一种用于多轴联动机床的轮廓加工方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN108333937A(43)申请公布日2018.07.27(21)申请号201810105788.0(22)申请日2018.02.02(71)申请人江苏师范大学地址221000江苏省徐州市铜山区上海路101号(72)发明人沙秉辉张兆军丁家会(51)Int.Cl.G05B13/04(2006.01)权利要求书3页说明书9页附图4页(54)发明名称一种用于多轴联动机床的轮廓加工方法(57)摘要本发明提供了一种用于多轴联动机床的轮廓加工方法，包括对所要加工的轮廓确立采样间隔，对轮廓进行离散化，形成离散数据点的步骤；对离散数据点参数化的步骤；结合给定最大误差上界找出适应度函数的步骤；设置遗传算法参数，随机产生初代种群；对初代种群解码，带入适应度函数，判断是否符合要求的步骤；编码后进行遗传算法的步骤；输出最优节点矢量，采用17段加减速控制方法控制多轴联动机床启动、停止和加工过程的步骤。本发明设计的用于多轴联动机床的轮廓加工方法，在B样条曲线最小二乘拟合的基础上，使用遗传算法，结合给定最大误差上界找出适应度函数，不断迭代找出最优化节点划分，完成了路径的规划。CN108333937ACN108333937A权利要求书1/3页1.一种用于多轴联动机床的轮廓加工方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对所要加工的轮廓确立采样间隔，对轮廓进行离散化，形成离散数据点；S2：对离散数据点参数化；S3：在非均匀有理B样条曲线最小二乘拟合的基础上，使用遗传算法(GeneticAlgorithm，GA)，结合给定最大误差上界找出适应度函数；S4：设置遗传算法参数，随机产生初代种群；S5：对初代种群解码，带入适应度函数，判断是否符合要求，若符合则进行步骤S7，否则进行步骤S6；S6：编码后进行遗传算法，重新进行步骤S5的判断；S7：输出最优节点矢量，采用17段加减速控制方法控制多轴联动机床启动、停止和加工过程。2.根据权利要求1所述的一种用于多轴联动机床的轮廓加工方法，其特征在于，所述步骤S2中，对离散数据点参数化的步骤如下：T1:选择离散数据点Qk，数据点Qk对应的参数值为T2：令则有所述非均匀有理B样条曲线为其中Pj是包围样条曲线的控制顶点，一组非减的实数参数u组成节点矢量U，Nj,p(u)表示p次B样条的第j个基函数，由deBoor和cox递推定义：其中规定T3：给定数据点Q0,Q1…,Qm，假定p≥1，逼近曲线必过首末两点，则需要满足以下条件：Q0＝C(0),Qm＝C(1)；剩下的数据点Q1～Qm-1在最小二乘的意义下被逼近，即T4：令令2CN108333937A权利要求书2/3页T5：求所述函数f的最小值，即T6：将步骤T5中的式子，表示为以控制点Pi为未知的线性方程组：(NTN)P＝R其中N是一个(m-1)×(n-1)的一个标量矩阵：R是由n-1个点组成的列向量：P是一个由n-1控制点组成的列向量：对于满足法向约束的条件，具体如下其中di是数据点对应参数值，其几何意义就是数据点参数化后对应曲线上的斜率与法向约束条件li垂直；T7：对N求极小范数最小二乘广义逆，保证步骤T6中的线性方程组有且仅有唯一的极小最小二乘解。3.根据权利要求1所述的一种用于多轴联动机床的轮廓加工方法，其特征在于，所述步骤S6中，所述编码的步骤如下：E1：对于一个完整的n维的可行解将对应数值通过二进制编码的方式映射到[ai,bi]区间中；mE2：每一个可行解至少分为(bi-ai)×10个部分，其中m为所要求的节点矢量精度小数3CN108333937A权利要求书3/3页点后m位；E3：用位表示二进制串码位数，则4.根据权利要求3所述的一种用于多轴联动机床的轮廓加工方法，其特征在于，所述步骤S5中对初代种群解码方法为所述步骤S6中编码的逆运算，则其解码计算公式为：5.根据权利要求1所述的一种用于多轴联动机床的轮廓加工方法，其特征在于，所述步骤S4中，设置遗传算法参数包括：设置交叉几率为0.8和设置变异几率为0.1的步骤。6.根据权利要求1所述的一种用于多轴联动机床的轮廓加工方法，其特征在于，所述步骤S6中所述的遗传算法，包括以下步骤：P1选择：使用传统的轮盘赌的方式将上一代随机种群的百分之95的个体复制到下一代中；P2：交叉：交叉几率为0.8，采用的点对点交叉；P3：变异：结合自然界变异概率，设置的变异几率为0.1。7.根据权利要求1所述的一种用于多轴联动机床的轮廓加工方法，其特征在于，所述步骤S3和S5适应度函数，采用伪代码形式。8.根据权利要求1所述的一种用于多轴联动机床的轮廓加工方法，其特征在于，所述步骤S7中，17段加减速控制方法包括以下阶段：加加加速、匀加加速、减加加速、匀加速、减加加速、匀加加