摘 要：多輪廓加工作為一種常見(jiàn)的數(shù)控加工模式，通過(guò)編程程序的設(shè)計(jì)，可以有效保證在輪廓加工中，提高實(shí)際操控精度。但是受限于走刀過(guò)程中產(chǎn)生的路徑節(jié)點(diǎn)排列問(wèn)題，每一項(xiàng)操控功能的實(shí)現(xiàn)，將產(chǎn)生相對(duì)位移值，加大走刀空行程路徑，降低實(shí)際操控效率?；诖?，文章以NNR、蟻群算法為基準(zhǔn)，針對(duì)刀具空行程路徑優(yōu)化模式進(jìn)行研究。

關(guān)鍵詞：數(shù)控多輪廓加工;走刀;行程路徑

引言：

數(shù)控多輪廓加工大多是在平面板材中，加工出多類(lèi)型的板材結(jié)構(gòu)，以實(shí)現(xiàn)資源的最大化利用。但是從實(shí)際加工工藝來(lái)講，數(shù)據(jù)切削參數(shù)對(duì)于整個(gè)板材尺寸來(lái)講，將產(chǎn)生一定的加工余量問(wèn)題，此過(guò)程中則需要設(shè)計(jì)相對(duì)應(yīng)的走刀量，針對(duì)當(dāng)前操控視域下的加工余量進(jìn)行逐層切削，只有這樣才可確保相關(guān)工藝的落實(shí)，符合加工部件的成型需求，且可保證板材材質(zhì)的結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性。從加工原理來(lái)講，刀具在進(jìn)行切削時(shí)，可以看成是在固有輪廓基礎(chǔ)上，以某一個(gè)點(diǎn)位作為加工切削點(diǎn)，然后通過(guò)程序編程，設(shè)定出與加工輪廓相對(duì)等的輪廓參數(shù)，可確保相關(guān)走刀路徑的實(shí)現(xiàn)，真正映射出當(dāng)前實(shí)際走刀路線，提高實(shí)際走刀加工的精準(zhǔn)性。本文則是針對(duì)數(shù)控多輪廓加工走刀空行程路徑優(yōu)化模式進(jìn)行探討，僅供參考。

1刀具走刀路徑優(yōu)化

針對(duì)數(shù)控走刀運(yùn)作模式中，不同數(shù)控工步中切削中，其將產(chǎn)生較大的切削余量問(wèn)題，此時(shí)則需要是針對(duì)切削用量進(jìn)行參數(shù)設(shè)置，例如轉(zhuǎn)速、進(jìn)給量等，確保在不同操控視域下，可以對(duì)同一表面內(nèi)進(jìn)行多次切削處理，確保在固有加工框架下，切削量的逐層遞減，可符合多輪廓部件的加工需求。在選取走刀路線時(shí)，其是以加工工序?yàn)榍腥朦c(diǎn)，以系統(tǒng)程序?yàn)橹噶?，在固有程序結(jié)構(gòu)中執(zhí)行相對(duì)應(yīng)的走刀，保證系統(tǒng)加工的精準(zhǔn)性。但是在實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中，數(shù)控多輪廓加工走刀將產(chǎn)生誤差，而此類(lèi)誤差則可通過(guò)基于蟻群算法的廣義旅行商問(wèn)題進(jìn)行闡述，進(jìn)而分析出刀具空行程時(shí)間所占用的數(shù)值，以通過(guò)數(shù)值分析出最短走刀路線，提高整體加工效率。

1.1基于蟻群算法的刀具走刀路徑優(yōu)化模式

從廣義旅行商問(wèn)題入手，分析數(shù)控多輪廓加工走刀空行程中產(chǎn)生的誤差數(shù)值來(lái)講，可以將整個(gè)問(wèn)題看成是在固有數(shù)據(jù)空間結(jié)構(gòu)下，因?yàn)槟骋豁?xiàng)權(quán)值所產(chǎn)生的羅列性問(wèn)題，例如，在數(shù)控空間結(jié)構(gòu)下，通過(guò)一個(gè)數(shù)據(jù)源點(diǎn)的選取，并將此類(lèi)源點(diǎn)在固有結(jié)構(gòu)下的閾值進(jìn)行范疇界定，然后結(jié)合時(shí)間參數(shù)，分析出整個(gè)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)值在空間結(jié)構(gòu)下所產(chǎn)生的運(yùn)行路徑，其可以通過(guò)二維圖形表示，也可通過(guò)三維圖形表示，此過(guò)程中的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)在時(shí)間段下的空間最短路徑，則可代表為源點(diǎn)位移狀態(tài)下的最優(yōu)解。

