材料切削性能的模糊綜合評判
2014/8/1 8:49:06點擊：
隨著計算機科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，將計算機技術(shù)應(yīng)用于各個領(lǐng)域產(chǎn)生了巨大的經(jīng)濟效益和社會效益。金屬切削數(shù)據(jù)庫是計算機技術(shù)與機械加工技術(shù)相結(jié)合的高技術(shù)產(chǎn)物，它將簡單的、經(jīng)驗的數(shù)據(jù)上升為具有科學(xué)意義的數(shù)據(jù)，并應(yīng)用數(shù)據(jù)庫技術(shù)科學(xué)地管理切削數(shù)據(jù)。在刀具、工件、機床及其它條件已定的情況下，正確選取切削用量對零件加工質(zhì)量及生產(chǎn)效率有著至關(guān)的重要性。因此構(gòu)建于金屬切削數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上的材料加工參數(shù)智能推理系統(tǒng)能夠為機械加工生產(chǎn)的刀具參數(shù)選擇及切削用量選擇提供合理的數(shù)據(jù)。它是CIMS集成制造系統(tǒng)的一個組成部分，將智能化原理運用于材料加工參數(shù)推理，必定能帶來顯著的經(jīng)濟效益。
1 切削數(shù)據(jù)庫體系結(jié)構(gòu)
本文提出的材料加工參數(shù)智能推理系統(tǒng)是構(gòu)建于金屬切削數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上。該材料加工參數(shù)智能推理系統(tǒng)從功能上看可由優(yōu)化功能和管理功能兩個部分組成。該系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)如圖1 所示。
圖1 金屬切削數(shù)據(jù)庫組成框圖
該系統(tǒng)中，工件材料管理系統(tǒng)由工件材料庫及工件材料的可切削性評價系統(tǒng)組成。工件材料庫中存儲各種工件材料的有關(guān)知識，將生產(chǎn)實踐及文獻(xiàn)資料中獲得的工件數(shù)據(jù)存儲于關(guān)系數(shù)據(jù)庫的表中。工件材料可切削性評價系統(tǒng)運用模糊數(shù)學(xué)理論對工件材料進(jìn)行可切削性評價以及工件材料切削性能的模糊聚類分析。刀具管理系統(tǒng)由刀具庫、刀具參數(shù)選擇兩部分組成。刀具庫存儲刀具牌號、硬度、刀具幾何形狀等知識，刀具參數(shù)選擇采用專家系統(tǒng)概念實現(xiàn)刀具幾何角度及可適用刀具的選擇。切削液管理系統(tǒng)由切削液數(shù)據(jù)庫及切削液選擇兩部分組成，它可根據(jù)所加工的工件材料、刀具材料、加工方式、加工精度選擇相應(yīng)的切削液。切削用量管理系統(tǒng)由切削深度推理模塊、進(jìn)給量推理模塊、切削速度推理模塊組成。切削深度推理模塊主要根據(jù)加工余量推理得到推薦的切削深度。迸給量推理模塊由進(jìn)給量數(shù)據(jù)庫及進(jìn)給量推理程序組成，可根據(jù)加工精度、加工階段及切削深度選擇進(jìn)給量。切削速度推理模塊可根據(jù)刀具材料、工件材料、切削深度等一系列相關(guān)約束條件，從相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫中得到切削速度的推薦值。切削用量的推理、刀具選擇及參數(shù)的推理、切削液推理由切削用量推薦控制系統(tǒng)協(xié)調(diào)調(diào)用，實現(xiàn)相應(yīng)推理過程，并將推理結(jié)果傳遞到相應(yīng)模塊以協(xié)調(diào)整個系統(tǒng)的運行。切削用量優(yōu)化系統(tǒng)根據(jù)切削加工各類數(shù)學(xué)模型。求解由優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)和約束條件組成的優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，從而得到優(yōu)化的切削參數(shù)數(shù)據(jù)。