“三位一體”數(shù)字化制造實(shí)驗(yàn)平臺(tái)設(shè)計(jì)與研究＊

劉基盛 譚自強(qiáng) 李 威 賈志新 方鵬程

（①北京科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，北京 100083；②清華大學(xué)工業(yè)工程系，北京 100084）

數(shù)字技能人才是實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的高質(zhì)量資源，為推進(jìn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，滿足傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型所需的人才需求，基于國(guó)際經(jīng)驗(yàn)我國(guó)應(yīng)創(chuàng)新數(shù)字化轉(zhuǎn)型培訓(xùn)機(jī)制[7]：一是建立數(shù)字化轉(zhuǎn)型的知識(shí)課程，為高校和企業(yè)提供數(shù)字化轉(zhuǎn)型的知識(shí)培訓(xùn)；二是創(chuàng)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，為數(shù)字化學(xué)習(xí)和培訓(xùn)提供實(shí)踐基礎(chǔ)。

1 “三位一體”數(shù)字化制造知識(shí)架構(gòu)

傳統(tǒng)機(jī)械設(shè)計(jì)制造實(shí)踐和培訓(xùn)內(nèi)容主要以簡(jiǎn)易零件的設(shè)計(jì)、加工為主[8?9]，內(nèi)容陳舊且沒(méi)有連貫性和整體性。筆者團(tuán)隊(duì)秉著以受益對(duì)象為中心、以學(xué)習(xí)成果為導(dǎo)向的教育理念，創(chuàng)建了“三位一體”（設(shè)計(jì)、制造、檢測(cè)一體化）的數(shù)字化制造實(shí)踐學(xué)習(xí)內(nèi)容。如圖1所示，以復(fù)雜零件的數(shù)字化制造為主線，構(gòu)建了模塊化、柔性化的雙閉環(huán)實(shí)踐內(nèi)容，研究了不同模塊之間的集成關(guān)系，實(shí)現(xiàn)了循序漸進(jìn)、全面地講授復(fù)雜零件的數(shù)字化設(shè)計(jì)、制造與檢測(cè)一體化過(guò)程，解決了傳統(tǒng)培訓(xùn)內(nèi)容之間缺乏關(guān)聯(lián)性和系統(tǒng)性的問(wèn)題。同時(shí)，突破了傳統(tǒng)陳舊的知識(shí)體系，將數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、信息化的智能制造技術(shù)融入了學(xué)習(xí)內(nèi)容的三大模塊（數(shù)字化綠色設(shè)計(jì)與CAM、虛實(shí)結(jié)合智能加工與質(zhì)量檢測(cè)、數(shù)控機(jī)床健康監(jiān)測(cè)與精度檢測(cè)），使受益對(duì)象理解和掌握數(shù)字化制造的新理論、新方法、新技術(shù)和新工藝。

圖1 復(fù)雜零件“三位一體”數(shù)字化制造知識(shí)架構(gòu)

2 “三位一體”數(shù)字化制造實(shí)驗(yàn)平臺(tái)開(kāi)發(fā)與建設(shè)

復(fù)雜零件“三位一體”數(shù)字化制造實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí)知識(shí)架構(gòu)和內(nèi)容的實(shí)施離不開(kāi)先進(jìn)的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，為了開(kāi)展柔性化、智能化的實(shí)踐內(nèi)容，設(shè)計(jì)了集成化的“三位一體”數(shù)字化制造實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，主要包括：綠色創(chuàng)新優(yōu)化設(shè)計(jì)平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)云實(shí)踐+虛實(shí)結(jié)合數(shù)控加工平臺(tái)以及五軸數(shù)控機(jī)床健康監(jiān)測(cè)平臺(tái)。

2.1 復(fù)雜零件綠色創(chuàng)新優(yōu)化設(shè)計(jì)平臺(tái)

復(fù)雜零件的幾何外形設(shè)計(jì)難度大，僅依靠傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方法很難在短時(shí)間內(nèi)完成，且在新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)中，全新結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)只占20%，其余80%是重用以前的設(shè)計(jì)。因此，采用逆向工程技術(shù)[10?11]獲取數(shù)字化模型，可以大幅減低復(fù)雜零件設(shè)計(jì)成本和研發(fā)周期，如圖2。

