基于遗传算法的复杂型腔类零件刀具优化①

杨昌尧,黄 瑞,蒋俊锋,陈正鸣

(河海大学 图形图像与骨科植入物数字化技术常州市重点实验室,常州 213022)

随着全球迈入第四次工业革命,以“智能化”为灵魂的工业4.0,在动态变化的竞争环境下将势必推动产业的升级,并对产品制造提出新的挑战[1].在当前数控加工领域,加工刀具的选取一直是一项复杂而有深远影响的基础性工作,合理的刀具组合选择对于降低制造成本,提高加工效率具有十分重要的意义.传统方法往往需要工艺设计人员根据自身的经验手动进行决策,但是由于编程人员和技术人员水平参差不齐,刀具选取的质量难以保证[2],而如何能够合理并智能地对刀具组合进行选取,已经成为数控加工工艺规划中一个亟待解决的关键问题.

近年来,国内外相关学者针对如何进行型腔工件数控加工的刀具组合优化问题展开了广泛的研究.Veeramani[3]针对2.5D 型腔加工的刀具选择问题,根据Voronoi 图和动态规划的方法选取出最优的刀具组合;但是方法缺乏对于系统的刀具选取理论知识.D’Souza[4,5]综合考虑了与刀具组合优化相关的各种影响因素,通过分解型腔为子特征和有向图构建刀具序列的方法,利用Dijkstra 算法进行最优刀具序列的决策,并将研究方向由2.5D 转向3D 型腔;然而,该方法独立考虑每个子特征,无法从零件层面获取全局最优刀具序列.Chen 等[6]通过获取型腔的中轴线建立其数据的树图,得到实际数控加工的刀轨,通过遗传算法进行刀具最……