一种切削加工刀具磨损量预测方法

1.本发明涉及切削加工刀具磨损预测领域，尤其涉及一种切削加工刀具磨损量预测方法。


背景技术：

2.刀具作为高精切削加工的一部分，是影响精加工质量的决定性因素。在刀具切削的过程中，一个难以避免的问题就是刀具磨损问题。由于切削过程中摩擦、高温和化学反应等各种因素的影响，刀具表面材料会发生疲劳、塑性变形和化学反应等等现象，从而导致刀具表面产生磨损。当刀具磨损达到一定程度时，会导致加工零件表面质量降低，加工尺寸超差，也有可能产生振纹，从而导致产品合格率降低。磨损极其严重的刀具在影响产品精度和合格率的同时，也有可能导致刀具和工件之间的切削力增大，最终使机床发生故障。根据文献研究，在加工过程中，刀具磨损会将导致20％的停机时间。由此可见，对刀具磨损进行预测和管理，是十分必要的。
3.当今我国汽车覆盖件模具加工企业存在着资源短缺、技术革新缓慢和管理混乱等问题，许多加工机床无法配备先进的传感器等智能化设备，使得模具行业的加工车间跟不上当今的时代发展趋势，模具加工行业面临着巨大的挑战。汽车覆盖件模具属于高端精密模具，精加工作为汽车覆盖件模具加工的最后一道工序，决定着这个模具的质量，同时也影响后续使用这个模具生产出来的汽车覆盖件的质量。在汽车覆盖件模具型面的精加工生产过程中，尽管切削深度微小，但加工面积大、加工精度高，刀具磨损不可避免。在这种条件下，如果需要检测模具型面是否达到精度标准，需要搬运模具至三坐标测量仪中才能进行检测，这个过程费时又费力，导致模具加工周期长，生产成本增加。同时在加工过程中，模具生产企业缺乏成熟的刀具监测管理体系，使得有时候刀具并未达到最大利用率，降低生产效率；而有时候刀具已经达到磨钝标准却仍在使用，影响生产精度。由此可见，帮助传统模具加工行业进行刀具磨损监测，建立可靠的精加工过程刀具磨损量预测，可以在保证高精度要求的同时提高生产效率，帮助模具生产企业应对市场挑战和提升竞争力，使得汽车覆盖件模具行业跟上智能化和数字化的时代，这对传统模具行业来说意义重大。因此，建立可靠的切削加工过程刀具磨损量预测，对于提高加工精度和刀具利用率来说具有重要意义。
4.在模拟金属切削刀具磨损过程中，现有的有限元软件仅仅内置archard刀具磨损公式，但是archard磨损模型具有片面性，不足以描述所有切削过程的刀具磨损情况。针对不同的加工工况，科研人员开发出很多新型的磨损率模型，能更好地描述刀具磨损状况，如usui模型等，然而想要在有限元模拟上实现这些模型，只能通过复杂的编程来实现刀具磨损仿真(谢娜.钛合金ti6al4v侧铣过程刀具磨损有限元仿真研究及寿命预测[d].哈尔滨理工大学,2021.)，通过abaqus的二次开发实现刀具磨损的仿真则更加简便灵活。


