應(yīng)用于智能插秧機(jī)的葉盤(pán)數(shù)控加工參數(shù)優(yōu)化研究

門(mén) 超，李傳軍，徐曉東

(承德石油高等專(zhuān)科學(xué)校，河北 承德 067000)

0 引言

隨著我國(guó)水稻種植機(jī)具的不斷發(fā)展與進(jìn)步，近年來(lái)涌現(xiàn)出的智能插秧機(jī)作業(yè)水平亦飛快提升，對(duì)于插秧機(jī)的機(jī)械機(jī)構(gòu)優(yōu)化、電氣智能控制等均有研究。查閱資料可知，國(guó)內(nèi)外對(duì)于插秧機(jī)的改進(jìn)主要體現(xiàn)在插秧等間距性、插秧的栽植一致性、插秧田地的適應(yīng)性等角度。筆者在借鑒相關(guān)學(xué)者研究思想的基礎(chǔ)上，以插秧的基本部件組成和結(jié)構(gòu)要求緊湊協(xié)調(diào)為原則，充分理解發(fā)動(dòng)機(jī)需求轉(zhuǎn)速、插秧深度、取秧深度等核心技術(shù)參數(shù)與葉盤(pán)之間的內(nèi)在關(guān)系，從零部件加工精度、制造成本、整機(jī)耐用性等方面考慮，對(duì)應(yīng)用于某一插秧機(jī)的葉盤(pán)數(shù)控加工參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化分析。

1 智能插秧機(jī)

智能插秧機(jī)外形圖如圖1所示，其核心技術(shù)參數(shù)如表1所示。

2 數(shù)控加工技術(shù)

當(dāng)前數(shù)控加工已被廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)的機(jī)械精加工制造，從先前的三軸聯(lián)動(dòng)逐步上升至五軸聯(lián)動(dòng)，數(shù)控加工技術(shù)的優(yōu)勢(shì)在于其具備批量化、精度化及控制化等特性。圖2充分展示了數(shù)控加工技術(shù)通過(guò)從最初的加工零件材質(zhì)選取、刀具的靈活多方向目的到達(dá)、只需改動(dòng)少量參數(shù)便可獲得符合加工要求的加工程序和零件柔度的在線(xiàn)智能監(jiān)測(cè)等手段，確保刀具加工綜合性能和待加工零部件的加工精度大幅度提升，實(shí)現(xiàn)智能制造。

圖1 智能插秧機(jī)外形圖Fig.1 The appearance figure of the intelligent transplanter

表1 智能插秧機(jī)核心技術(shù)參數(shù)Table 1 Core technical parameters of the intelligent transplanter

圖2 數(shù)控加工技術(shù)路線(xiàn)優(yōu)勢(shì)Fig.2 Core component diagram of the decelerate device

3 參數(shù)優(yōu)化

3.1 數(shù)學(xué)模型

對(duì)智能插秧機(jī)葉盤(pán)進(jìn)行加工參數(shù)優(yōu)化，考慮刀具主切削、切削用量閾值、機(jī)床功率切削以及加工零件要求的表面粗糙度等約束條件，設(shè)計(jì)智能插秧機(jī)葉盤(pán)數(shù)控加工核心算法流程，如圖3所示。通過(guò)目標(biāo)函數(shù)尋優(yōu)，經(jīng)遺傳算法和TRIZ理論結(jié)合實(shí)際加工經(jīng)驗(yàn)計(jì)算之后，得出可以解決突出矛盾的最佳通用解，確定葉盤(pán)核心參數(shù)尺寸。

選擇關(guān)鍵目標(biāo)優(yōu)化參數(shù)，給出數(shù)控加工的切削效率E(v,f)和加工選擇刀具耐用度T(v,f)的數(shù)學(xué)模型為

(1)

(2)