切削用量模糊推理系統(tǒng)則是在對加工情況有諸多不確定因素的情況下，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論根據(jù)以往的加工經(jīng)驗推理切削參數(shù)�？傮w評判系統(tǒng)則根據(jù)具體加工實際對切削用量的可行性進(jìn)行分析，對系統(tǒng)推理得到的切削參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行總體評判。此外，用戶也可根據(jù)實際經(jīng)驗對切削參數(shù)進(jìn)行修正，輸出并存儲切削用量數(shù)據(jù)或重新輸入加工條件進(jìn)行切削參數(shù)的推理。
2 基于模糊理論的材料可切削性評判
在該金屬切削數(shù)據(jù)庫的工件材料管理系統(tǒng)中，存在著一個工件材料的可切削性評價系統(tǒng)，可根據(jù)用戶輸人加工材料的牌號和機械性能，采用模糊理論對材料的切削加工性能進(jìn)行綜合評價，快速定位材料的切削加工性能。并采用模糊聚類方法，將工件材料數(shù)據(jù)庫中已有相似工件材料進(jìn)行聚類。此外，通過材料可切削性可以簡化材料切削參數(shù)推理規(guī)則庫的構(gòu)建。
根據(jù)金屬切削原理可知，影響材料加工性能的因素很多，有化學(xué)成分、熱處理狀態(tài)、物理、力學(xué)性能等�；瘜W(xué)成分和熱處理狀態(tài)的變化最終表現(xiàn)為物理、力學(xué)性能的改變，而物理、力學(xué)性能又是可以量化的。因此，用物理、力學(xué)性能判別材料的加工性是一個簡捷的途徑。
北京機械工業(yè)出版社1996出版的由韓榮第、于啟勛所著的《難加工材料切削加工》給出了一種材料切削加工性能分級表。如表1 所示。
表1 工件材料切削加工性分級表
切削加工性? 易切削? 較易切削? 較難切削? 難切削
等級代號? 0? 1? 2? 3? 4? 5? 6? 7? 8? 9? 10
硬度? ≤50? 50～100? 100～150? 150～200? 200～250? 250～300? 300～350? 350～400? 400～480? 480～635? 635
抗拉強度? ≤0.196? 0.196～0.44? 0.44～0.589? 0.589～0.785? 0.785～0.981? 0.981～1.18? 1.18～1.37? 1.37～1.57? 1.57～1.77? 1.77～1.96? 1.96～2.45
延仲率? ≤10? 10～15? 15～20? 20～25? 25～30? 30～35? 35～40? 40～50? 50～60? 60～100? 100
沖擊韌度? ≤0.196? 0.196～0.392? 0.392～0.589? 0.589～0.785? 0.785～0.981? 0.981～1.37? 1.37～1.77? 1.77～1.96? 1.96～2.45? 2.45～2.94? 2.94～3.92
導(dǎo)熱系數(shù)? 419～293? 293～167? 167～83.7? 83.7～62.8? 62.8～41.9? 41.9～33.5? 33.5～25.1? 25.1～16.7? 16.7～8.37? 8.37? -
在材料切削加工性評定中，存在著許多模糊性因素，比如我們說某材料易切削、難切削等概念，它沒有一個明確的界限。模糊數(shù)學(xué)中的模糊綜合評判正是對受多種因素制約的事物或?qū)ο螅鞒鲆粋�總的評價。在側(cè)重考慮主要因素的同時兼顧考慮其它因素的影響，因此應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)的方法進(jìn)行綜合評判將會取得很好的實際效果。該模糊綜合評判的數(shù)學(xué)模型建立分為以下4個步驟：
1) 建立評判對象因素集F={f1，f2，…，f1}, 在此即為{硬度、抗拉強度、延伸率、沖擊韌度、導(dǎo)熱系數(shù)}。
2) 建立評語集V={V1，V2，…， Vn} ，在此為材料的加工等級代號。
3) 建立單因素評判，確定單因素的隸屬函數(shù)。一般采用正態(tài)分布函數(shù)作為隸屬函數(shù)，考慮到材料的加工參數(shù)的相對性，在本系統(tǒng)中主要采用具有平頂?shù)姆侄纹椒侥：龜?shù)，較正態(tài)分布函數(shù)更好地反映材料物理、力學(xué)性能對切削加工性影響的本質(zhì)。并在此基礎(chǔ)上，導(dǎo)出模糊關(guān)系矩陣。