圖2 復(fù)雜零件數(shù)字化逆向設(shè)計(jì)流程

以逆向技術(shù)獲取的復(fù)雜葉輪數(shù)字化模型為例，為了進(jìn)一步提高其工作效率（壓氣機(jī)耗電量占全國(guó)總發(fā)電量6%～9%），提出了綠色創(chuàng)新優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，建立了雙bezier曲面參數(shù)化模型[12?13]，可分為如下6步驟，并結(jié)合多目標(biāo)優(yōu)化算法對(duì)復(fù)雜葉輪幾何外形進(jìn)行了優(yōu)化，流程如圖3。綠色創(chuàng)新優(yōu)化設(shè)計(jì)方法可利用較少的設(shè)計(jì)變量實(shí)現(xiàn)復(fù)雜葉輪的全局優(yōu)化，提高了計(jì)算效率，改善了求解質(zhì)量。

圖3 綠色創(chuàng)新優(yōu)化設(shè)計(jì)流程

（1）利用吸力面和壓力面兩個(gè)葉片曲面的葉型數(shù)據(jù)找到葉片前、尾緣點(diǎn)。（2）通過(guò)橫向插值的方式對(duì)各截面葉型數(shù)據(jù)點(diǎn)加密。（3）原始葉片各截面弦長(zhǎng)歸一化。因?yàn)锽ezier曲面是計(jì)算域內(nèi)單位映射曲面，為了使原始葉片與Bezier曲面點(diǎn)一一對(duì)應(yīng)，所以需把原始吸力面和壓力面葉片上各截面的點(diǎn)分別進(jìn)行弦長(zhǎng)參數(shù)化，通過(guò)公式（1）和（2）實(shí)現(xiàn)。

式中：ξi,j和 ηi,j分別為弦長(zhǎng)歸一化后的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，i∈(1,Np)，Np為各個(gè)徑向截面的點(diǎn)數(shù)，j∈(1,Ns),Ns為總的徑向截面數(shù)；lc為徑向第j個(gè)截面第c段弦長(zhǎng)長(zhǎng)度；Lj為第j個(gè)截面上各段弦長(zhǎng)的總和；lr為軸向第i個(gè)截面上第r段弦長(zhǎng)長(zhǎng)度；Li為i截面上各段弦長(zhǎng)的總和。（4）生成兩個(gè)單位化Bezier曲面，由式（3）～（7）定義。

式中：Sˉ是指Bezier曲面上每一點(diǎn)的坐標(biāo)(Sˉ=(Sx,Sy,Sz)，Sx=ξi,j，Sy=ηi,j，Sz=δ) ；Pk,l是Bezier曲面控制頂點(diǎn)，控制點(diǎn)總數(shù)為 (m+1)×(n+1)；均是Bernstein基函數(shù)，其中v和u是兩個(gè)變化范圍為[0,1]的自變量，由式（6）計(jì)算得到，由式（7）計(jì)算得到。（5）設(shè)定優(yōu)化變量和優(yōu)化空間，由優(yōu)化算法給出兩個(gè)Bezier曲面控制頂點(diǎn)的變量值，計(jì)算原始葉片吸力面和壓力面數(shù)據(jù)點(diǎn)的變化量和單位法向量。（6）將吸力面和壓力面數(shù)據(jù)點(diǎn)的變化量分別疊加在原始曲面的法向上，得到吸力面和壓力面兩個(gè)曲面的新表面數(shù)據(jù)點(diǎn)。如式（8）所示。

繼續(xù)上述的文獻(xiàn)計(jì)量法，如果Node types選擇keyword，CiteSpace軟件運(yùn)行后的可視化圖譜呈現(xiàn)，模塊值(簡(jiǎn)稱Q值)為0.7517，平均輪廓值(簡(jiǎn)稱S值)為0.7155。一般而言，當(dāng)S值在0.5以上，聚類一般認(rèn)為是合理的；當(dāng)S值在0.7時(shí)，聚類是令人信服的；Q值一般在區(qū)間[0,1)內(nèi)，Q>0.3就意味著生成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是清晰的。因此，就Q值和S值而言，本次聚類都較為有效合理。[14]聚類后發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)學(xué)界對(duì)新漢學(xué)中的政治學(xué)研究成果的關(guān)注主要集中在以下五大熱點(diǎn)問(wèn)題。