式中v—數(shù)控加工切削速度(m/min)；

f—數(shù)控加工進(jìn)給量(mm)；

tm—切削加工所需時(shí)間(s)；

d—插秧機(jī)葉盤(pán)直徑(mm)；

L—插秧機(jī)葉盤(pán)切削長(zhǎng)度(mm)；

Z—選定刀具齒數(shù)目；

CZ—數(shù)控加工綜合耐用度系數(shù)；

ap—數(shù)控加工切削深度(mm)；

α、β、γ—影響刀具耐用度的權(quán)重系數(shù)。

圖3 智能插秧機(jī)葉盤(pán)數(shù)控加工核心算法流程簡(jiǎn)圖Fig.3 A schematic diagram of the core algorithm for the numerical control of the blisk of intelligent transplanter

根據(jù)數(shù)控加工技術(shù)要求，確定葉盤(pán)NC加工工藝路線(xiàn)，如圖4所示。

圖4 智能插秧機(jī)葉盤(pán)NC加工工藝路線(xiàn)簡(jiǎn)圖Fig.4 Schematic diagram of the blisk NC machining process route intelligent transplanter

加工時(shí)，按照一般工件進(jìn)行粗加工、精加工、孔加工后，對(duì)葉盤(pán)整體進(jìn)行拋光、噴涂、吹沙等后處理，最終得到符合加工精度要求與配合精度尺寸的葉盤(pán)成件，便于下一道插秧機(jī)相鄰部件精確裝配。

3.2 物理模型

確定優(yōu)化后的參數(shù)尺寸，利用UG軟件建立智能插秧機(jī)葉盤(pán)三維物理模型，如圖5所示。此葉盤(pán)模型主要由葉片和流道組成，合理的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)能夠使得葉盤(pán)在插秧機(jī)內(nèi)部組件中有效發(fā)揮力與能量的傳遞。

1.葉片 2.流道

3.3 刀具參數(shù)優(yōu)化

刀具參數(shù)的優(yōu)化在此優(yōu)化研究中尤為重要，充分考慮刀具的材料強(qiáng)度及韌性、加工過(guò)程中受磨損的程度及加工刀振等因素，依據(jù)插秧機(jī)葉盤(pán)各軸向區(qū)域的開(kāi)闊位置與死點(diǎn)位置，計(jì)算刀具在加工時(shí)所需最大切削長(zhǎng)度，合理確定刀具的走刀軌跡，確保軌跡路徑最佳。葉盤(pán)數(shù)控加工刀具參數(shù)流程，如圖6所示。此過(guò)程須多次對(duì)刀具的直徑、入件深度等參數(shù)進(jìn)行綜合優(yōu)化。

葉盤(pán)數(shù)控加工的重要工序機(jī)核心參數(shù)設(shè)定(見(jiàn)表2)在不同加工面和不同工序均有所差別，進(jìn)行葉盤(pán)粗加工和頂面精加工時(shí)采用Φ20平底立銑刀，刀具切削長(zhǎng)度設(shè)定為45mm；此時(shí)，主軸轉(zhuǎn)速設(shè)定為1 200r/min，進(jìn)給速度為200mm/min，水平步進(jìn)距離為8mm。在進(jìn)行葉片精加工時(shí)采用Φ8球頭銑刀，刀具切削長(zhǎng)度設(shè)定為16mm。此時(shí)，主軸轉(zhuǎn)速設(shè)定為3 000 r/min，進(jìn)給速度為350mm/min，水平步進(jìn)距離為0.3mm。

圖6 確定葉盤(pán)數(shù)控加工刀具參數(shù)流程簡(jiǎn)圖Fig.6 Process brief diagram of the determination of tool parameters in the numerical control of the blisk

表2 智能插秧機(jī)葉盤(pán)數(shù)控加工工序及核心參數(shù)值Table 2 The numerical control machining procedure and core parameter value of the intelligent transplanter blisk

4 加工試驗(yàn)

4.1 前置條件

為很好地進(jìn)行數(shù)控加工試驗(yàn)(加工現(xiàn)場(chǎng)見(jiàn)圖7)，注意工件的夾緊與找正細(xì)節(jié)，條件設(shè)置需要滿(mǎn)足以下要求：