技术实现要素：

[0005]
为解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种切削加工刀具磨损量预测方法，
根据不同的切削工艺而产生的不同磨损情况，可以自定义和开发符合实际生产的刀具磨损率模型，以更好地描述刀具在磨损过程中的行为和特性，从而获得更精确的仿真效果，比起使用其他有限元软件内置的磨损模型具有更高的灵活性，可以更好地应对不同的仿真需求和实际问题。
[0006]
本发明至少通过如下技术方案之一实现。
[0007]
一种切削加工刀具磨损量预测方法，包括以下步骤：
[0008]
步骤1、针对不同的切削加工工况，构建相应的刀具磨损率模型；
[0009]
步骤2、模拟切削过程，获取刀具的加工数据；
[0010]
步骤3、采用python语言进行二次开发访问加工数据，提取刀具的温度、接触应力数据，计算刀具磨损率，并构建刀具磨损率云图；
[0011]
步骤4、确定单次磨损时长t
x
和磨损方向，根据刀具表面磨损方向、磨损率以及t
x
计算刀具节点在x、y、z轴上的磨损值；
[0012]
步骤5、比较当前磨损值vb是否达到刀具磨钝标准，当刀具磨损值vb达到刀具磨钝标准时，刀具失效；
[0013]
步骤6、刀具磨钝标准设置为0.3mm，若磨损值vb≤0.3mm，基于python语言更新刀具轮廓，并重复步骤2至步骤5，直至磨损值vb达到刀具磨钝标准；
[0014]
步骤7、获得刀具磨损量与加工时间的关系。
[0015]
进一步地，所述步骤1中，针对汽车覆盖件模具型面精加工切削过程，刀具磨损模型为usui模型，磨损公式为：
[0016][0017]
其中dw/dt为磨损率，σn为接触应力，vs为相对滑移速度，t为温度，a与b为常数。
[0018]
进一步地，所述步骤2中，通过abaqus软件进行切削过程数值模拟。
[0019]
进一步地，所述步骤3中，在python脚本中使用openodb命令访问odb结果文件，提取需要求解的步骤，并建立一个空字典，用于后面存储每一帧的磨损值列表。
[0020]
进一步地，所述步骤3中，在上一个for循环语句内，再次用for循环语句对每一个场变量对象进行遍历，提取场变量在有限元模型表面节点的每一个对应值，并将这些值带入磨损公式计算，然后将计算的磨损值添加到空列表中。
[0021]
进一步地，所述步骤3中，将遍历的每一帧求得的磨损值列表添加到建好的字典中，然后将所有的磨损值列表相加求和，获得这一分析步中有限元模型表面节点的磨损值列表。
[0022]
进一步地，所述步骤4中，根据模拟仿真时间成本和精度需求，单次磨损时长t
x
为1h。
[0023]
进一步地，所述步骤4中，刀具表面磨损方向指向轮廓表面法向量，根据该向量计算出刀具节点在x、y、z轴上的磨损位移。
[0024]
进一步地，基于刀具各节点的磨损位移，使用python语言改写abaqus模型输入文件，所述步骤6中，从而实现刀具表面轮廓更新。
[0025]
进一步地，所述步骤6中：通过导入新的输入文件至abaqus中即可开始下一次的模拟，无需重新设置有限元模型。
[0026]
与现有技术相比，本发明具有如下效果：
[0027]
1、根据不同的切削工艺而产生的不同磨损情况，使用者可以自定义和开发符合实际生产的刀具磨损率模型，这样可以更好地描述刀具在磨损过程中的行为和特性，从而获得更精确的仿真效果，比起使用其他有限元软件内置的磨损模型具有更高的灵活性，可以更好地应对不同的仿真需求和实际问题。
[0028]
2、本发明提供的刀具磨损预测方法可以综合考虑不同而磨损模型，使刀具使用寿命在接近尽头时得到及时更换，能避免因刀具磨损而导致的生产故障和加工质量问题，帮助企业提高生产效率、降低生产成本，提升企业的竞争力
[0029]
3、选定单次磨损时长t
x
并进行循环仿真，使得该预测方法可以预测出更高精度的磨损结果。不进行循环仿真可能导致仿真结果与实际情况存在较大的偏差，无法准确预测刀具磨损的行为与特性。
附图说明
[0030]
图1是本发明实施例一种汽车覆盖件模具型面精加工过程刀具磨损量的预测方法的仿真流程图；
[0031]
图2是本发明切削过程有限元仿真模型图
[0032]
图3是本发明加工数据组成；
[0033]
图4是本发明刀具磨损率云图；
[0034]
图5是本发明第一次更新刀具形貌后的刀具模型图；
[0035]
图6是本发明第五次更新刀具形貌后的刀具模型图。
具体实施方式
[0036]
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，以下将结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0037]
本发明的切削加工刀具磨损预测方法可以用于任意工况、任意刀具三维切削仿真过程，为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合实施例及附图对本发明实施方式作进一步详细的描述。
[0038]
如图1所示为本发明实施例的一种切削加工刀具磨损量预测方法，具体是一种汽车覆盖件模具型面精加工过程刀具磨损量的预测方法，该方法包括以下步骤：
[0039]
步骤10、针对不同的切削加工工况，构建相应的刀具磨损率模型；应根据所构建的刀具磨损率模型所需求的参数来设置abaqus有限元仿真模型的场输出；针对汽车覆盖件模具型面精加工切削过程，所选择的刀具磨损模型为usui模型，磨损公式为：
[0040][0041]
其中dw/dt为磨损率，σn为接触应力，vs为相对滑移速度，t为温度，a与b为常数。
[0042]
作为一种优选的实施例，在汽车覆盖件模具型面切削加工过程，所选用刀具为硬质合金材料，可以选取a＝1.06
×
10-10
m2/mn，b＝931k。
[0043]
步骤20、通过abaqus软件进行切削过程数值模拟，获取刀具的加工数据，经过abaqus求解器计算获得odb结果文件。
[0044]
