圖8優(yōu)化結(jié)果可以看到，目標(biāo)函數(shù)最終的收斂適應(yīng)值為0.150。其對(duì)應(yīng)的自變量最優(yōu)解為（409.0，0.167）。

從表3的對(duì)比結(jié)果中可以看出，MATLAB 遺傳算法工具箱與二次開(kāi)發(fā)的切削參數(shù)優(yōu)化模塊的優(yōu)化結(jié)果基本一致，由于前者并未集成在CAM 軟件中，利用其對(duì)不同工序的切削參數(shù)優(yōu)化時(shí)，需要技術(shù)人員反復(fù)向MATLAB 中輸入刀具直徑、切削深度等已知參數(shù)，并且優(yōu)化后的結(jié)果還需手動(dòng)設(shè)置到CAM模塊中，這些過(guò)程比較繁瑣，而后者能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)切削參數(shù)的即時(shí)優(yōu)化和即時(shí)設(shè)置，從而大幅提高編程效率。因此，在兩者優(yōu)化結(jié)果相差不大的情況下，后者具有明顯的效率優(yōu)勢(shì)。

與傳統(tǒng)的切削手冊(cè)給出的經(jīng)驗(yàn)參數(shù)相比，經(jīng)過(guò)優(yōu)化后，加工效率提高了11%左右，加工成本降低了9%左右，利用表3的3 組切削參數(shù)對(duì)零件進(jìn)行試切發(fā)現(xiàn)，加工后的表面質(zhì)量沒(méi)有明顯的變化，從而驗(yàn)證了原型系統(tǒng)優(yōu)化模塊的優(yōu)越性。

圖6 遺傳算法收斂曲線(xiàn)Fig.6 Convergence curve of genetic algorithms

圖7 優(yōu)化變量最優(yōu)解Fig.7 Optimal variable optimal solution

表1 其他設(shè)定參數(shù)Table1 Other setting parameters

表2 切削力系數(shù)Table2 Cutting force coefficient

4 自動(dòng)編程原型系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用實(shí)例

以C++作為開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，開(kāi)發(fā)出了航空發(fā)動(dòng)機(jī)葉輪類(lèi)零件數(shù)控自動(dòng)編程系統(tǒng)的原型系統(tǒng)。原型系統(tǒng)開(kāi)發(fā)流程如圖9所示。具體步驟為：（1）首先搭建二次開(kāi)發(fā)應(yīng)用框架，利用開(kāi)發(fā)向?qū)G NX 軟件與Visual Studio 開(kāi)發(fā)工具進(jìn)行連接；（2）通過(guò)Visual Studio 創(chuàng)建NX Open C++Wizard 向?qū)ы?xiàng)目；（3）在創(chuàng)建的項(xiàng)目中編寫(xiě)二次開(kāi)發(fā)程序代碼，程序編寫(xiě)完成后生成可用于執(zhí)行的dll 文件；（4）根據(jù)NX 自帶的Block UI Styler模塊完成對(duì)話(huà)框的設(shè)計(jì)；（5）將生成的dll 文件和交互界面dlx文件加載到UG NX的CAM加工模塊；（6）在UG NX中打開(kāi)軟件，用戶(hù)進(jìn)行交互式操作，即可獲得執(zhí)行結(jié)果。

表3 優(yōu)化結(jié)果對(duì)比Table3 Comparison of optimization results

原型系統(tǒng)的功能流程如圖10所示。主要包括3 大模塊，分別為特征識(shí)別模塊、輔助編程模塊和切削參數(shù)優(yōu)化模塊。具體功能模塊包括：加工特征識(shí)別、特征尺寸分析、創(chuàng)建加工毛坯、工藝分析、加工準(zhǔn)備、優(yōu)化切削參數(shù)、生成程序等。

圖8 二次開(kāi)發(fā)的參數(shù)優(yōu)化模塊優(yōu)化結(jié)果Fig.8 Optimization results of parameter optimization module

圖9 原型系統(tǒng)開(kāi)發(fā)流程圖Fig.9 Flow chart of prototype system development

具體應(yīng)用實(shí)例如下，打開(kāi)“特征識(shí)別”折疊組，選擇加工零件，如圖11所示。點(diǎn)擊“識(shí)別加工特征”后的圖標(biāo)按鈕，識(shí)別特征的名稱(chēng)、數(shù)量、TAG 值將會(huì)顯示在“特征識(shí)別顯示區(qū)域”。勾選“顯示所有特征”前的復(fù)選框按鈕，所有特征將會(huì)以不同的顏色顯示出來(lái)。選中某一特征，該特征將會(huì)高亮。

打開(kāi)“尺寸分析”折疊組，單擊“分析距離和尺寸”按鈕。原型系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)測(cè)量特征的尺寸，并將測(cè)量結(jié)果填寫(xiě)在對(duì)話(huà)框中，如圖12所示。

圖10 原型系統(tǒng)功能流程圖Fig.10 Functional flow chart of prototype system

圖11 特征識(shí)別界面Fig.11 Feature recognition interface

打開(kāi)“創(chuàng)建毛坯”折疊組，在“毛坯余量”中輸入合適的數(shù)值，點(diǎn)擊“創(chuàng)建毛坯”按鈕，毛坯生成結(jié)果如圖13所示。

