淺談CNC數(shù)控機(jī)床零部件加工精度預(yù)測研究摘要：當(dāng)前人們對ＣＮＣ數(shù)控機(jī)床零部件加工質(zhì)量的要求不斷提升，考慮到當(dāng)前機(jī)床零部件加工精度預(yù)測模型由于關(guān)鍵誤差參數(shù)辨識(shí)能力較低，造成預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確性較差的問題，構(gòu)建新型ＣＮＣ數(shù)控機(jī)床零部件加工精度預(yù)測模型。通過ＣＮＣ數(shù)控機(jī)床動(dòng)力學(xué)分析，確定機(jī)床加工誤差通用計(jì)算函數(shù)。提取零件加工精度影響因素，完成關(guān)鍵誤差參數(shù)辨識(shí)。關(guān)鍵詞：ＣＮＣ數(shù)控機(jī)床；精度建模；精度預(yù)測；虛擬加工；誤差辨識(shí)：幾何誤差目前，ＣＮＣ數(shù)控機(jī)床成為機(jī)械工業(yè)發(fā)展的重要基礎(chǔ)與支撐，是精密零件與超精密零件加工的主要設(shè)備［１］。我國機(jī)床工業(yè)經(jīng)過半個(gè)世紀(jì)的發(fā)展，逐漸建立了較大的規(guī)模，并形成了日趨完整的體系，在零件加工領(lǐng)域具有較強(qiáng)的競爭力。但與發(fā)達(dá)國家相比，還存在一定的差距，生產(chǎn)精度較高的中高端產(chǎn)品的數(shù)控機(jī)床依靠進(jìn)口。我國數(shù)控機(jī)床零件加工精度平均低于國外一個(gè)等級，且加工精度保持時(shí)間遠(yuǎn)低于國外［２］。為此，在零件加工精度、零件結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性以及加工精度預(yù)測與控制方面均需要進(jìn)行較為深入的研究。１ＣＮＣ數(shù)控機(jī)床零部件加工精度預(yù)測模型構(gòu)建１．１確定機(jī)床加工誤差通用計(jì)算函數(shù)在零件加工的過程中，機(jī)床的運(yùn)動(dòng)部件對零件的尺寸具有直接的影響。機(jī)床的刀具會(huì)造成零件的實(shí)際精度與設(shè)計(jì)要求的誤差，從而造成零件加工精度上的變化。為此，在本次研究中將首先獲取機(jī)床加工誤差通用計(jì)算函數(shù)，將此作為零件加工預(yù)測的首要條件。１．２關(guān)鍵誤差參數(shù)辨識(shí)在機(jī)床加工誤差通用計(jì)算函數(shù)的基礎(chǔ)上，對機(jī)床加工過程中關(guān)鍵部件位置的誤差進(jìn)行辨識(shí)，為后續(xù)的加工精度預(yù)測模型構(gòu)建提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。經(jīng)以往多次研究結(jié)果證實(shí)，對零件加工精度影響較大的機(jī)床誤差大致可分為３種：機(jī)床主軸的旋轉(zhuǎn)誤差、機(jī)床連接板平移誤差以及機(jī)床傳動(dòng)設(shè)備的導(dǎo)軌誤差［３］。由于此三種分量在過去的研究中多采用獨(dú)立方程表示，但此三種分類量在一定程度上具有關(guān)聯(lián)性，將其作為單一變量進(jìn)行分析，影響精度預(yù)測模型的使用效果。在本次研究中，將此３種分量整合為多種誤差參數(shù)，為后續(xù)的研究提供幫助。１．３構(gòu)建零部件加工精度預(yù)測模型基于加工零部件的精密性，在本次研究中選擇多體系統(tǒng)理論分析方法［４－５］作為精度預(yù)測模型的基礎(chǔ)，通過齊次陣列確定零件加工點(diǎn)與矢量的姿態(tài)，構(gòu)建廣義坐標(biāo)系，在實(shí)際環(huán)境中構(gòu)建動(dòng)態(tài)預(yù)測模型。