【摘 要】
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整体叶盘的表面质量和加工精度将直接决定航空发动机的使用性能和寿命。目前,机器人磨抛整体叶盘存在以下问题和挑战:整体叶盘材料多种多样,难以针对每一种材料建立精确的材料去除率模型;砂带容易发生磨损,造成材料去除率减小;磨抛后的表面粗糙度难以预测,以及磨抛过程中的接触力控制难度较大等。针对以上问题,本文从材料去除率建模及其迁移学习、表面粗糙度建模及砂带磨损研究和基于力补偿的磨抛工艺参数优化三个方面展开研
【基金项目】
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科技部,国家重点研发计划课题,2020YFB1710402,复杂产品加工过程的多物理全要素数字孪生系统建模； 国家自然科学基金委员会,优秀青年项目,52122512,高性能数控加工技术与装备； 国家自然科学基金委员会,基础科学中心项目,52188102,机器人化智能制造； 湖北省科技厅,自然科学基
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整体叶盘的表面质量和加工精度将直接决定航空发动机的使用性能和寿命。目前,机器人磨抛整体叶盘存在以下问题和挑战:整体叶盘材料多种多样,难以针对每一种材料建立精确的材料去除率模型;砂带容易发生磨损,造成材料去除率减小;磨抛后的表面粗糙度难以预测,以及磨抛过程中的接触力控制难度较大等。针对以上问题,本文从材料去除率建模及其迁移学习、表面粗糙度建模及砂带磨损研究和基于力补偿的磨抛工艺参数优化三个方面展开研究。主要研究内容及创新性成果如下:1、材料去除率建模及其迁移学习。提出了一种基于迁移学习的磨抛材料去除率预测方法,有效解决了不同材料建模需要做大量重复性实验的问题。首先,利用经验公式建立一种材料的去除率模型,而后利用模型生成足量的源数据。最后利用迁移学习算法,仅对新材料进行少量磨抛实验得到目标数据,即可训练出准确的新材料的磨抛材料去除率模型。在只针对目标材料做相同少量实验的情况下,与参数辨识方法相比,迁移学习方法预测的平均误差降低了3.46%,最大误差降低了3.48%。2、表面粗糙度建模及砂带磨损研究。首先通过单因素实验探究了各磨抛工艺参数对表面粗糙度的影响,并建立了表面粗糙度与主轴转速、工件进给速度和法向接触力之间的函数模型。然后分析砂带的磨损机理,并研究砂带磨损对材料去除率的影响,建立了砂带磨损影响下的材料去除率随时间变化的模型。最后分析了砂带磨损对表面微观形貌和表面粗糙度的影响,为后续补偿砂带磨损和优化整体叶盘磨抛工艺参数做准备。3、基于力补偿的磨抛工艺参数优化。首先分析了整体叶盘磨抛过程中的接触力分布,然后针对整体叶盘磨抛进行工艺参数优化,结合砂带磨损模型规划了补偿砂带磨损后的法向接触力,而后设计了一种结合前馈控制和力位混合控制的力跟踪控制方法,能够显著降低延迟。实验表明,无力补偿的材料去除深度误差为16.08%,有力补偿的材料去除深度误差为8.87%,所提出方法显著提高了材料去除精度。
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