打開(kāi)“工藝分析”折疊組（圖14），選擇要達(dá)到的粗糙度值。點(diǎn)擊“生成加工路線(xiàn)”按鈕，加工內(nèi)容、刀具類(lèi)型和刀具直徑等將會(huì)顯示在“加工路線(xiàn)顯示區(qū)域”，還可對(duì)其進(jìn)行編輯和刪除。打開(kāi)“加工準(zhǔn)備”折疊組，在對(duì)話(huà)框中選擇加工坐標(biāo)系的創(chuàng)建位置，輸入安全平面的距離，輸入幾何組、刀具組、方法組、程序組名稱(chēng)或保持默認(rèn)，可以自動(dòng)完成實(shí)現(xiàn)加工準(zhǔn)備工作。

打開(kāi)“優(yōu)化參數(shù)”折疊組，在對(duì)話(huà)框中輸入機(jī)床參數(shù)、遺傳算法參數(shù)、刀具和毛坯材料。點(diǎn)擊“遺傳算法優(yōu)化切削參數(shù)”按鈕，各個(gè)工序的切削參數(shù)將會(huì)顯示在“優(yōu)化結(jié)果顯示區(qū)域”，如圖15所示。

打開(kāi)“生成工序”折疊組，點(diǎn)擊“生成工序”按鈕。生成的部分刀軌如圖16所示。

圖12 尺寸分析界面Fig.12 Size analysis interface

圖13 創(chuàng)建毛坯界面Fig.13 Creating blank interface

圖14 工藝分析界面Fig.14 Process analysis interface

5 基于VERICUT的數(shù)控仿真與驗(yàn)證

為了驗(yàn)證自動(dòng)編程原型系統(tǒng)生成NC 代碼的正確性，本文使用VERICUT 軟件對(duì)其進(jìn)行了數(shù)控仿真。仿真流程如圖17所示。

數(shù)控仿真具體過(guò)程如下：首先啟動(dòng)UG的后處理構(gòu)造器，新建后處理文件，機(jī)床結(jié)構(gòu)設(shè)置為“五軸AC 搖籃”，機(jī)床的控制系統(tǒng)選擇“sin840D”。根據(jù)機(jī)床的實(shí)際參數(shù)完成后處理的其他設(shè)置。調(diào)用UG的后處理命令，將刀軌文件轉(zhuǎn)換為NC 代碼。

圖15 優(yōu)化結(jié)果Fig.15 Optimized parameter interface

圖16 生成的部分刀軌Fig.16 Generated part of the cutter rail

圖17 VERICUT數(shù)控仿真流程Fig.17 VERICUT NC simulation process

在VERICUT 中建立虛擬機(jī)床，刀具和毛坯等模型。將后處理得到的NC 導(dǎo)入數(shù)控仿真系統(tǒng)，完成仿真所需的其他設(shè)置。

開(kāi)始機(jī)床仿真，加工過(guò)程的部分界面如圖18所示，觀(guān)察仿真過(guò)程是否發(fā)生干涉和機(jī)床碰撞等現(xiàn)象。

圖19為加工完成后的效果圖。利用VERICUT 自帶的“Analysis”功能，對(duì)加工后零件進(jìn)行分析，結(jié)果表明：自動(dòng)編程系統(tǒng)產(chǎn)生的加工程序安全可靠，無(wú)過(guò)切和欠切現(xiàn)象發(fā)生，從而證明了原型系統(tǒng)的實(shí)用性。

6 結(jié)論

（1）基于規(guī)則設(shè)計(jì)了特征識(shí)別算法，通過(guò)應(yīng)用實(shí)例驗(yàn)證了該算法的優(yōu)越性。與傳統(tǒng)的基于屬性鄰接圖的特征識(shí)別算法相比，該算法的使用范圍雖然有一定的局限性，但不需要建立預(yù)定義特征庫(kù)，而且識(shí)別效率也有一定的提高。

（2）開(kāi)發(fā)出了輔助數(shù)控加工編程工具，實(shí)現(xiàn)了加工特征尺寸的自動(dòng)測(cè)量，加工毛坯的自動(dòng)創(chuàng)建，加工路線(xiàn)的自動(dòng)擬定等。與現(xiàn)有的CAM 軟件相比，自動(dòng)編程效率得到了明顯的提高。

（3）基于C++語(yǔ)言開(kāi)發(fā)了切削參數(shù)優(yōu)化模塊，實(shí)現(xiàn)對(duì)切削參數(shù)的即時(shí)優(yōu)化和即時(shí)設(shè)置。與傳統(tǒng)的方式相比，提高了數(shù)控加工編程效率，降低了加工成本。

（4）應(yīng)用實(shí)例和數(shù)控仿真表明：原型系統(tǒng)的數(shù)控編程效率比原來(lái)提高60%以上，并且輸出數(shù)控程序的質(zhì)量比較安全、可靠。

圖18 加工過(guò)程界面Fig.18 Machining process interface

圖19 加工結(jié)果Fig.19 Processing results