4) 確定綜合評判權(quán)重矩陣。根據(jù)生產(chǎn)經(jīng)驗取={0.28，0.28，0.12，0.12，0.2}
在模糊綜合評判的過程中，隸屬函數(shù)的確立和模糊算子的選取對模糊綜合評判的結(jié)果影響最大，通過大量試驗的研究，本系統(tǒng)主要采用具有平頂?shù)姆侄纹椒侥：龜?shù)作為隸屬函數(shù)并使用廣義模糊算子，取得了較好的評判效果。
程序?qū)崿F(xiàn)：
該系統(tǒng)的研究是用Delphi語言作為開發(fā)語言。其隸屬函數(shù)的建立及模糊綜合評判的實現(xiàn)由下列語句實現(xiàn)：
3 基于模糊聚類方法的材料聚類
將研究或處理的對象按照一定的條件或?qū)傩赃M(jìn)行分類的數(shù)學(xué)方法，叫聚類分析。利用模糊聚類方法可以將評判出的材料從材料切削性能數(shù)據(jù)庫中取出相等等級的材料進(jìn)行模糊聚類分析。從而可以利用以往的加工數(shù)據(jù)快速確定切削參數(shù)或作為優(yōu)化參考。模糊聚類的實現(xiàn)：
1) 建立要分類的樣本集R。取相應(yīng)材料的各種物理、力學(xué)性能建立樣本集。由于各個指標(biāo)的量綱和數(shù)量級都不同，所以必須對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)格化。否則，產(chǎn)生偏差很大。本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)規(guī)格化采用均值規(guī)格化：xij=xij(xj)?，該方法不改變原始數(shù)據(jù)的變異程度。
2) 建立模糊關(guān)系?。采用最大最小法不會得到兩個樣本指標(biāo)值差異大而相似度高的結(jié)果。本系統(tǒng)采用該方法。
3) 聚類。本系統(tǒng)采用最短距離法，最短距離法與基于模糊等價關(guān)系的模糊聚類是同質(zhì)的，可以從最短距離法的分析結(jié)果直接得出模糊等價關(guān)系矩陣的結(jié)果。但最短距離法更易于在計算機上實現(xiàn)。程序?qū)崿F(xiàn)：
4 結(jié)論
該系統(tǒng)運用模糊綜合評判實現(xiàn)加工材料可切削性的評價，能準(zhǔn)確評判材料的切削加工性能。同時，在工件材料庫中搜索相近切削性能的材料，運用模糊聚類方法分折最相近的材料，并以此為參考可優(yōu)化材料切削參數(shù)。通過材料的可切削性評判，可以簡化該系統(tǒng)刀具推理及切削參數(shù)推理過程。經(jīng)實驗，該方法有較高的準(zhǔn)確性。
1 切削數(shù)據(jù)庫體系結(jié)構(gòu)
本文提出的材料加工參數(shù)智能推理系統(tǒng)是構(gòu)建于金屬切削數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上。該材料加工參數(shù)智能推理系統(tǒng)從功能上看可由優(yōu)化功能和管理功能兩個部分組成。該系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)如圖1 所示。
圖1 金屬切削數(shù)據(jù)庫組成框圖
該系統(tǒng)中，工件材料管理系統(tǒng)由工件材料庫及工件材料的可切削性評價系統(tǒng)組成。工件材料庫中存儲各種工件材料的有關(guān)知識，將生產(chǎn)實踐及文獻(xiàn)資料中獲得的工件數(shù)據(jù)存儲于關(guān)系數(shù)據(jù)庫的表中。工件材料可切削性評價系統(tǒng)運用模糊數(shù)學(xué)理論對工件材料進(jìn)行可切削性評價以及工件材料切削性能的模糊聚類分析。刀具管理系統(tǒng)由刀具庫、刀具參數(shù)選擇兩部分組成。刀具庫存儲刀具牌號、硬度、刀具幾何形狀等知識，刀具參數(shù)選擇采用專家系統(tǒng)概念實現(xiàn)刀具幾何角度及可適用刀具的選擇。切削液管理系統(tǒng)由切削液數(shù)據(jù)庫及切削液選擇兩部分組成，它可根據(jù)所加工的工件材料、刀具材料、加工方式、加工精度選擇相應(yīng)的切削液。