式中：ynew指 的是新葉片坐標(biāo)值；yold指的是原始葉片坐標(biāo)值；?s指的是從Bezier曲面上對(duì)應(yīng)而來(lái)的該點(diǎn)的方向移動(dòng)值。

2.2 互聯(lián)網(wǎng)云實(shí)踐+虛實(shí)結(jié)合數(shù)控加工平臺(tái)

為了幫助學(xué)生理解和掌握先進(jìn)智能制造技術(shù)，引導(dǎo)學(xué)生完成預(yù)習(xí)和復(fù)習(xí)工作，開(kāi)發(fā)了線上“云實(shí)踐”學(xué)習(xí)平臺(tái)，網(wǎng)頁(yè)開(kāi)發(fā)軟件使用Dreamweaver，版本為Adobe Dreamweaver CC 2018，語(yǔ)言采用html與css，服務(wù)器以Windows 10為平臺(tái)，如圖4a。

五軸聯(lián)動(dòng)數(shù)控機(jī)床因其精度高、剛性好及加工時(shí)間少等優(yōu)點(diǎn)，成為復(fù)雜零件加工制造的主要載體，但五軸數(shù)控機(jī)床價(jià)格昂貴、占地面積大，不利于動(dòng)手操作，且加工制造過(guò)程中容易出現(xiàn)碰撞危險(xiǎn)、耗材損耗和環(huán)境污染等問(wèn)題，為此采用了虛實(shí)結(jié)合的技術(shù)手段。如圖4b～c所示，利用UG創(chuàng)建看了五軸數(shù)控機(jī)床的數(shù)字化整機(jī)模型[14]。

圖4 基于虛實(shí)結(jié)合的五軸機(jī)床的數(shù)控加工

將整機(jī)模型、數(shù)控代碼導(dǎo)入操作簡(jiǎn)便的虛擬仿真軟件Ncsimul進(jìn)行模擬加工，檢驗(yàn)零件的干涉碰撞，無(wú)誤后可進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際加工。Ncsimul具有獨(dú)特的功能：在不同 CNC 系統(tǒng)間動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)換加工部件，而無(wú)需重新編程；僅用復(fù)制/粘貼功能即可重新使用 APT 文件或G代碼文件，優(yōu)化制造過(guò)程；集成了 CNC 處理器，自動(dòng)重新計(jì)算加工序列之間的最佳路線，利用Ncsimul可有效地縮短調(diào)試和編程時(shí)間，提高了生產(chǎn)效率。

2.3 五軸數(shù)控機(jī)床健康監(jiān)測(cè)平臺(tái)

伴隨著新一代信息技術(shù)的快速發(fā)展，傳統(tǒng)制造業(yè)正轉(zhuǎn)向數(shù)字化、信息化的智能制造，而數(shù)控機(jī)床作為制造業(yè)的“工業(yè)母機(jī)”，其智能化程度是實(shí)現(xiàn)智能制造的核心因素?；诠I(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、傳感技術(shù)和數(shù)據(jù)處理技術(shù)的深度融合可對(duì)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)健康狀態(tài)監(jiān)控，該實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的開(kāi)發(fā)有助于學(xué)生理解和掌握智能制造的關(guān)鍵技術(shù)。

OPCUA是一套安全、可靠用于工業(yè)通訊的數(shù)據(jù)交互規(guī)范[15]，該規(guī)范使得不同操作系統(tǒng)和不同設(shè)備之間可以進(jìn)行高效數(shù)據(jù)交互，具有強(qiáng)大的語(yǔ)義表達(dá)能力和建模能力，基于HTTP、TCP/IP、SOAP和XM等標(biāo)準(zhǔn)可以統(tǒng)一各類物聯(lián)感知設(shè)備的傳輸協(xié)議和數(shù)據(jù)接口，既能實(shí)現(xiàn)設(shè)備底層的數(shù)據(jù)采集、設(shè)備互操作等橫向信息集成，又可以完成設(shè)備到SCADA、SCADA到MES、設(shè)備與云端的垂直信息集成，已經(jīng)成為信息化智能工廠運(yùn)行和管理的主要技術(shù)手段，如圖5所示。

