【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机械切削加工，尤其涉及一种弱刚度筒形件智能铣削加工系统及自适应加工方法。
技术介绍
1、弱刚度筒形件广泛用于航空航天、船舶制造、汽车工业、能源设备等领域，其主要是通过铸造成形，而铸造的筒形件外壁精度较差，为保证筒形件具有良好的结构强度，满足筒形件的装配精度，提高筒形件生产质量和一致性，需要对外壁进行铣削等切削加工。
2、目前，弱刚度筒形件外壁的加工主要采用人工操作的方式，加工效率低，人工劳动强度大；同时，通过人工经验调试加工参数，导致加工精度较差，重复性和产品的生产一致性较差；筒形件的弱刚性也使得加工过程容易产生变形，导致产生较大的加工误差。由于该类筒形件外壁复杂且壁薄，变形预测难，为减少筒形件的弱刚度影响，通常采用多道铣削工艺，以充分去除余量的方法来进行弱刚度筒形件的外壁切削加工，然而，该种方法效率低，对刀具的损耗大，无法满足筒形薄壁铸件的加工要求。此外，弱刚度筒形件的加工夹具多为定制夹具，且采用外部装夹，只能适用于某一特定工序及特定工件，利用率低，外壁装夹的方式也容易产生较大的工件变形，导致加工精度变差，重复性和产品的生产一致性较差。总之，弱刚度筒形件刚性差、加工易变形是其产生加工误差的主要原因，亟需一套完善的加工系统及加工方法，实现弱刚度筒形件的高精度加工。
3、因此，本领域的技术人员致力于开发一种弱刚度筒形件智能铣削加工系统及自适应加工方法。
技术实现思路
1、有鉴于现有技术的上述缺陷，本专利技术所要解决的技术问题是如何提高弱刚度筒形件
2、为实现上述目的，本专利技术提供一种弱刚度筒形件智能铣削加工系统，包括六自由度机器人，设置于所述六自由度机器人末端的铣削装置，装夹弱刚度筒形件的内支撑浮动工装，控制加工系统的工控机，控制所述六自由度机器人空间运动的机器人控制柜，通过所述内支撑浮动工装检测所述弱刚度筒形件壁面全局变形量，构建并利用有限元仿真-循环神经网络全局壁面变形预测模型进行壁面变形预测，实时调整刀具切削用量进行加工过程中的动态补偿。
3、进一步，所述内支撑浮动工装包括沿周向均布设置的与所述弱刚度筒形件内壁接触的辅助支撑模块，所述辅助支撑模块数量是六个，设置于所述辅助支撑模块末端的位移传感器，设置于所述内支撑浮动工装内部的通讯控制模块，所述位移传感器是红外线位移传感器。
4、进一步，所述内支撑浮动工装还包括内支撑浮动工装基座，设置于所述内支撑浮动工装基座上由第一径向传动齿轮和第二径向传动齿轮构成的齿轮传动副，在所述第一径向传动齿轮上表面设置有辅助支撑模块导轨平台，所述辅助支撑模块于所述辅助支撑模块导轨平台上沿周向均布设置，通过齿轮副和螺纹副传动，所述辅助支撑模块沿所述辅助支撑模块导轨同步径向运动。
5、进一步，所述辅助支撑模块包括设置于所述辅助支撑模块导轨平台上，经齿轮副和螺纹副传动沿辅助支撑模块导轨做径向运动的辅助支撑模块滑块，通过辅助支撑模块浮动槽面压块滑块连接销与所述辅助支撑模块滑块连接的辅助支撑模块末端浮动槽面压块，所述辅助支撑模块末端浮动槽面压块的槽面与弱刚度筒形件内表面接触，所述位移传感器设置于所述辅助支撑模块末端浮动槽面压块上。
6、进一步，在所述辅助支撑模块末端浮动槽面压块与弱刚度筒形件内表面的接触端设置有弹簧。
7、进一步，所述内支撑浮动工装设置于加工平台上。
8、进一步，所述内支撑浮动工装还包括装夹弱刚度筒形件的夹紧孔。
9、进一步，所述铣削装置包括铣削主轴、装夹于铣削主轴上的刀具。
10、进一步、一种使用所述弱刚度筒形件智能铣削加工系统的自适应加工方法，包括如下步骤：
11、步骤一、弱刚度筒形件自适应夹持与定位；
12、步骤二、构建有限元仿真-循环神经网络全局壁面变形预测模型，进行训练集采集及壁面时序变形预测循环神经网络训练与验证；
13、步骤三，执行切削加工，根据弱刚度筒形件微量变形，通过循环神经网络全局壁面变形预测模型预测加工位置的实时变形量，调整刀具切削用量，进行加工动态补偿。
14、进一步，步骤一还包括以下步骤：
15、步骤1.1用辅助支撑模块对弱刚度筒形件进行自适应定心装夹；
16、步骤1.2根据弱刚度筒形件的误差特征设置合适的浮动量；
17、步骤二还包括以下步骤：
18、步骤2.1将弱刚度筒形件数模导入工控机，通过有限元仿真软件进行仿真分析，利用输出的仿真结果产生网络模型数据集；
19、步骤2.2通过弱刚度筒形件外壁特征点进行变形量匹配，获得和实际装夹坐标系相匹配的全局变形结果；
20、步骤2.3重复步骤2.1-2.2，获得足够大小的训练集与验证集，进行循环神经网络全局壁面变形预测模型训练与验证；
21、步骤三还包括以下步骤：
22、步骤3.1工控机通过数模输出弱刚度筒形件外壁加工轨迹，控制加工末端执行器按加工路径进行外表面加工；
23、步骤3.2位移传感器检测弱刚度筒形件微量变形位移变化，通过通讯控制模块输出至工控机；
24、步骤3.3通过循环神经网络全局壁面变形预测模型，预测加工位置的实时变形量；
25、步骤3.4根据预测变形量生成刀具切削补偿量，进行加工动态补偿。
