數控銑削加工中刀具路徑規劃的優化策略

何江

（儀隴縣高級技工學校，南充 637600）

數控銑削加工作為現代制造業中不可或缺的重要環節，一直備受矚目。它不僅直接影響產品質量，還在提高生產效率和降低成本方面扮演著關鍵角色。在復雜而精密的加工過程中，刀具路徑規劃被認為是影響加工效率和加工精度的關鍵因素。但是，當前在數控銑削加工過程中，存在刀具路徑設計不合理和加工參數設置不當等問題，導致加工效率低下和加工精度不高等情況時有發生。通過優化刀具路徑規劃，可以有效提高加工效率，確保產品高精度加工，從而在現代制造業中獲得更大的競爭優勢。

1 刀具路徑規劃現狀與面臨的挑戰

1.1 刀具路徑規劃現狀

在數控銑削中，刀具路徑規劃至關重要。現代工業利用計算機輔助設計（Computer Aided Design，CAD）和計算機輔助制造（Computer Aided Manufacturing，CAM）軟件自動生成刀具路徑，可提高加工精度和表面質量。對于進給速率，現代CAM 系統能夠處理范圍廣泛的參數。這些系統考慮了刀具的選擇和半徑補償，以避免加工過程中的干涉和碰撞，其中刀具半徑補償通常在0.01～5.00 mm。隨著計算能力的增強，遺傳算法、神經網絡和機器學習等技術用于規劃刀具路徑。遺傳算法的應用可顯著縮短加工時間，神經網絡則通過大量神經元模擬優化，提高加工精度和表面質量。這些技術的應用提高了加工效率和精度，加工時間可以減少20%～30%，表面粗糙度得到顯著改善。

1.2 刀具路徑規劃面臨的挑戰

刀具路徑規劃面臨著一些挑戰。首先，計算復雜性是一個突出問題。處理復雜零件的加工可能需要計算和優化成千上萬個數據點和路徑組合，導致規劃時間較長，需要高性能計算資源和專業的CAD/CAM 軟件支持[1]。其次，傳統的路徑優化方法通常側重于獲得最短路徑或最短加工時間，但是忽視了加工過程中的動態變化，如高速銑削中的刀具和工件動態的相互作用，可能導致加工誤差和刀具磨損。此外，實際加工環境中的機床性能限制、刀具磨損和材料不均勻性也可能影響優化結果。最后，不同材料和加工條件對刀具路徑也有顯著影響，需要特定的路徑設計和參數調整。這些挑戰需要在刀具路徑規劃中考慮和解決，以確保高效、精準進行數控銑削加工。

2 優化算法的原理與應用

2.1 遺傳算法

遺傳算法是通過模擬生物進化的過程，即選擇、交叉和變異來優化問題的解決方案。在刀具路徑規劃的應用中，可以有效優化刀具的移動序列和路徑形狀，從而縮短加工時間并提高表面質量。例如，在使用遺傳算法進行刀具路徑規劃時，可以設置特定的參數來優化進給速度和旋轉速度，將進給速度從原來的0.1 mm·r-1提高到0.5 mm·r-1，同時將轉速從5 000 r·min-1提升至10 000 r·min-1。通過優化調整，不僅可以縮短加工時間，還能改善加工過程中的切削效率和表面質量。此外，遺傳算法還能夠有效減少加工路徑中的重復和空行程，從而提高整體加工效率。例如，在優化一個復雜零件的路徑時，遺傳算法可能將空行程從原先的20%減少到10%，同時保持或提高加工精度。這樣的優化不僅減少了機床的非生產時間，也降低了能耗和刀具磨損，進而延長了刀具和機床的使用壽命。

2.2 神經網絡

神經網絡通過模仿人腦處理方式，學習并模擬復雜的數據關系，在刀具路徑規劃中實現精確預測和優化，適用于預測和優化切削力、刀具磨損及加工表面質量[2]。實際應用中，神經網絡可以預測特定路徑下的表面粗糙度，如從1.6 μm 優化至1.2 μm。此外，神經網絡能夠處理大量數據和復雜關系，處理數萬個刀具位置和參數，從而找到最佳切削條件。例如，分析大量路徑和參數組合后，找到最優解，在保證表面質量的基礎上縮短20%的加工時間。

