《複雜空間型面誤差在機測評及反饋補償原理與方法》是依託天津大學，由何改雲擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：複雜空間型面誤差在機測評及反饋補償原理與方法
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：何改雲
- 依託單位：天津大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
加工質量信息的表達、獲取、傳遞和利用是數位化製造的重要內容。項目對在機檢測環境下複雜空間型面公差定義、誤差測評理論及反饋補償方法等關鍵問題進行研究。用數學方法對型面幾何誤差進行描述、定義和建模，基於廣義曲面幾何誤差評定拓撲學模型，給出複雜空間型面誤差評定自適應格式的構造方法。使用多元非線性回歸分析等統計學工具，研究基於3D幾何模型的複雜空間型面採樣智慧型規劃及有關離散數據獲取策略的若干問題，實現高效、準確地獲得被測型面的結構參數信息。建立系統動誤差綜合模型，研究動、靜誤差分步補償策略及基於刀位數據修正和工藝CAD模型重構相結合的誤差補償方法。最後，以項目的理論研究成果為核心內容，構建複雜空間型面誤差在機測評與反饋補償系統，並在實驗平台上實現複雜空間型面典型零件的設計-加工-測量-補償加工一體化的質量控制過程。這將為我國高性能複雜機械裝備核心製造技術的突破提供理論支撐。
結題摘要
複雜空間型面零件的設計、製造、測量等關鍵技術已列入製造業重點發展的優先主題，零件的高效、精密製造技術對如何快速精確地評定複雜空間型面的加工誤差，以及對複雜空間型面綜合誤差進行反饋補償提出了迫切要求。 本項目在深入分析了ASME_Y14.5.1M-1994中幾何公差的語義表達的基礎上，提出了兩種新的複雜空間型面輪廓度誤差評定算法，即基於粒子群算法與STL模型相結合的誤差評定算法與基於SQP(Sequential Quadratic Programming)與分割逼近法相結合的誤差評定算法，兩者與傳統算法的比較中都具有更好的精度，而前者更注重算法適用性，後者在計算速度與精度上更加突出。同時針對複雜空間型面離散數據獲取策略進行了深入研究，基於觸髮式在機檢測環境，提出一種無需基於模型表面特徵要素分類的檢測辦法，採用KM算法最佳化了檢測路徑，並進行了檢測規劃的後置處理使檢測路徑信息檔案轉換成為工具機能夠識別的NC代碼，同時也進行了位姿調整避免干涉。提出工藝系統動、靜誤差分步補償的誤差補償策略。首先建立了由切削力引起的刀具變形系統動誤差模型，預測各刀位點誤差量，然後通過對預加工後的工件進行在機檢測和誤差評定，獲得實際輪廓相對於理論輪廓的形狀及方向和位置的整體偏差量，重構零件工藝CAD模型。最終按照“鏡像反變形”思想分別實現了基於刀位數據修正和基於工藝CAD模型重構的誤差補償方法。基於前述研究，開發了一套複雜空間型面誤差在機測評與反饋補償軟體系統，其具有複雜空間型面輪廓度的誤差評定、路徑規劃、綜合誤差補償功能模組。項目針對上述提出的方法分別進行了仿真、實驗，輪廓度誤差評定算法較之於傳統算法具有高效、精確、普遍適用的特點；路徑規劃方法提高了檢測效率，通過實驗驗證了在機檢測方式的有效性，降低了重複定位誤差；工藝系統動、靜誤差“兩步走”的誤差補償策略提高了複雜空間曲面加工精度。 綜上，本項目實現了複雜空間型面典型零件設計—加工—測評—補償加工的質量控制過程，提高了複雜曲面零件加工質量。
