考虑铣削表面形貌的工艺参数可靠性优化

doi:10.12068/j.issn.1005-3026.2025.20230275

摘要/Abstract

摘要：

针对球头铣削过程进行研究，旨在完成铣削工艺参数的可靠性优化.首先，根据球头铣刀切削刃运动轨迹，利用Z映射（Z-MAP）算法对加工形成的表面形貌进行仿真，引入表面粗糙度（R_a）衡量加工后的表面质量，通过表面形貌分析实验验证表面形貌仿真模型的准确性；然后，考虑到铣削过程中加工表面质量、刀具使用寿命以及工艺参数不确定性的实际约束条件，建立以主轴转速、刀具进给速度、轴向切深、径向切深为优化变量，以材料去除率（Q）的最大化为优化目标的工艺参数可靠性优化模型；最后，基于灰狼优化算法对优化模型进行求解以获得最优工艺参数，并通过铣削实验验证优化结果的可行性.

关键词: 球头铣刀, Z-MAP算法, 表面形貌, 表面粗糙度, 灰狼优化算法, 可靠性优化

Abstract:

Research is conducted on the ball end milling process with the aim of achieving reliable optimization of milling process parameters. Firstly， according to the motion trajectory of the ball end mill cutting edge， the surface morphology formed during machining is simulated using the Z-mapping （Z-MAP） algorithm， and the surface roughness （R_a） is introduced to measure the surface quality after machining. The accuracy of the surface morphology simulation model is validated through surface morphology analysis experiments. Then， considering the actual constraint conditions of the machining surface quality， the tool service life， and the uncertainty of process parameters during the machining process， a reliability optimization model for process parameters is established with spindle rotation speed， tool feed rate， axial cutting depth and radial cutting depth as the optimization variables， and maximizing the material removal rate （Q） as the optimization objective. Finally， the optimization model is solved using the grey wolf optimization algorithm to obtain the optimal process parameters， and the feasibility of the optimized results is verified through milling experiments.

Key words: ball end mill, Z-MAP algorithm, surface morphology, surface roughness, grey wolf optimization algorithm, reliability optimization

中图分类号:

TG 547

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图/表 10

图1 球头铣刀运动参考坐标系

Fig. 1 Ball end mill motion reference coordinate system

图2 刀具跳动

Fig. 2 Tool runout

图3 基于AK-MCS方法的可靠性分析流程

Fig. 3 Reliability analysis process based on the AK-MCS method

表1 仿真参数

Table 1 Simulation parameters

组别	n /(r·min^-1)	v /(mm·min^-1)	a_p/mm	f_p /mm
1	500	100	0.5	0.5
2	500	200	0.3	0.7
3	500	200	0.5	0.7
4	500	250	0.5	0.5
5	1 000	100	0.5	0.7
6	1 000	200	0.3	0.5
7	1 000	200	0.5	0.5
8	1 000	200	0.5	0.7

表2 加工参数范围

Table 2 Range of the processing parameters

n /(r·min^-1)	v /(mm·min^-1)	a_p/mm	f_p/mm
500~2 000	50~250	0.1~0.7	0.3~0.7

图4 实验装置（a）—数控铣削中心；（b）—光学数码显微镜.

Fig. 4 Experimental setup

图5 实验与仿真的铣削表面形貌对比（a）—第1组实验结果；（b）—第1组仿真结果；（c）—第2组实验结果；（d）—第2组仿真结果；（e）—第5组实验结果；（f）—第5组仿真结果；（g）—第8组实验结果；（h）—第8组仿真结果.

Fig. 5 Comparison of milling surface morphology between experiment and simulation

表3 仿真与实验的表面粗糙度对比 (simulation and experiment)

Table 3 Comparison of surface roughness between

组别	表面粗糙度/μm		相对误差/%
组别	仿真值	实验值	相对误差/%
1	1.581	1.764	10.37
2	3.062	3.252	5.84
5	2.912	2.723	6.94
8	2.954	2.844	3.87

表4 优化结果对比

Table 4 Comparison of optimization results

参数类型	n/(r·min^-1)	v /(mm·min^-1)	a_p/mm	f_p/mm	r₁	r₂	Q/(mm³·min^-1)
初始参数	500.0	100.0	0.3	0.3	—	—	9.0
确定性优化参数	1 389.142 4	247.817 9	0.695 0	0.495 5	0.401 2	0.985 7	85.341 7
可靠性优化参数	1 309.957 5	187.109 4	0.639 9	0.443 4	0.996 3	1.000 0	53.088 9

图6 不同加工参数条件下铣削表面形貌对比（a）—初始参数；（b）—确定性优化参数；（c）—可靠性优化参数.

Fig. 6 Comparison of milling surface morphology under different processing parameter conditions

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