圖5 基于OPCUA數(shù)據(jù)采集的信息化制造系統(tǒng)框架

利用OPCUA標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議，構(gòu)建了基于事件驅(qū)動(dòng)的五軸數(shù)控機(jī)床孿生數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，對(duì)設(shè)備層數(shù)據(jù)進(jìn)行采集并封裝，形成統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，編程語(yǔ)言采用Java，結(jié)合ProsysOPC SDK對(duì)840D sl數(shù)控系統(tǒng)進(jìn)行了數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)。HTTP 服務(wù)器通過(guò)響應(yīng)對(duì)應(yīng)的功能指令分發(fā)給OPCUA服務(wù)器，OPCUA服務(wù)器根據(jù)指令獲取地址空間中的數(shù)據(jù)反饋給客戶端，實(shí)現(xiàn)對(duì)制造資源的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理及健康監(jiān)測(cè)。如圖6，客戶端采用vue構(gòu)建用戶界面的漸進(jìn)式框架，利用超文本標(biāo)記語(yǔ)言HTML構(gòu)建靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)，基于級(jí)聯(lián)樣式表進(jìn)行頁(yè)面美化，使用Typescript對(duì)頁(yè)面DOM處理。

圖6 五軸數(shù)控機(jī)床健康監(jiān)測(cè)客戶端

3 “三位一體”數(shù)字化制造應(yīng)用實(shí)例及分析

現(xiàn)有硬件條件主要包括三維掃描儀、高檔五軸數(shù)控機(jī)床、三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)和激光干涉儀等，軟件條件包括逆向設(shè)計(jì)Geomagic Design X、計(jì)算機(jī)輔設(shè)計(jì)和制造NX、數(shù)控加工虛擬仿真Ncsimul、西門子仿真操作面板Sinutrain以及五軸機(jī)床自適應(yīng)加工系統(tǒng)ACM?；诂F(xiàn)有軟/硬件條件和自主研發(fā)功能構(gòu)建了復(fù)雜零件數(shù)字化設(shè)計(jì)、制造與檢測(cè)一體化實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。以復(fù)雜曲面數(shù)字化制造過(guò)程為例，過(guò)程如下。

3.1 綠色創(chuàng)新優(yōu)化設(shè)計(jì)平臺(tái)應(yīng)用分析

如圖7所示，優(yōu)化設(shè)計(jì)平臺(tái)首先采用三維掃描儀對(duì)100 kW燃料電池實(shí)物葉輪進(jìn)行掃描得到點(diǎn)云數(shù)據(jù)；其次對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到復(fù)雜葉輪數(shù)字化模型[10]；然后采用創(chuàng)新優(yōu)化設(shè)計(jì)方法對(duì)葉輪模型進(jìn)行優(yōu)化得到綠色模型，最后利用數(shù)控技術(shù)和計(jì)算機(jī)輔助制造方法得到數(shù)控加工刀軌和程序。如表1所示，優(yōu)化設(shè)計(jì)后離心葉輪額定工況點(diǎn)的流量增大了3.92%，總壓比提升了0.37%，等熵效率提高了0.7%，喘振裕度提升了2.7%，優(yōu)化后的氣動(dòng)性能得到了明顯提升，驗(yàn)證了綠色優(yōu)化設(shè)計(jì)方法的有效性。

圖7 復(fù)雜葉輪綠色優(yōu)化設(shè)計(jì)流程

表1 優(yōu)化設(shè)計(jì)前后離心葉輪氣動(dòng)性能對(duì)比

3.2 虛實(shí)結(jié)合智能制造平臺(tái)應(yīng)用分析

如圖8a～b所示，首先對(duì)離心葉輪數(shù)字化模型進(jìn)行刀軌驗(yàn)證和仿真模擬加工，無(wú)誤后進(jìn)行實(shí)物加工，通過(guò)ACM的自主感知、自主學(xué)習(xí)、自主決策與自主控制等功能，實(shí)現(xiàn)切削速度隨著機(jī)床負(fù)載的變化而調(diào)整；最后，利用數(shù)控三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)對(duì)加工零件進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè)，若質(zhì)量合格結(jié)束加工，若不合格對(duì)加工工藝和數(shù)控程序進(jìn)行反饋優(yōu)化。