與此同時(shí)，將零件加工誤差辨識(shí)結(jié)果作為預(yù)測模型中的重要參數(shù)，根據(jù)此部分?jǐn)?shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)預(yù)測模型中的運(yùn)算過程。２實(shí)驗(yàn)論證分析２．１實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備ＣＮＣ數(shù)控機(jī)床是當(dāng)前零件生產(chǎn)中使用較為廣泛的一種設(shè)備，其零件加工量占整體零件加工總量的７０％－８０％。為驗(yàn)證本次研究中提出的新型零件加工精度預(yù)測模型的應(yīng)用效果，構(gòu)建此實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)對其展開分析。本次實(shí)驗(yàn)利用ＣＮＣ數(shù)控機(jī)床加工尺寸相同的３０個(gè)零部件，按照Ｘ．０１至Ｘ．３０的順序?qū)α慵M(jìn)行隨機(jī)編號(hào)。每５個(gè)零部件組成一個(gè)實(shí)驗(yàn)組，每個(gè)實(shí)驗(yàn)組采用不同加工參數(shù)完成加工過程。獲取實(shí)操后的零件尺寸數(shù)據(jù)與預(yù)測模型所得加工尺寸數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析，從而驗(yàn)證文中提出預(yù)測模型的預(yù)測準(zhǔn)確性。為提升此次實(shí)驗(yàn)的可行性，采用單一因素實(shí)驗(yàn)與多因素綜合實(shí)驗(yàn)相結(jié)合的方式完成實(shí)驗(yàn)分析過程。選取基礎(chǔ)預(yù)測模型和人工智能預(yù)測模型與新型預(yù)測模型進(jìn)行對比分析?，F(xiàn)將實(shí)驗(yàn)方案設(shè)定如下：（１）加工設(shè)備型號(hào)：ＣＮＣ數(shù)控機(jī)床（２）加工原料規(guī)格：４５鋼材（３）零件加工尺寸：２０ｍｍ＊１００ｍｍ＊５０ｍｍ＊３０個(gè)（４）實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：分別采用不同的加工參數(shù)對不同組別的零件進(jìn)行加工，同時(shí)測量零件在機(jī)床上的徑向尺寸，將其作為實(shí)測結(jié)果輸出。（５）實(shí)驗(yàn)方法：單因素實(shí)驗(yàn)與多因素綜合實(shí)驗(yàn)單因素實(shí)驗(yàn)：在其他加工因素不變的情況下，使用預(yù)測模型分別獲取機(jī)床運(yùn)動(dòng)速度以及原料進(jìn)給量改變條件下對零件加工尺寸變化數(shù)據(jù)，對比其與實(shí)測數(shù)據(jù)的差異，提取實(shí)驗(yàn)結(jié)果。多因素綜合實(shí)驗(yàn)：綜合單因素實(shí)驗(yàn)結(jié)果，結(jié)合正交試驗(yàn)理論進(jìn)行模型預(yù)測能力驗(yàn)證與分析。對上述內(nèi)容進(jìn)行整理，根據(jù)上述內(nèi)容搭建預(yù)測模型應(yīng)用實(shí)驗(yàn)環(huán)境，作為后續(xù)實(shí)驗(yàn)過程的載體。２．２單因素改變下精度預(yù)測模型應(yīng)用實(shí)驗(yàn)分析為保證實(shí)驗(yàn)操作過程具有可控性，將零部件加工過程中的數(shù)據(jù)機(jī)床加工參數(shù)變量設(shè)定如表１所示。根據(jù)上表中內(nèi)容，完成單因素測試環(huán)節(jié)。在機(jī)床運(yùn)動(dòng)速度因素實(shí)驗(yàn)時(shí)，將原料進(jìn)給量固定為０．０３ｍｍ／ｒ；在原料進(jìn)給量因素實(shí)驗(yàn)時(shí)，將機(jī)床運(yùn)動(dòng)速度設(shè)定為５００ｒ／ｍｉｎ，其他參數(shù)采用表格中設(shè)定內(nèi)容，以此保證實(shí)驗(yàn)變量的單一性。