步骤30、采用python语言进行二次开发访问加工数据，提取刀具的温度、接触应力等数据，计算刀具磨损率，并构建刀具磨损率云图。具体为：在python脚本中使用openodb命令访问odb结果文件，提取需要求解的分析步骤，并建立一个空字典，用于后面存储每一帧的磨损值列表。在上一个for循环语句内，再次用for循环语句对每一个场变量对象进行遍历，提取该场变量在有限元模型表面节点的每一个对应值，并将这些值带入编写的磨损公式计算，然后将计算的磨损值添加到空列表中。将遍历的每一帧求得的磨损值列表添加到建好的字典中，然后将所有的磨损值列表相加求和，获得这一分析步中有限元模型表面节点的磨损值列表，并对最终磨损值除以仿真时间，得到刀具所有节点的磨损率列表。再次使用for循环语句遍历刀具表面节点，获得每一节点的节点编号并将其添加到一个空列表中。使用fieldoutput命令创建一个新的场变量，将存储节点编号的列表和存储磨损率的列表添加到场变量中，并为场变量起一个名字，叫wearrate，然后使用save命令保存新的场变量。使用abaqus软件打开odb文件，打开时取消勾选read-only选项，然后用run script选项运行python二次开发编写的程序，使刀具磨损率在abaqus软件的后处理中显示出来，如图4所示为刀具磨损率云图。
[0045]
步骤40、确定单次磨损时长t
x
和磨损方向，根据刀具表面磨损方向、磨损率以及t
x
计算刀具节点在x、y、z轴上的磨损值；作为一种优选的实施例，权衡模拟仿真时间成本和精度需求，所选择t
x
为1h；刀具表面磨损方向指向轮廓表面法向量，凭借该向量计算出刀具节点在x、y、z轴上的磨损位移。
[0046]
具体来说，在三维铣削加工过程中，刀具磨损涉及刀具的几何形状、切削角度等多方面的变化，在三维空间中这些变化的方向不尽相同，因此刀具磨损量并非一个标量，而是一个三维的向量。刀具磨损向量垂直于工件材料的相对滑移速度方向并指向刀身，即指向刀具表面的法向量。对于一个表面来说，如果表面上存在三个点p1、p2、p3，则该表面的法向量可以表示为：
[0047][0048]
其中为表面法向量；为连接p1和p2的向量；为连接p1和p3的向量。假设p1、p2、p3坐标分别为(x1,y1,z1)、(x2,y2,z2)、(x3,y3,z3)，则
[0049][0050]
通过计算可以得出：
[0051][0052]
其中：i、j、k表示三维向量，a、b、c表示法向量的数值。基于以上公式，提取刀具表面节点，即可计算刀具表面法向量，获取刀具磨损方向。在python脚本中创建point类和
normalvector类数据结构，normalvector类自动计算表示法向量的a、b和c数值，并且自动生成归一化为单位向量后的nor_a，nor_b和nor_c表示数值。
[0053]
步骤50、比较当前磨损值vb是否达到刀具磨钝标准，当刀具磨损值vb达到刀具磨钝标准时，刀具失效，无法继续使用；
[0054]
作为一种优选的实施例，刀具磨损值vb》0.3mm。
[0055]
步骤60、为保证精加工过程中的加工精度和表面粗糙度，刀具磨钝标准设置为0.3mm，若磨损值vb≤0.3mm，基于python语言更新刀具轮廓，并重复步骤20至步骤50，直至磨损值vb达到刀具磨钝标准，刀具磨钝标准为现有国家参考标准，对于精加工刀具磨钝标准，可以选择为0.3mm，对于粗加工刀具磨钝标准，可以选择0.5mm至1mm；基于刀具各节点的磨损位移，使用python语言改写abaqus模型输入文件，从而实现刀具表面轮廓更新；通过导入新的输入文件至abaqus中即可开始下一次的模拟，无需重新设置有限元模型。
[0056]
具体来说，abaqus软件使用inp文本文件作为仿真模型的输入，在inp文件中记录了关于几何模型各组成节点的坐标、几何模型的材料性质和其他预处理参数，因此可以通过使用python语言改写inp文件里刀具模型的坐标值来实现刀具表面轮廓更新，inp文本文件的格式内容是固定的，不同的inp里面不同的内容只是组成模型的各个坐标、模型材料参数和材料接触参数等等的前处理内容不同。因此通过python语言遍历inp文件每一行，搜索出对应于刀具坐标的那部分文本，并在对应节点编号上使用磨损分量修改刀具节点坐标。具体来说，首先设置布尔变量writeflag为false，如果writeflag为true，则开始改写inp文件。在for循环当中，需要内置三个if语句，用以辨识inp文件固有的格式，三个if语句分别为if contents[i]＝＝'*part,name＝tool-1\n'and contents[i+1]＝＝'*node\n'；if contents[i]＝＝'*element,type＝c3d10mt\n'；if writeflag is true and contents[i]！＝'*node\n'。在第一个if语句中，如果条件成立，则设置writeflag为true，意味着循环已经到达写有刀具坐标的那些行；在第二个if语句中，如果条件成立，则跳出循环，意味着循环已经离开了写有刀具坐标的那些行；在第三个if语句当中，进行刀具坐标改写。具体来说，分别调用以下语句：updated_x＝float(line[1])-nodewear_array[0]、updated_y＝float(line[2])-nodewear_array[1]、updated_z＝float(line[3])-nodewear_array[2]、reline＝str(inplabel)+','+str(updated_x)+','+str(updated_y)+','+str(updated_z)+'\n'和contents[i]＝reline实现刀具x坐标改写、刀具y坐标改写、刀具z坐标改写、串联改写后的语句和覆盖inp文件原有内容。更新几何表面后刀具模型如图5、图6所示。
[0057]
步骤70、获得刀具磨损量与加工时间的关系。
[0058]
虽然本发明所揭露的实施方式如上，但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员，在不脱离本发明所揭露的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本发明的保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。

