聶榮臻

（常州劉國鈞高等職業(yè)技術(shù)學(xué)校，江蘇 常州 213025）

復(fù)雜結(jié)構(gòu)的加工與生產(chǎn)，多使用聯(lián)動數(shù)控技術(shù)，確保加工準(zhǔn)確。在實際加工生產(chǎn)時，借助數(shù)學(xué)模型進行參數(shù)分析，精確梳理零件曲面外觀，給出可行的加工方案，保證工藝使用準(zhǔn)確。在農(nóng)機驅(qū)動程序中，曲軸具有一定加工難度。此部件外觀具有不對稱性，整體外觀具有細長性。然而，曲軸作為驅(qū)動程序的關(guān)鍵組成，對其加工精確度提出了較高要求。因此，以仿真分析方式，獲取精密加工方案。

1 曲軸建模

1.1 仿真加工流程

使用建模軟件，進行曲軸外觀結(jié)構(gòu)的模型構(gòu)建，在模型中體現(xiàn)出曲線、曲面等結(jié)構(gòu)特征[1]。一般情況下，使用Pro/E軟件，完成曲軸模型搭建。在數(shù)控加工分析中，具有使用廣泛性的軟件為UG。此軟件能夠順利模擬刀具加工流程，比如系列生產(chǎn)工藝、生產(chǎn)單元等，為智能生產(chǎn)提供編程模塊。與此同時，生產(chǎn)加工操作人員，可結(jié)合自身加工生產(chǎn)的實際需求，進行生產(chǎn)模塊編程，比如凸凹面、多曲面等結(jié)構(gòu)。依據(jù)各類加工操作方案、生產(chǎn)流程、刀具類型等內(nèi)容，逐一完成生產(chǎn)模塊的編程。零件加工模擬流程包括：1）零件功能分析；2）加工程序編輯；3）獲取刀具生產(chǎn)方案；4）精準(zhǔn)確定加工方式；5）優(yōu)化刀具軌跡；6）生產(chǎn)仿真；7）參數(shù)優(yōu)化。借助模擬流程，有效提升生產(chǎn)精確性。

為確保加工精準(zhǔn)性，在生產(chǎn)前期，全面梳理零部件的功能與加工要求，繼而制定可行的生產(chǎn)方案，給出工藝流程。在確定加工流程與生產(chǎn)方案后，依據(jù)生產(chǎn)目標(biāo)進行數(shù)據(jù)程序編輯，形成生產(chǎn)程序，獲取初期的刀具加工流程。在各類加工方式中，優(yōu)化與調(diào)整刀具的生產(chǎn)流程，調(diào)整完成時仿真生產(chǎn)。仿真生產(chǎn)的最優(yōu)結(jié)果，用于優(yōu)化切削參數(shù)。

1.2 曲面加工仿真流程

應(yīng)對零部件的多重結(jié)構(gòu)、凹凸不規(guī)律的曲面，需使用曲線插補技術(shù)完成加工[2]。插補技術(shù)的生產(chǎn)流程為：1）零件功能分析；2）獲取零件曲面特征；3）使用多組曲線細分曲面；4）離散、擬合處理各曲線；5）獲得生產(chǎn)控制節(jié)點；6）判斷誤差；7）如果誤差結(jié)果為最小值，進行零件加工，如果誤差結(jié)果并非最小值，返回流程1重新進行參數(shù)優(yōu)化。

在插補模擬流程中，各控制節(jié)點均由擬合操作獲得，需要進行誤差控制。判斷控制節(jié)點、曲線坐標(biāo)方位之間的誤差值，如果誤差結(jié)果較大，需要進行再次優(yōu)化。如果誤差結(jié)果最小，可在脈沖增量的幫助下，形成驅(qū)動作用，開啟數(shù)控加工流程。相比一般仿真流程，曲面加工難度在于細化若干個曲線，減少直線生產(chǎn)形成的誤差問題。因此，參數(shù)設(shè)計、曲線插補工藝，均成為精細生產(chǎn)的關(guān)鍵工藝。

1.3 曲線插補技術(shù)

1.3.1 工藝流程

模擬數(shù)控加工流程時，刀具生產(chǎn)運作，通常是借助脈沖增量，以各節(jié)點控制方式，完成生產(chǎn)任務(wù)。因此，在實際生產(chǎn)中，刀具無法自主完成曲度生產(chǎn)。在曲面零件生產(chǎn)時，需要設(shè)定多個密集節(jié)點，以曲線擬合方式，在曲線上劃分若干個密集的直線，完成曲線生產(chǎn)，獲取曲面零件結(jié)構(gòu)。一般情況下，曲線擬合處理時，采取最小二乘法，確保擬合精確性。借助擬合點、曲線坐標(biāo)方位之間的誤差結(jié)果，將此結(jié)果進行平方和，獲取最小取值，獲取精密生產(chǎn)方案?？墒褂米钚《朔ǖ纳a(chǎn)數(shù)據(jù)，對比曲線插補工藝參數(shù)，以驗證曲線插補在農(nóng)機生產(chǎn)體系中使用的可行性。

