基于散乱数据的精加工刀心轨迹生成.pdf

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1、第1l期组合机床与自动化加工技术NO．112013年11月ModularMachineTool&AutomaticManufacturingTechniqueNOV．2013文章编号：1001—2265(2013)11～0128—05基于散乱数据的精加工刀心轨迹生成张伟，檀中强，陈颖(中国计量学院机电工程学院，杭州310018)摘要：基于SOFM神经网络构建了散乱数据的精加工刀心轨迹生成模型。采用截平面法的加工方法，切触点沿截平面与加工表面的截交线点集分布。构建切触点优化分布模块，直接对测量散乱数据按照残留高度调整切削行距，按照允许的加工误差调整走刀步长

2、，实现切触点沿走刀方向的优化分布。构建刀心轨迹生成模块，得到各切触点处的曲面法矢量，则可计算精加工刀心轨迹。实验表明所构建的精加工刀心轨迹生成模型有效可行。关键词：精加工；刀心轨迹；神经网络；散乱数据中图分类号：TH16；TG659文献标识码：AToolCenterPathGenerationofFinishCuttingFromScatteredDataZHANGWei，TANZhong—qiang，CHENYing(CollegeofMechanicalandElectronicEngineering，ChinaJiliangUniversity，H

3、angzhou310018，China)Abstract：Anapproachhasbeendevelopedtogeneratethetoolcenterpathoffinishcuttingfromscat—tereddatabasedontheextendedself-organizingfeaturemapneuralnetwork．Thecuttingcontactpointsaredistributedalongtheintersectionbetweenthecuttingplaneandthesurfacetobemachinedwith

4、cut—ringplanemethod．Inordertorealizetheoptimaldistributionofcuttingcontactpoints，theestimationsofcuttinglinewidthandcuttingsteplengtharediscussedaccordingtotheresidualheightandthemachiningerrorrespectively．Thetoolcenterpathoffinishcuttingiscalculatedaccordingtothecuttingcontactpo

5、intsandthenormalvectorsatthethecuttingcontactpointsonthethesurfacetobemachined．Thefea—sibilityofthedevelopedtoolcenterpathmodelwasdemonstratedonsimulationexperiment．Keywords：finishcutting；toolcenterpath；neuralnetwork；scattereddataChung对测量数据按照纵向分层，每一层的数据按0引言顺序排列成一条轮廓曲线。他们将精加丁刀具路径逆

6、向工程是根据已有实物设计或制造出相同产假设为一系列位于刀位曲面上的曲线，应用2D曲线品，甚至是更先进产品的设计理念和方法。逆向工补偿和多边形链求交等经典2D几何算法生成精加程主要包括3个步骤：零件数字化、几何建模、刀具工刀具路径。该算法产生精加工刀具路径非常有路径生成及加工。在这3个步骤中，几何建模耗时效，缺点是易产生干涉。His．YungFeng”构建了一多且是逆向工程智能化的瓶颈。从测量数据点直接个投影CL网格，根据预定的加工误差及表面光洁度生成刀具路径的方法可以省略几何建模这～步，其要求组合数据点。每个单独点的加工误差都被限定显著优点在于不涉及曲面

7、重构或网格生成的繁琐过在其所在的CL网格单元内，从而通过最小化每个程以及曲面拟合带来的误差积累问题。CL网格单元的加工误差，优化并建立CL网格节点Lin和Liu对逐行排列的规则点云利用构造好的位置，最后计算相关节点的加权平均值生成NC加的z—map建立每行点云的刀触点数据，然后调整刀工的CL点。算法中加工误差的计算是根据相邻球具高度生成无干涉刀位轨迹，连接各切削区域路径头刀扫掠面公共相切线来实现的。张利波等提出生成最终的精加l丁刀位轨迹。该算法具有稳定性好了一种由高密度激光扫描点直接生成NC加工刀具的优点，但是要求大量的内存，算法效率低。Park和路径的

8、算法。该算法先求出激光扫描点集中每一点收稿日期：2013—03—20基金项目：浙