1)葉盤(pán)在進(jìn)行加工中保證刀具進(jìn)給速度均勻；

2)滿(mǎn)足加工精度要求前提下盡可能減少刀位點(diǎn)數(shù)，做到路徑最佳；

3)葉盤(pán)在整個(gè)加工過(guò)程中受力均勻，避免或減少切削應(yīng)力；

4)保證加工粗糙度和其他關(guān)鍵技術(shù)要求。

圖7 應(yīng)用于智能插秧機(jī)的葉盤(pán)加工試驗(yàn)Fig.7 Process test on the blisk applied to the intelligent transplanter

4.2 加工分析

工藝路線(xiàn)及刀具參數(shù)確定之后，對(duì)葉盤(pán)葉片和流道的加工分別進(jìn)行數(shù)控程序編制。加工程序分為粗加工與精加工，合理的軌跡路線(xiàn)可以減輕加工過(guò)程中跳刀現(xiàn)象，利用五軸聯(lián)動(dòng)數(shù)控機(jī)床，保證粗糙度滿(mǎn)足在1.6μm以?xún)?nèi)，進(jìn)給速度與主軸轉(zhuǎn)速設(shè)定在加工要求范圍內(nèi)。部分精加工程序片段為：

……

G94 G90 G28

S3000 M03

M08

G0 X-79.8068 Y-201.6848 Z62

A-34.8520 C -180.8949

G0 Z-132.8452 A-74.8520

G01 X-79.8068 Y-201.6848 Z-152.8451

A-74.8520 C-180.8949

X-71.3071 Y-201.7748 Z-152.8809

A-74.8520 C-180.8949

X-70.8068 Y-201.7868 Z-152.8851

A-74.8520 C-180.8949

X-69.7068 Y-201.7958 Z-152.8912

A-74.8520 C-180.8949

X-68.8771 Y-201.8054 Z-152.8951

A-74.8520 C-180.8949

……

X-76.9819 Y-115.6603 Z -44.0572

A-42.0429 C -173.2510

X-76.9819 Y-115.6603 Z 0

A-42.0429 C -173.2510

M05

M09

M30

通過(guò)加工試驗(yàn)記錄關(guān)鍵參數(shù)，經(jīng)過(guò)換算處理得出如表3所示的葉盤(pán)加工參數(shù)優(yōu)化前后整機(jī)性能變化。由表3可知：此次對(duì)比的參數(shù)選定4項(xiàng)，包括葉盤(pán)的加工精度、制造成本、耐用度和整機(jī)綜合作業(yè)效率，各指標(biāo)均較加工參數(shù)優(yōu)化前有所提升，提升幅度為3%～10%左右。此加工試驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了進(jìn)行葉盤(pán)數(shù)控加工參數(shù)優(yōu)化的必要性和合理性。

表3 葉盤(pán)加工參數(shù)優(yōu)化前后整機(jī)性能對(duì)比Table 3 Performance comparison on the whole machine before and after optimization of the blisk processing parameters

5 結(jié)論

1)利用數(shù)控加工先進(jìn)理論技術(shù)，在理解智能插秧機(jī)核心部件及參數(shù)基礎(chǔ)上，針對(duì)應(yīng)用于智能插秧機(jī)的葉盤(pán)展開(kāi)加工參數(shù)改進(jìn)，進(jìn)一步提高插秧機(jī)葉盤(pán)加工的精度。

2)應(yīng)用TRIZ理論及相關(guān)核心算法，對(duì)葉盤(pán)進(jìn)行科學(xué)數(shù)學(xué)建模，得出目標(biāo)最優(yōu)參數(shù)解，并給出葉盤(pán)結(jié)構(gòu)三維物理模型，從而制定合理、高效的數(shù)控加工工藝路線(xiàn)，選擇合適型號(hào)刀具，進(jìn)行加工試驗(yàn)。

3)優(yōu)化加工試驗(yàn)表明：此葉盤(pán)數(shù)控加工參數(shù)優(yōu)化合理可行。葉盤(pán)加工精度提高10%左右，葉盤(pán)的數(shù)控一致化制造，使得加工成本降低3%左右，葉盤(pán)的耐用度提升8%左右，大大提高插秧機(jī)整機(jī)工作效率，且對(duì)其他類(lèi)似部件改進(jìn)的實(shí)際應(yīng)用有一定的參考價(jià)值。