1.3.2 擬合過程

在此計算過程中，存有一定誤差問題。為進一步提升參數(shù)精密性，可借助曲線插補技術(shù)，進行參數(shù)優(yōu)化，提升曲線擬合處理的精準(zhǔn)性，確保自由曲線獲取全面擬合處理。使用插補技術(shù)能夠優(yōu)化擬合流程，增強曲線處理靈活性。曲線插補處理時，借助多項式進行細化分解，使用的參數(shù)有：控制節(jié)點坐標(biāo)、權(quán)重參數(shù)等。其中各控制節(jié)點對應(yīng)的向量為U=[u0，u1，u2，…，un]。數(shù)控生產(chǎn)程序中，加工驅(qū)動程序通常為伺服電機。為有效落實曲線插補加工程序，數(shù)控加工程序中應(yīng)添加數(shù)據(jù)采集與離散處理的模塊。在真實加工生產(chǎn)時，假設(shè)生產(chǎn)速度為V，以此生產(chǎn)速度獲取下時段刀具加工的目標(biāo)方位，繼而啟動伺服電機，給予刀具加工動力。在曲線加工時，保證參數(shù)與控制節(jié)點之間的有效匹配，確保生產(chǎn)順利進行。

1.3.3 誤差精度控制

在插補加工時，同樣是節(jié)點向量u的輸出過程，曲線微分處理結(jié)果為：V（t）=ds×dt-1=（ds×du-1）×（du×dt-1），則有du×dt-1=V（t）×（du×dt-1）-1。在關(guān)系式中V（t）是小段曲線長度與加工時間之比結(jié)果，稱為曲線加工速度，此參數(shù)時間值越小，參數(shù)值更為精準(zhǔn)。如果設(shè)定加工時間為最小值，可認定曲線加工速度結(jié)果均等，則有ds×du-1=，對公式進行處理后，能夠獲取插補周期t值，有關(guān)系式ui+1=ui+（ti+1-ti），獲取向量ui+1結(jié)果，得出電機驅(qū)動的各項結(jié)果，完成曲線插補加工。

2 加工仿真測試

2.1 曲軸精密生產(chǎn)必要性

在農(nóng)機驅(qū)動程序中，曲軸作為關(guān)鍵部件，如果部件結(jié)構(gòu)有缺陷，將會使得驅(qū)動程序無法有序運行，削弱馬力輸出效果。曲軸生產(chǎn)時，需保證對應(yīng)角度的精準(zhǔn)性[3]。如果對應(yīng)角度存有位置誤差問題，會降低農(nóng)機驅(qū)動程序氣缸運行的有序性，甚至出現(xiàn)爆震問題。因此，以仿真分析流程，獲取曲軸精密性生產(chǎn)方案，較為關(guān)鍵。

2.2 零件分析

農(nóng)機選擇拖拉機，此農(nóng)機驅(qū)動程序中的曲軸，具有加工難度。曲軸表現(xiàn)出結(jié)構(gòu)非對稱性、細長外觀，增加了零件生產(chǎn)困難性。如果生產(chǎn)期間，參數(shù)精密性不足，將會降低生產(chǎn)質(zhì)量。

2.3 建模前期加工

使用Pro/E進行曲軸結(jié)構(gòu)模型搭建，模擬生產(chǎn)刀具加工流程，采取預(yù)加工方式，獲取大致生產(chǎn)方案，為參數(shù)優(yōu)化、精密加工奠定基礎(chǔ)條件。在模型搭建完成時，將其導(dǎo)入UG軟件中，模擬刀具生產(chǎn)過程。模擬前期，添加切削參數(shù)：運行程序為“刀具生產(chǎn)”；刀具類型選擇；設(shè)定生產(chǎn)幾何體；選用生產(chǎn)方法。添加完成切削參數(shù)后，獲取刀具生產(chǎn)軌跡。結(jié)合刀具實際加工情況，判斷加工誤差問題，相應(yīng)調(diào)整切削參數(shù)，提升加工精密性。