切削用量管理系統(tǒng)由切削深度推理模塊、進(jìn)給量推理模塊、切削速度推理模塊組成。切削深度推理模塊主要根據(jù)加工余量推理得到推薦的切削深度。迸給量推理模塊由進(jìn)給量數(shù)據(jù)庫及進(jìn)給量推理程序組成，可根據(jù)加工精度、加工階段及切削深度選擇進(jìn)給量。切削速度推理模塊可根據(jù)刀具材料、工件材料、切削深度等一系列相關(guān)約束條件，從相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫中得到切削速度的推薦值。切削用量的推理、刀具選擇及參數(shù)的推理、切削液推理由切削用量推薦控制系統(tǒng)協(xié)調(diào)調(diào)用，實現(xiàn)相應(yīng)推理過程，并將推理結(jié)果傳遞到相應(yīng)模塊以協(xié)調(diào)整個系統(tǒng)的運行。切削用量優(yōu)化系統(tǒng)根據(jù)切削加工各類數(shù)學(xué)模型。求解由優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)和約束條件組成的優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，從而得到優(yōu)化的切削參數(shù)數(shù)據(jù)。切削用量模糊推理系統(tǒng)則是在對加工情況有諸多不確定因素的情況下，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論根據(jù)以往的加工經(jīng)驗推理切削參數(shù)�？傮w評判系統(tǒng)則根據(jù)具體加工實際對切削用量的可行性進(jìn)行分析，對系統(tǒng)推理得到的切削參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行總體評判。此外，用戶也可根據(jù)實際經(jīng)驗對切削參數(shù)進(jìn)行修正，輸出并存儲切削用量數(shù)據(jù)或重新輸入加工條件進(jìn)行切削參數(shù)的推理。
2 基于模糊理論的材料可切削性評判
在該金屬切削數(shù)據(jù)庫的工件材料管理系統(tǒng)中，存在著一個工件材料的可切削性評價系統(tǒng)，可根據(jù)用戶輸人加工材料的牌號和機械性能，采用模糊理論對材料的切削加工性能進(jìn)行綜合評價，快速定位材料的切削加工性能。并采用模糊聚類方法，將工件材料數(shù)據(jù)庫中已有相似工件材料進(jìn)行聚類。此外，通過材料可切削性可以簡化材料切削參數(shù)推理規(guī)則庫的構(gòu)建。
根據(jù)金屬切削原理可知，影響材料加工性能的因素很多，有化學(xué)成分、熱處理狀態(tài)、物理、力學(xué)性能等�；瘜W(xué)成分和熱處理狀態(tài)的變化最終表現(xiàn)為物理、力學(xué)性能的改變，而物理、力學(xué)性能又是可以量化的。因此，用物理、力學(xué)性能判別材料的加工性是一個簡捷的途徑。
北京機械工業(yè)出版社1996出版的由韓榮第、于啟勛所著的《難加工材料切削加工》給出了一種材料切削加工性能分級表。如表1 所示。
表1 工件材料切削加工性分級表
切削加工性? 易切削? 較易切削? 較難切削? 難切削
等級代號? 0? 1? 2? 3? 4? 5? 6? 7? 8? 9? 10
硬度? ≤50? 50～100? 100～150? 150～200? 200～250? 250～300? 300～350? 350～400? 400～480? 480～635? 635
抗拉強度? ≤0.196? 0.196～0.44? 0.44～0.589? 0.589～0.785? 0.785～0.981? 0.981～1.18? 1.18～1.37? 1.37～1.57? 1.57～1.77? 1.77～1.96? 1.96～2.45
延仲率? ≤10? 10～15? 15～20? 20～25? 25～30? 30～35? 35～40? 40～50? 50～60? 60～100? 100
沖擊韌度? ≤0.196? 0.196～0.392? 0.392～0.589? 0.589～0.785? 0.785～0.981? 0.981～1.37? 1.37～1.77? 1.77～1.96? 1.96～2.45? 2.45～2.94? 2.94～3.92