技术特征：
1.一种切削加工刀具磨损量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、针对不同的切削加工工况，构建相应的刀具磨损率模型；步骤2、模拟切削过程，获取刀具的加工数据；步骤3、采用python语言进行二次开发访问加工数据，提取刀具的温度、接触应力数据，计算刀具磨损率，并构建刀具磨损率云图；步骤4、确定单次磨损时长t
x
和磨损方向，根据刀具表面磨损方向、磨损率以及t
x
计算刀具节点在x、y、z轴上的磨损值；步骤5、比较当前磨损值vb是否达到刀具磨钝标准，当刀具磨损值vb达到刀具磨钝标准时，刀具失效；步骤6、刀具磨钝标准设置为0.3mm，若磨损值vb≤0.3mm，基于python语言更新刀具轮廓，并重复步骤2至步骤5，直至磨损值vb达到刀具磨钝标准；步骤70、获得刀具磨损量与加工时间的关系。2.如权利要求1所述的一种切削加工刀具磨损量预测方法，其特征在于，所述步骤1中，针对汽车覆盖件模具型面精加工切削过程，刀具磨损模型为usui模型，磨损公式为：其中dw/dt为磨损率，σ
n
为接触应力，v
s
为相对滑移速度，t为温度，a与b为常数。3.如权利要求1所述的一种切削加工刀具磨损量预测方法，其特征在于，所述步骤2中，通过abaqus软件进行切削过程数值模拟。4.如权利要求1所述的一种切削加工刀具磨损量预测方法，其特征在于，所述步骤3中，在python脚本中使用openodb命令访问odb结果文件，提取需要求解的步骤，并建立一个空字典，用于后面存储每一帧的磨损值列表。5.如权利要求1所述的一种切削加工刀具磨损量预测方法，其特征在于，所述步骤3中，在上一个for循环语句内，再次用for循环语句对每一个场变量对象进行遍历，提取场变量在有限元模型表面节点的每一个对应值，并将这些值带入磨损公式计算，然后将计算的磨损值添加到空列表中。6.如权利要求1所述的一种切削加工刀具磨损量预测方法，其特征在于，所述步骤3中，将遍历的每一帧求得的磨损值列表添加到建好的字典中，然后将所有的磨损值列表相加求和，获得这一分析步中有限元模型表面节点的磨损值列表。7.如权利要求1所述的一种切削加工刀具磨损量预测方法，其特征在于，所述步骤4中，根据模拟仿真时间成本和精度需求，单次磨损时长t
x
为1h。8.如权利要求1所述的一种切削加工刀具磨损量预测方法，其特征在于，所述步骤4中，刀具表面磨损方向指向轮廓表面法向量，根据该向量计算出刀具节点在x、y、z轴上的磨损位移。9.如权利要求1所述的一种切削加工刀具磨损量预测方法，其特征在于，基于刀具各节点的磨损位移，使用python语言改写abaqus模型输入文件，所述步骤6中，从而实现刀具表面轮廓更新。10.如权利要求1～9任一项所述的一种切削加工刀具磨损量预测方法，其特征在于，所
述步骤6中：通过导入新的输入文件至abaqus中即可开始下一次的模拟，无需重新设置有限元模型。

技术总结
本发明公开了一种切削加工刀具磨损量预测方法，包括以下步骤：首先针对不同的切削加工工况，构建相应的刀具磨损率模型；通过ABAQUS软件进行切削过程数值模拟，获取刀具的加工数据；采用Python语言进行二次开发访问加工数据，提取刀具的温度、接触应力等数据，计算刀具磨损率，并构建刀具磨损率云图；确定单次磨损时长和磨损方向，根据刀具表面磨损方向、磨损率以及t


技术研发人员：黄珍媛 李嘉伟
受保护的技术使用者：华南理工大学
技术研发日：2023.03.30
技术公布日：2023/7/18