2.4 誤差分析

以最小二乘為參照，判斷插補算法的可行性。假設(shè)最小二乘誤差結(jié)果為a，插補算法生產(chǎn)偏差結(jié)果為b，各組生產(chǎn)結(jié)果為：一組生產(chǎn)結(jié)果，a=1.22，b=0.83；二組，a=1.55，b=0.77；三組，a=1.33，b=0.66；四組，a=1.22，b=0.88；五組，a=1.63，b=0.73。由5組生產(chǎn)加工數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)：插補算法更具生產(chǎn)精密性，相比最小二乘法更能保證生產(chǎn)方案的優(yōu)化性[4]。

3 聯(lián)動生產(chǎn)模塊中插補算法的應(yīng)用

3.1 聯(lián)動生產(chǎn)模塊

此模塊是用于各類復(fù)雜結(jié)構(gòu)零件的生產(chǎn)工具，在生產(chǎn)期間可使用編程程序，進行生產(chǎn)參數(shù)調(diào)整與優(yōu)化。以UG程序為仿真平臺，積極使用CAD、CAE等程序，確保生產(chǎn)方案可行。UG程序中，含有5個生產(chǎn)單元，分別為：參數(shù)嵌入、刀具流程、方案優(yōu)化、仿真生產(chǎn)等。UG程序能夠完成生產(chǎn)數(shù)據(jù)的導(dǎo)入，進行人機交互生產(chǎn)過程，參數(shù)類型包括刀具型號、夾具種類等。借助刀具走線、加工軌跡等生產(chǎn)方案，整合成車削、線切等工藝模塊。利用刀具軌跡參數(shù)優(yōu)化過程，能夠排查生產(chǎn)期間刀具存在的流線問題，比如軌跡碰撞、重復(fù)生產(chǎn)等。在綜合處理模塊中，進行軌跡優(yōu)化處理，為用戶提供多種生產(chǎn)方案，比如機床大小、插補工藝等。

3.2 使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工藝

3.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化思想

為保證曲線插補生產(chǎn)精密性，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行工藝優(yōu)化，以此減少曲線插補操作形成的誤差問題，切實提升生產(chǎn)精確性?，F(xiàn)階段，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用光反應(yīng)，含有參數(shù)添加層、數(shù)據(jù)存儲層、資料輸出層3個部分。采取樣本資料訓(xùn)練方式，選出最優(yōu)參數(shù)，降低誤差大小[5]。結(jié)合曲線插補工藝的數(shù)據(jù)輸出方式，假設(shè)參數(shù)添加層為1，數(shù)據(jù)存儲層h取值20，資料輸出層取值1，訓(xùn)練速度設(shè)為u。依據(jù)添加參數(shù)x、各層連接權(quán)值wij、存儲層閾值設(shè)為t，獲取輸出的參數(shù)q，則有關(guān)系式其中wij中的j取值為常數(shù)，比如1，2，…，l等。

關(guān)系式中，n表示參數(shù)添加層的控制節(jié)點個數(shù)，l表示存儲層中控制點位數(shù)量，f對應(yīng)存儲層中的函數(shù)。函數(shù)可依據(jù)計算需求，進行計算方式調(diào)整，此次函數(shù)計算方法為f（x）=（1+dx）-1。依據(jù)存儲層中輸出資料q，各層連接權(quán)值vk、存儲層閾值輸出結(jié)果t，獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測定的Q值。Q的計算方法k取值為常數(shù)，最小取1，最大取m。m對應(yīng)輸出層控制節(jié)點的個數(shù)。依據(jù)預(yù)測值Q與期望輸出結(jié)果y，獲取網(wǎng)絡(luò)偏差d值，則有dk=yk-Qk。

3.2.2 誤差判斷

在參數(shù)訓(xùn)練期間，識別誤差率的范圍：如果能夠達到預(yù)期誤差控制效果，可結(jié)束參數(shù)訓(xùn)練；如果誤差控制并未達到目標(biāo)，需要持續(xù)進行優(yōu)化與訓(xùn)練，直至誤差結(jié)果達到預(yù)期。曲線插補操作時，會使用擬合方式給予處理，具有曲線解析、自由曲線的處理優(yōu)勢，獲得廣泛應(yīng)用。擬合處理時，各節(jié)點向量為U=[u0，u1，u2，…，un]。在插補加工時，能夠獲取向量在曲線表面對應(yīng)的控制節(jié)點。比如，在加工ui點時，即可獲取ui+1的控制方位。

在插補加工前期，優(yōu)先獲取加工曲面的參數(shù)特征，進行曲面細分，以曲線形式進行擬合處理。曲線處理完成時，進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，獲取最優(yōu)解。在訓(xùn)練期間，設(shè)計偏差范圍。當(dāng)給出的誤差結(jié)果處于偏差范圍內(nèi)時，即可停止參數(shù)訓(xùn)練。如果誤差結(jié)果大于偏差范圍，需要繼續(xù)進行算法迭代，直至獲得最小誤差結(jié)果。