導(dǎo)熱系數(shù)? 419～293? 293～167? 167～83.7? 83.7～62.8? 62.8～41.9? 41.9～33.5? 33.5～25.1? 25.1～16.7? 16.7～8.37? 8.37? -
在材料切削加工性評定中，存在著許多模糊性因素，比如我們說某材料易切削、難切削等概念，它沒有一個明確的界限。模糊數(shù)學(xué)中的模糊綜合評判正是對受多種因素制約的事物或?qū)ο螅鞒鲆粋�總的評價。在側(cè)重考慮主要因素的同時兼顧考慮其它因素的影響，因此應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)的方法進(jìn)行綜合評判將會取得很好的實際效果。該模糊綜合評判的數(shù)學(xué)模型建立分為以下4個步驟：
1) 建立評判對象因素集F={f1，f2，…，f1}, 在此即為{硬度、抗拉強度、延伸率、沖擊韌度、導(dǎo)熱系數(shù)}。
2) 建立評語集V={V1，V2，…， Vn} ，在此為材料的加工等級代號。
3) 建立單因素評判，確定單因素的隸屬函數(shù)。一般采用正態(tài)分布函數(shù)作為隸屬函數(shù)，考慮到材料的加工參數(shù)的相對性，在本系統(tǒng)中主要采用具有平頂?shù)姆侄纹椒侥：龜?shù)，較正態(tài)分布函數(shù)更好地反映材料物理、力學(xué)性能對切削加工性影響的本質(zhì)。并在此基礎(chǔ)上，導(dǎo)出模糊關(guān)系矩陣。
4) 確定綜合評判權(quán)重矩陣。根據(jù)生產(chǎn)經(jīng)驗取={0.28，0.28，0.12，0.12，0.2}
在模糊綜合評判的過程中，隸屬函數(shù)的確立和模糊算子的選取對模糊綜合評判的結(jié)果影響最大，通過大量試驗的研究，本系統(tǒng)主要采用具有平頂?shù)姆侄纹椒侥：龜?shù)作為隸屬函數(shù)并使用廣義模糊算子，取得了較好的評判效果。
程序?qū)崿F(xiàn)：
該系統(tǒng)的研究是用Delphi語言作為開發(fā)語言。其隸屬函數(shù)的建立及模糊綜合評判的實現(xiàn)由下列語句實現(xiàn)：
3 基于模糊聚類方法的材料聚類
將研究或處理的對象按照一定的條件或?qū)傩赃M(jìn)行分類的數(shù)學(xué)方法，叫聚類分析。利用模糊聚類方法可以將評判出的材料從材料切削性能數(shù)據(jù)庫中取出相等等級的材料進(jìn)行模糊聚類分析。從而可以利用以往的加工數(shù)據(jù)快速確定切削參數(shù)或作為優(yōu)化參考。模糊聚類的實現(xiàn)：
1) 建立要分類的樣本集R。取相應(yīng)材料的各種物理、力學(xué)性能建立樣本集。由于各個指標(biāo)的量綱和數(shù)量級都不同，所以必須對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)格化。否則，產(chǎn)生偏差很大。本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)規(guī)格化采用均值規(guī)格化：xij=xij(xj)?，該方法不改變原始數(shù)據(jù)的變異程度。
2) 建立模糊關(guān)系?。采用最大最小法不會得到兩個樣本指標(biāo)值差異大而相似度高的結(jié)果。本系統(tǒng)采用該方法。
3) 聚類。本系統(tǒng)采用最短距離法，最短距離法與基于模糊等價關(guān)系的模糊聚類是同質(zhì)的，可以從最短距離法的分析結(jié)果直接得出模糊等價關(guān)系矩陣的結(jié)果。但最短距離法更易于在計算機上實現(xiàn)。程序?qū)崿F(xiàn)：
4 結(jié)論
該系統(tǒng)運用模糊綜合評判實現(xiàn)加工材料可切削性的評價，能準(zhǔn)確評判材料的切削加工性能。同時，在工件材料庫中搜索相近切削性能的材料，運用模糊聚類方法分折最相近的材料，并以此為參考可優(yōu)化材料切削參數(shù)。通過材料的可切削性評判，可以簡化該系統(tǒng)刀具推理及切削參數(shù)推理過程。經(jīng)實驗，該方法有較高的準(zhǔn)確性。
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