蟻群算法則是以概率基準(zhǔn)為指標(biāo)，對(duì)路徑最優(yōu)點(diǎn)的一種界定形式。此類(lèi)理論最初是由螞蟻在尋找食物所形成的最優(yōu)路徑為核心實(shí)現(xiàn)運(yùn)算的，因?yàn)槲浵佋谶\(yùn)動(dòng)過(guò)程中，其類(lèi)似于智能思維與主觀意識(shí)相結(jié)合的一種呈現(xiàn)形式，其中含有的概率學(xué)算法可以更為精準(zhǔn)的標(biāo)定出實(shí)際運(yùn)行路徑中的最優(yōu)解。通過(guò)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行表示時(shí)，則是由路徑所產(chǎn)生的信息為主體，將數(shù)據(jù)本身所具備的初始源作為信息要素，是然后通過(guò)信息節(jié)點(diǎn)的不斷獲取與生成，連接成一個(gè)線位路徑，這樣通過(guò)數(shù)據(jù)信息的持續(xù)輸入，可以得出在固有程序下不同數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)所能形成的直線路徑值。但是從數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的變化形式來(lái)講，其本身所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)效果，可以看成是不同操控視域下，邊緣優(yōu)化處理的一種范式解析，即為在復(fù)雜的信息節(jié)點(diǎn)行走路線下，最終得出一條最短直徑信息，可將其作為最優(yōu)路徑獲取值。

1.2基于NNR的刀具走刀路徑優(yōu)化模式

NNR（最近鄰優(yōu)化）是指在不同數(shù)據(jù)集之間，選取數(shù)據(jù)權(quán)值最為接近的兩個(gè)點(diǎn)作為相鄰載體，其本身所呈現(xiàn)出的數(shù)據(jù)屬性，則是進(jìn)一步通過(guò)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)值，界定出不同數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)在整個(gè)廣義旅行商問(wèn)題的處理標(biāo)識(shí)，即為在數(shù)據(jù)空間框架下，信息節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行路徑，對(duì)于整個(gè)空間結(jié)構(gòu)而言，其可以通過(guò)數(shù)據(jù)迭代，表示出數(shù)據(jù)相鄰節(jié)點(diǎn)中的最小閾值，然后通過(guò)信息節(jié)點(diǎn)之間的比對(duì)效果，搭建一個(gè)數(shù)據(jù)基準(zhǔn)路徑，確保信息節(jié)點(diǎn)之間的最優(yōu)化解答。

NNR與蟻群算法之間的結(jié)合，則是通過(guò)NNR的最優(yōu)求解效率與蟻群算法的最優(yōu)求解質(zhì)量相結(jié)合，其在數(shù)控多輪廓加工走刀路徑優(yōu)化中，可以進(jìn)一步分析出不同操控視域下，走刀路徑中數(shù)據(jù)信息所產(chǎn)生的消耗行為。其在對(duì)整個(gè)板材輪廓進(jìn)行界定時(shí)，是在既定的輪廓上任意選取一個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)為起始源點(diǎn)，即為刀具的落刀點(diǎn)，刀具在運(yùn)行過(guò)程中，在整個(gè)板材輪廓上各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)動(dòng)路徑，則可以看成是以源點(diǎn)為核心的最優(yōu)路徑值的一種旅行商問(wèn)題，然后通過(guò)相對(duì)應(yīng)的排序，利用NNR的最近鄰優(yōu)化縮短路徑確認(rèn)時(shí)間，利用蟻群算法提升路徑優(yōu)化質(zhì)量，進(jìn)而得出當(dāng)前走刀點(diǎn)與下一個(gè)時(shí)間點(diǎn)的走刀點(diǎn)所形成的最優(yōu)路徑，這樣便可通過(guò)數(shù)據(jù)值闡述出整個(gè)輪廓加工下的排列基準(zhǔn)，這樣當(dāng)走刀程序完成周期化運(yùn)行時(shí)，則表示著在迭代數(shù)據(jù)值的界定下，完成固有路徑下的優(yōu)化。理論計(jì)算模式如下。