3.3 仿真測試

在農(nóng)機各類設(shè)備中，選擇拖拉機進行仿真測試。在機械智能生產(chǎn)背景下，拖拉機生產(chǎn)能力有所增強，具體表現(xiàn)在驅(qū)動、自主生產(chǎn)兩個方面，各程序使用的零部件具有緊密性，相應(yīng)增加了農(nóng)機生產(chǎn)成本。其中，曲面零件具有生產(chǎn)的困難性、設(shè)備組裝的重要性。以UG平臺、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化為技術(shù)視角，進行曲面插補模擬訓(xùn)練，嘗試獲取最優(yōu)的生產(chǎn)方案，縮短曲面插補方案的模擬時間，提升生產(chǎn)效率，控制農(nóng)機生產(chǎn)成本。

3.3.1 參數(shù)設(shè)置

仿真模擬的參數(shù)設(shè)置：樣式“J”；手“右視圖”；柄類型“方柄”；長度150 mm；寬度35 mm；柄寬度25 mm；柄線長30 mm；夾持器角度為270°。參數(shù)設(shè)計完成時，在UG軟件中搭建零件生產(chǎn)的初期模型。UG程序配置的接口，具有較強兼容性，能夠進行外部模型導(dǎo)入，節(jié)省仿真生產(chǎn)時間。在測試中，對模具、刀具均進行了模型導(dǎo)入，與實際生產(chǎn)存在的誤差較小。

3.3.2 優(yōu)化工序

在仿真生產(chǎn)期間，獲取了刀具生產(chǎn)的流程圖。在UG程序中，添加了刀具流程生成功能，以此查看刀具生產(chǎn)軌跡的流暢性、簡化性。對于“過切”“碰撞”“重復(fù)生產(chǎn)”等問題，進行逐一優(yōu)化，確保工序優(yōu)化性，切實提升生產(chǎn)能效。

3.3.3 誤差分析

假設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的生產(chǎn)誤差結(jié)果為c，對應(yīng)未優(yōu)化的生產(chǎn)偏差數(shù)據(jù)d。生產(chǎn)誤差結(jié)果為：一組，c=0.22，d=0.43；二組，c=0.12，d=0.25；三組，c=0.25，d=0.44；四組，c=0.16，d=0.32；五組，c=0.35，d=0.48。結(jié)合5組生產(chǎn)偏差結(jié)果可知：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，能夠有效提升曲面插補工藝精細性，能夠在生產(chǎn)中廣泛應(yīng)用。

4 仿真發(fā)現(xiàn)

1）在初期仿真測試中，最小二乘法生產(chǎn)誤差值介于1.22與1.63之間，曲面插補工藝生產(chǎn)偏差為[0.66，0.88]。由此發(fā)現(xiàn)：曲面插補工藝表現(xiàn)出參數(shù)精密性特點，相比最小二乘法，具有曲面零件生產(chǎn)優(yōu)勢。

2）在第二次仿真測試中，未迭代優(yōu)化的曲面插補工藝生產(chǎn)誤差值介于0.43與0.48之間，經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化處理后，曲面插補工藝生產(chǎn)偏差為[0.12，0.36]。由此說明：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，能夠深入提升曲面插補工藝的精確性，切實降低生產(chǎn)誤差值。

在后續(xù)農(nóng)機精細化生產(chǎn)體系中，加強曲面插補工藝研究，結(jié)合誤差問題的形成過程，精細設(shè)計控制節(jié)點，逐步提升誤差控制精密性， 獲取更為精密的生產(chǎn)方案，確保農(nóng)機驅(qū)動程序運行能力，帶動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展。

5 結(jié)論

1）使用建模分析方式，以UG為基礎(chǔ)，對曲軸外觀進行建模，獲取精密的加工方案。在分析中，使用曲線插補算法，精度擬合零部件的外觀結(jié)構(gòu)，有效獲取刀具加工的各控制節(jié)點，以提升曲面零部件的生產(chǎn)速度。為證實此種生產(chǎn)方案的可操作性，采取實例生產(chǎn)方式，模擬加工過程，獲取了刀具生產(chǎn)軌跡，有助于優(yōu)化刀具生產(chǎn)方案，提升切削參數(shù)精確性，帶動智能農(nóng)機生產(chǎn)體系發(fā)展。

2）曲面插補工藝可用于農(nóng)機驅(qū)動程序的精密性生產(chǎn)活動，相比最小二乘法更具誤差控制能力。

3）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，能夠依托于UG平臺，深入優(yōu)化訓(xùn)練生產(chǎn)參數(shù)，切實提升曲面插補工藝參數(shù)的精確性，減少生產(chǎn)誤差問題。