為降低實(shí)驗(yàn)結(jié)果測量誤差，將每組零件的加工后的實(shí)驗(yàn)平均值作為其徑向尺寸，所得實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖１所示。對上述圖像進(jìn)行分析可以看出，３種預(yù)測模型所得零件加工直徑與實(shí)測零件加工直徑之間存在差異性。新型模型所得結(jié)果與實(shí)測結(jié)果之間的出入較小且走向基本一致，與此同時(shí)，兩者之間的誤差分布符合正態(tài)分布曲線，說明了此模型所得結(jié)果具有可靠性。其他兩種模型所得結(jié)果與實(shí)測結(jié)果相差較大且具有波動(dòng)性，說明此兩種模型使用效果相對較差。由此實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，新型模型的預(yù)測精度優(yōu)于當(dāng)前預(yù)測模型。２．３多因素改變下精度預(yù)測模型應(yīng)用實(shí)驗(yàn)分析在實(shí)際的機(jī)床生產(chǎn)加工過程中，發(fā)生單一加工參數(shù)變化的可能性較低，更多的是兩個(gè)或兩個(gè)以上加工參數(shù)發(fā)生變化。為更好地完成零件加工精度預(yù)測工作，根據(jù)正交試驗(yàn)相關(guān)理論對新型模型的綜合預(yù)測能力進(jìn)行分析。對表２中內(nèi)容進(jìn)行分析可以看出，在新型零件加工精度預(yù)測模型的使用中，機(jī)床運(yùn)動(dòng)速度對模型使用效果具有較高的影響。因此，在預(yù)測模型的使用過程中應(yīng)主要針對此部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算，以此保證預(yù)測結(jié)果的可靠性。與此同時(shí)，根據(jù)此實(shí)驗(yàn)結(jié)果對模型的預(yù)測能力展開分析可以看出，在多因素改變條件下，新型零件預(yù)測結(jié)果變動(dòng)平方和相對較小，可見此模型在使用中產(chǎn)生的誤差較小，在一定程度上可提升預(yù)測結(jié)果的預(yù)測精度。綜上所述，新型模型的預(yù)測精度相對較高且使用效果優(yōu)于當(dāng)前模型。３結(jié)束語ＣＮＣ數(shù)控機(jī)床零部件加工精度預(yù)測模型還有待于進(jìn)一步的研究與分析，本次研究中通過實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)驗(yàn)證了其具有較高的實(shí)用價(jià)值，但由于實(shí)驗(yàn)樣本個(gè)數(shù)較少以及技術(shù)、空間上的限制，實(shí)驗(yàn)結(jié)果中的部分規(guī)律被忽略。因此，在后續(xù)的研究中還需擴(kuò)大實(shí)驗(yàn)樣本，提升實(shí)驗(yàn)完整性，對預(yù)測模型的預(yù)測能力進(jìn)行系統(tǒng)檢驗(yàn)。參考文獻(xiàn)：［１］王安邦，孫文彬，段國林．基于數(shù)字孿生與深度學(xué)習(xí)技術(shù)的制造加工設(shè)備智能化方法研究［Ｊ］．工程設(shè)計(jì)學(xué)報(bào)，２０１９，２６（０６）：６６６－６７４．［２］胡艷娥，諸進(jìn)才，陳敏．?dāng)?shù)控加工精度在機(jī)檢測技術(shù)研究現(xiàn)狀［Ｊ］．機(jī)床與液壓，２０２１，４９（１６）：１６８－１７３＋１７９．［３］楊洪濤，龐勇軍，李莉，等．?dāng)?shù)控機(jī)床ＸＹ工作臺(tái)動(dòng)態(tài)定位誤差分析與建模［Ｊ］．組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù)，２０１９（０２