超精密飞刀铣削加工工艺参数优化❋

高 栋，李 强

（广东工业大学 机电工程学院，广东 广州 510006）

0 引言

随着光电产品和通讯领域中光学自由曲面元件的日益广泛应用，其加工也越来越受到人们的重视。采用单点金刚石飞刀加工可以直接加工出具有纳米级的表面粗糙度和亚微米级形状精度的工件［1－3］。合理选择加工参数是得到合格光学元件的前提，因此有必要对飞刀铣削加工的工艺参数进行优化。当前对飞刀铣削工艺参数的研究，大多针对的是切削参数，且是定性分析，较少关注加工效率的问题，没有分析切削参数以外的因素［4－6］。本文以加工时间和表面粗糙度为优化目标，利用改进的遗传算法对工艺参数进行优化，并比较了参数优化前、后的加工时间和表面粗糙度。

1 影响飞刀铣削加工工件表面粗糙度因素分析

飞刀铣削为断续加工，刀具每回转一次只切削工件一次，形成了沿进给方向的残留高度。由于刀具的形状形成了沿切削间距方向的残留高度，因此实际工件的表面粗糙度都是在残留高度的基础上形成的。

1.1 主轴转速与进给速度的影响

图1为不同转速下工件的表面粗糙度Rt（Rt为表面最高点与最低点的差值）。理论上，主轴转速越大，加工工件表面质量越好，实际上并不是如此。由图1可以看出，Rt并不总是随着主轴转速n的增大而减小。图2为不同进给速度下的Rt，理论上进给速度v越小，表面质量越好。由图2可以看出，大体上Rt随着进给速度的减小而减小。

1.2 切削深度与飞刀回转半径的影响

图3为不同切削深度下工件的Rt，可以看出Rt并不是随着切削深度ap的减小而减小。这是因为当切削深度小到一定程度时，刀具刃口半径相对增大，切削前角由正值变为负值，这个临界值就是最小切削深度。根据Chae，J［7］等人的研究，最小切削深度与刀具的刃口半径和刀具与工件间的摩擦因数有关。图4为不同回转半径R下的Rt，可以看出随着回转半径的增大，Rt曲折反复增长。

图1 不同主轴转速下工件的表面粗糙度Rt

图2 不同进给速度下工件的表面粗糙度Rt

图3 不同切削深度下工件的表面粗糙度Rt

1.3 刀尖半径与切削间距的影响

图5为不同刀尖半径r下的Rt，可以看出，总体上Rt是随着刀尖半径r的增大而增大。理论上切削间距ε越小，工件的表面粗糙度越小，但会造成加工效率的降低，不同切削间距下的Rt如图6所示。

图4 不同回转半径下工件的表面粗糙度Rt

图5 不同刀尖半径下工件的表面粗糙度Rt

图6 不同切削间距下工件的表面粗糙度Rt

2 金刚石飞刀铣削工艺参数优化

遗传算法（GA）仿照自然界的进化规律优化出结果，具有适应性好、全局搜索能力强、搜索含有并行性等优点［8］。选取n，ap，v，r，R，ε作为种群中个体的染色体，选择加工时间T和Rt作为目标函数，使用加权组合的方式将两个目标变量合成一个目标变量，并将这个目标变量作为适应度函数。使用轮盘赌方式作为选择算子，采用单点交叉方式作为交叉算子随机选择下一代个体。采用字符决定法作为变异算子按照设定的概率（一般为0.01～0.1）选择变异的个体。目标函数可以表示为：

且有

其中：ωT和ωRt为本征权因子，代表目标函数的重要程度；ωT1和ωRt1为校正权因子；h为所需要切削工件材料的厚度；Tmax和Tmin分别为加工时间的最大值和最小值；Rtmax与Rtmin分别为Rt的最大值和最小值；L为加工长度；R1和R2为相邻切削行刀触点法矢量半径。

约束条件为：

其中：z进给和z间距分别为进给方向和切削间距方向的残留高度值。

3 参数优化结果的数值验证

随机方法产生大小为100的初始族群，变异概率为0.04，迭代次数为300次，本征权因子为0.6，得出优化后的参数。实验采用的机床为Freeform705G超精密机床。表1为经验参数与优化参数比较。

表1 优化参数与经验参数对比

4 结论

在分析影响飞刀铣削加工表面粗糙度因素的基础上，选取优化变量。综合考虑加工效率和加工质量的要求，建立统一目标函数，并设定了约束条件。通过改进传统遗传算法进行迭代选择，得出优化后的加工参数，实验表明，优化后的参数效率更高，加工的表面质量更好。

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