26、与现有技术相比，本专利技术具有如下优点：能够实现筒形件外壁铣削加工过程中的壁面变形预测，从而实时调整刀具，完成加工过程中的动态补偿，进而提高加工精度；能够有效减少因夹具夹持带来的筒形件变形，进而减少加工误差；同一筒形件工装对多尺寸的筒形件外壁进行加工，能够提高工装利用率，降低生产成本，提升生产柔性化水平。
27、以下将结合附图对本专利技术的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明，以充分地了解本专利技术的目的、特征和效果。
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1.一种弱刚度筒形件智能铣削加工系统，其特征在于，包括六自由度机器人，设置于所述六自由度机器人末端的铣削装置，装夹弱刚度筒形件的内支撑浮动工装，控制加工系统的工控机，控制所述六自由度机器人空间运动的机器人控制柜，通过所述内支撑浮动工装检测所述弱刚度筒形件壁面全局变形量，构建并利用有限元仿真-循环神经网络全局壁面变形预测模型进行壁面变形预测，实时调整刀具切削用量进行加工过程中的动态补偿。
2.如权利要求1所述弱刚度筒形件智能铣削加工系统，其特征在于，所述内支撑浮动工装包括沿周向均布设置的与所述弱刚度筒形件内壁接触的辅助支撑模块，所述辅助支撑模块数量是六个，设置于所述辅助支撑模块末端的位移传感器，设置于所述内支撑浮动工装内部的通讯控制模块，所述位移传感器是红外线位移传感器。
3.如权利要求2所述弱刚度筒形件智能铣削加工系统，其特征在于，所述内支撑浮动工装还包括内支撑浮动工装基座，设置于所述内支撑浮动工装基座上由第一径向传动齿轮和第二径向传动齿轮构成的齿轮传动副，在所述第一径向传动齿轮上表面设置有辅助支撑模块导轨平台，所述辅助支撑模块于所述辅助支撑模块导轨平台上
4.如权利要求3所述弱刚度筒形件智能铣削加工系统，其特征在于，所述辅助支撑模块包括设置于所述辅助支撑模块导轨平台上，经齿轮副和螺纹副传动沿辅助支撑模块导轨做径向运动的辅助支撑模块滑块，通过辅助支撑模块浮动槽面压块滑块连接销与所述辅助支撑模块滑块连接的辅助支撑模块末端浮动槽面压块，所述辅助支撑模块末端浮动槽面压块的槽面与弱刚度筒形件内表面接触，所述位移传感器设置于所述辅助支撑模块末端浮动槽面压块上。
5.如权利要求4所述弱刚度筒形件智能铣削加工系统，其特征在于，在所述辅助支撑模块末端浮动槽面压块与弱刚度筒形件内表面的接触端设置有弹簧。
6.如权利要求1-5任意一项所述弱刚度筒形件智能铣削加工系统，其特征在于，所述内支撑浮动工装设置于加工平台上。
7.如权利要求1-5任意一项所述弱刚度筒形件智能铣削加工系统，其特征在于，所述内支撑浮动工装还包括装夹弱刚度筒形件的夹紧孔。
8.如权利要求1-5任意一项所述弱刚度筒形件智能铣削加工系统，其特征在于，所述铣削装置包括铣削主轴、装夹于铣削主轴上的刀具。
9.一种使用权利要求1-5任意一项所述弱刚度筒形件智能铣削加工系统的自适应加工方法，其特征在于，包括如下步骤：
10.如权利要求9所述弱刚度筒形件智能铣削加工系统自适应加工方法，其特征在于，步骤一还包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种弱刚度筒形件智能铣削加工系统，其特征在于，包括六自由度机器人，设置于所述六自由度机器人末端的铣削装置，装夹弱刚度筒形件的内支撑浮动工装，控制加工系统的工控机，控制所述六自由度机器人空间运动的机器人控制柜，通过所述内支撑浮动工装检测所述弱刚度筒形件壁面全局变形量，构建并利用有限元仿真-循环神经网络全局壁面变形预测模型进行壁面变形预测，实时调整刀具切削用量进行加工过程中的动态补偿。
2.如权利要求1所述弱刚度筒形件智能铣削加工系统，其特征在于，所述内支撑浮动工装包括沿周向均布设置的与所述弱刚度筒形件内壁接触的辅助支撑模块，所述辅助支撑模块数量是六个，设置于所述辅助支撑模块末端的位移传感器，设置于所述内支撑浮动工装内部的通讯控制模块，所述位移传感器是红外线位移传感器。
3.如权利要求2所述弱刚度筒形件智能铣削加工系统，其特征在于，所述内支撑浮动工装还包括内支撑浮动工装基座，设置于所述内支撑浮动工装基座上由第一径向传动齿轮和第二径向传动齿轮构成的齿轮传动副，在所述第一径向传动齿轮上表面设置有辅助支撑模块导轨平台，所述辅助支撑模块于所述辅助支撑模块导轨平台上沿周向均布设置，通过齿轮副和螺纹副传动，所述辅助支撑模块沿所述辅助支撑模块导轨同步径向运动。
4.如权利要求3所述弱刚度筒形件智能铣削加工...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘顺，金隼，刘栋，顾群飞，刘缪根，李奥南，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：
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