2.3 類電磁機制算法

類電磁機制（Electromagnetism-like Mechanism，EM）算法通過模擬帶電粒子間的吸引和排斥來尋找最優解。在刀具路徑規劃中，EM 算法可以有效搜索大規模優化問題的解空間，找到縮短加工時間和提高精度的最優路徑。例如，通過調整電磁力的大小和方向，EM 算法可以優化刀具的移動路徑，減少加工過程中的沖突和干涉。該算法的應用不僅提高了刀具路徑規劃的效率和精度，還為處理復雜的銑削任務提供了新的可能性。又如，在加工一個曲面時，遺傳算法可以將刀具路徑的平均誤差減少到0.05 mm，而神經網絡可以預測加工表面的粗糙度，其預測誤差小于10%。EM 算法在處理大型復雜零件的路徑規劃時，可以將計算時間縮短30%以上，并保持較高的加工精度。

3 優化策略的實驗設計與實施步驟

3.1 實驗設計

實驗選用一臺高精度和高穩定性的五軸數控銑床作為主要加工設備。這種銑床能夠提供復雜形狀零件的精密加工能力，同時配備了刀具磨損監測儀和表面粗糙度測量儀，用于監控加工過程并確保加工質量。在參數設置方面，根據加工材料和刀具類型設定了相應的切削參數。例如，在使用硬質合金刀具加工45#鋼的實驗中，設定切削速度在100～200 m·min-1，進給率控制在0.1～0.5 mm·r-1。這樣的參數設置旨在平衡加工效率和表面質量，同時減少刀具磨損。

3.2 實施優化策略的具體步驟

實施優化策略的具體步驟包括數據收集與預處理、選擇適當的優化算法、設置適應度函數、進行算法迭代優化、驗證優化結果以及進行詳細的結果分析。首先，收集初始刀具路徑相關數據并進行數據預處理，以確保數據質量符合算法要求。其次，選擇合適的優化算法，如遺傳算法，并設定適應度函數，以縮短加工時間和提高表面質量為目標，通過算法迭代找到更有效的刀具路徑[3]。這個過程涉及多次的計算和調整，直至算法找到一個既能縮短加工時間又能保證或提高加工質量的最佳路徑。再次，將優化后的路徑導入數控銑床進行實際加工，并記錄關鍵數據如刀具磨損、加工時間和表面粗糙度。最后，通過對比優化前后的加工效果評估優化策略的有效性，以確定是否需要進一步調整和優化。實施流程如圖1 所示。

圖1 實施流程

4 結果分析與討論

4.1 實驗結果分析

實驗結果對比表明，在采用優化策略后，數控銑削加工的效率和質量均得到顯著提升。首先，加工時間顯著縮短，從30 min 縮短到20 min，節省了33%的時間，從而提高了生產線的產量和整體生產效率。這對大規模生產極為有利，能夠顯著降低成本。其次，通過優化刀具路徑，平均表面粗糙度從1.6 μm 降低到1.2 μm，表面光滑度提高了25%，表明優化策略尤其適用于航空航天和精密儀器制造等對表面質量要求嚴格的領域[4]。最后，優化策略還有效減少了刀具的損耗，刀具磨損率降低15%，延長了刀具壽命，并提高了加工效率。可見，優化策略在提高加工效率和加工質量方面具有顯著的潛力和價值。優化前后的對比數據如表1 所示。

表1 優化前后的對比數據

4.2 問題討論

在實施數控銑削加工的優化策略時，面臨的首要挑戰是高昂的初期投資成本。例如，引入先進的CAD/CAM 軟件可能需要增加20%～30%的成本，同時需要對技術人員進行至少40 h 的專業培訓，使技術人員熟悉軟件操作和優化策略。優化算法的設計和實施也需要考慮各種加工條件和材料特性，可能需要額外投入10%～15%的時間進行數據分析和工藝規劃。實驗雖然顯示了優化策略的積極結果，但是在實際生產中，這些策略可能會受到機床性能的限制[5]。例如，老舊機床的精度可能只有現代機床的80%，導致優化策略的有效性降低10%～20%。而機床的升級或替換可能需要額外的投資，每升級一臺機床可能需要投入25%的成本。可見，數控銑削加工的優化策略雖然能夠顯著提高加工效率和加工質量，但是投資成本問題也不容忽視，需要根據實際情況確定優化方案。

5 結語

文章深入分析和驗證了數控銑削加工中刀具路徑優化策略的有效性。實驗結果表明，應用先進的優化算法，如遺傳算法、神經網絡和電磁類算法等，顯著提高了加工效率和精度。優化策略不僅縮短了加工時間，提高了表面質量，還有效延長了刀具的使用壽命，從而為制造業帶來顯著的經濟效益。未來，考慮實際加工環境中的變量，如機床性能和操作條件，實時調整優化策略，將是提高其實用性和效果的關鍵。通過持續的技術創新和應用優化，數控銑削加工將繼續推動制造業向更高效率和精度的方向發展。