圖8 五軸數(shù)控機(jī)床虛實(shí)結(jié)合智能加工

由圖8c～d可知，經(jīng)數(shù)控模擬仿真驗(yàn)證后，加工的復(fù)雜葉輪表面光滑，拐角平滑過(guò)渡，沒(méi)有出現(xiàn)過(guò)切和欠切現(xiàn)象，且流道內(nèi)流線清晰細(xì)密，起到良好導(dǎo)流的作用，驗(yàn)證了虛實(shí)結(jié)合智能制造平臺(tái)生成刀軌軌跡的正確性、有效性以及安全性。

3.3 數(shù)控機(jī)床健康監(jiān)測(cè)平臺(tái)應(yīng)用分析

利用五軸數(shù)控機(jī)床健康監(jiān)測(cè)平臺(tái)采集資源數(shù)據(jù)（如圖6），通過(guò)分析、判斷、決策，可提前預(yù)知、規(guī)避潛在風(fēng)險(xiǎn)和錯(cuò)誤。工作人員依據(jù)負(fù)載變化對(duì)機(jī)床進(jìn)行故障診斷，通過(guò)激光干涉儀快速有效地檢測(cè)數(shù)控機(jī)床精度（如圖9），并計(jì)算出運(yùn)動(dòng)軸的精度。

圖9 五軸數(shù)控機(jī)床健康監(jiān)測(cè)

基于國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定，將Y軸等分為4段，共計(jì)5個(gè)檢測(cè)點(diǎn)，每個(gè)點(diǎn)進(jìn)行雙向測(cè)量，并重復(fù)測(cè)量5次，測(cè)量結(jié)果如圖9b和表2所示，為某點(diǎn)的正向重復(fù)精度，為某點(diǎn)的反向重復(fù)精度；為某點(diǎn)的正向平均偏差，為某點(diǎn)的反向平均偏差；為某點(diǎn)的正向標(biāo)準(zhǔn)差，為某點(diǎn)的反向標(biāo)準(zhǔn)差。計(jì)算結(jié)果表明Y軸滿足出廠精度要求，若計(jì)算誤差較大，可將上述誤差值補(bǔ)償?shù)綌?shù)控系統(tǒng)，從而提高機(jī)床的使用精度。同理，經(jīng)計(jì)算其他軸線也符合出廠標(biāo)準(zhǔn)，驗(yàn)證了該機(jī)床可滿足使用要求。

表2 線性精度計(jì)算 mm

4 結(jié)語(yǔ)

通過(guò)對(duì)“三位一體”數(shù)字化制造實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的設(shè)計(jì)與研究，得出如下結(jié)論：

（1）基于逆向工程、現(xiàn)代機(jī)械設(shè)計(jì)方法、虛實(shí)結(jié)合、五軸數(shù)控加工以及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等先進(jìn)技術(shù)，設(shè)計(jì)了“三位一體”數(shù)字化制造實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，以復(fù)雜葉輪制造過(guò)程為例，實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜葉輪的綠色設(shè)計(jì)、智能加工及質(zhì)量檢測(cè)一體化過(guò)程，驗(yàn)證了實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的有效性。

（2）“三位一體”實(shí)驗(yàn)平臺(tái)和學(xué)習(xí)內(nèi)容由三大模塊（設(shè)計(jì)、制造、檢測(cè)）組成，每個(gè)模塊之間既獨(dú)立又集成，且每?jī)蓚€(gè)模塊之間形成閉環(huán)，下游模塊的數(shù)據(jù)可反饋給上游進(jìn)行優(yōu)化，最終提高加工質(zhì)量和機(jī)床精度，實(shí)現(xiàn)了柔性化的設(shè)計(jì)制造全周期過(guò)程。

（3）在教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的背景下，“三位一體”實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的設(shè)計(jì)理念和實(shí)踐內(nèi)容具有一定的先進(jìn)性和前瞻性，為企事業(yè)單位和高等院校培養(yǎng)數(shù)字化制造人才提供了借鑒和參考方案，有利于培養(yǎng)機(jī)械工程領(lǐng)域的創(chuàng)新復(fù)合型人才。