初始化參數(shù)→建設(shè)信息要素分布→將螞蟻個(gè)體放在板材輪廓邊緣的節(jié)點(diǎn)上→按照螞蟻運(yùn)行速率，計(jì)算出螞蟻在移動(dòng)到固定節(jié)點(diǎn)位置的路徑以及轉(zhuǎn)移效率→針對(duì)螞蟻所產(chǎn)生的局部信息要素進(jìn)行固定時(shí)間節(jié)點(diǎn)下的更新→當(dāng)螞蟻個(gè)體在輪廓表面完成更新后，最終確定螞蟻路徑優(yōu)化值→采取NNR在輪廓邊緣上確定節(jié)點(diǎn)→分析是否符合迭代次數(shù)的限制（如不符合則從頭開(kāi)始）→輸出路徑優(yōu)化確認(rèn)→開(kāi)始優(yōu)化。

2數(shù)控多輪廓加工走刀空行程路徑優(yōu)化驗(yàn)證

利用蟻群算法確定數(shù)控走刀路線時(shí)，其本身是依據(jù)程序指令的編寫(xiě)，對(duì)當(dāng)前輪廓加工進(jìn)行路徑邊緣的最優(yōu)化確認(rèn)，保證相關(guān)操作工序的實(shí)現(xiàn)，可以節(jié)約走刀時(shí)間，優(yōu)化走刀路徑，降低空行程損耗率，提高數(shù)控加工質(zhì)量。

在進(jìn)行實(shí)際優(yōu)化時(shí)，為多輪廓加工中任意選取的一種加工路徑。整個(gè)輪廓加工的空行程距離為24.312m，此次蟻群算法的運(yùn)用是以六個(gè)切入點(diǎn)作為走刀空行程路徑的研究參數(shù)，每一個(gè)切入點(diǎn)的行程路徑在固定時(shí)間節(jié)點(diǎn)下，優(yōu)化次數(shù)下，得出相對(duì)應(yīng)的數(shù)值信息，這樣一來(lái)，便可通過(guò)算法優(yōu)化模式，界定出走刀路徑優(yōu)化后的數(shù)據(jù)值，走刀優(yōu)化后的路徑可以看成是不同切入點(diǎn)，在固有程序下的一種NNR的最優(yōu)臨界點(diǎn)的取值范疇，其本身對(duì)于信息要素來(lái)講，可以通過(guò)數(shù)據(jù)值的逐一界定，查證出信息要素在固有路徑下的行程軌跡，這樣通過(guò)數(shù)據(jù)信息的最優(yōu)求解，可在相關(guān)循環(huán)周期下，得出與數(shù)值相對(duì)應(yīng)的比例關(guān)系，進(jìn)而充分相對(duì)應(yīng)的參數(shù)優(yōu)化值，提高實(shí)際加工質(zhì)量。

結(jié)語(yǔ)：

綜上所述，數(shù)控多輪廓加工走刀中所產(chǎn)生的位置偏差問(wèn)題，可以通過(guò)廣義旅行商問(wèn)題進(jìn)行闡述。在實(shí)際解決過(guò)程中，則可以采用蟻群算法、NNR優(yōu)化法等，將走刀路徑看成是一個(gè)數(shù)據(jù)運(yùn)行路徑，進(jìn)而得出相對(duì)應(yīng)的優(yōu)化路徑數(shù)值，提高實(shí)際操控精度。

參考文獻(xiàn)：

[1]劉婧，石皋蓮，崔勇.基于UG CAM的發(fā)動(dòng)機(jī)葉片數(shù)控加工編程的研究[J].電腦知識(shí)與技術(shù)，2019，15（19）：250-251+262.

[2]呂彎彎，韓海敏.數(shù)控宏程序在多輪廓加工中的應(yīng)用[J].南方農(nóng)機(jī)，2018，49（13）：132-133.

[3]郭小蘭，起雪梅，張敬東.動(dòng)態(tài)性能約束多軸聯(lián)動(dòng)數(shù)控機(jī)床工作精度建模研究[J].中國(guó)農(nóng)機(jī)化學(xué)報(bào)，2016，37（12）：41-47.

作者簡(jiǎn)介：

史文雅（1981—），女，漢族，河北邢臺(tái)人，碩士，講師，從事數(shù)控技術(shù)、數(shù)控機(jī)床電氣控制技術(shù)研究。