一种基于加工参数的电火花线切割能耗预测模型

摘要

本发明公开了一种基于加工参数的电火花线切割加工能耗预测模型，模型建立分为五部分，分别是建立电火花线切割加工机床的总能耗模型、建立表面粗糙度与加工电参数的关系模型、建立去除工件体积的计算模型、建立脉冲系统的材料去除率与加工参数的关系模型，建立脉冲系统的平均功率与脉冲系统的材料去除率的关系模型，最后五部分相结合获得电火花线切割加工机床的总能耗模型。本发明能在工艺设计阶段通过该能耗预测模型准确预测加工能耗和加工时间，从而可以在生产加工前对加工参数的设定进行优化选择，以达到最终降低能耗，提高能效的目的，对线切割行业具有一定的理论和现实意义。

说明书

【技术领域】

本发明涉及电火花线切割加工的技术领域，特别是基于加工参数的电火花线切割能耗预测模型的技术领域。

【背景技术】

研究表明，工业消耗了大量的能量和资源，对环境造成巨大的负担。在世界范围内，工业部门的能源消耗占总能源消耗的37％，二氧化碳排放的17％，且该数据呈快速上升的趋势。其中，作为一种非传统的加工方式，电火花线切割加工在复杂几何形状和精度的材料加工中具有很大的优势，因此广泛应用于航空航天、汽车、医疗、工具和模具制造等行业。但与传统的加工方式相比，电火花线切割的能耗更大，且能耗几乎可以归结为加工过程中的电能消耗，近60％的环境影响源于电能的消耗。而且电火花线切割加工的能效很低，加工能耗仅占总能耗的64％(Gamage等，2016)，间隙火花放电能量仅占脉冲系统提供能量的51％(Fan等，2014)。

在世界范围内，特别是在传统制造业中，已经有了大量的研究工作来减少能源消耗和提高能源效率。一种基于工艺设计参数的低碳铸造工艺方法可以有效降低铸造过程中的碳排放(Zheng等，2018)。为了最小化机床的能耗，可对加工零件的特征进行排序(Hu等，2017)。同时，在对一种可持续加工的能量进行建模时，也需将操作者的能量消耗加入计算(Jia等，2018)。电火花切割机床占电火花加工机床总数的60％以上，中国每年生产电火花线切割机床3万多台，占世界工业的70％，高耗能，低能效成为电火花线切割机床的亟待解决的问题之一。为了进一步降低电火花线切割加工的能耗，需对电火花线切割加工能量的构成进行分析(Lai等，2018)，一种基于特征和事件的电火花线切割加工模型可以来描述加工过程(Zheng等，2018)。

电火花线切割加工的能耗很大程度上取决于加工参数的设置，同时加工参数的设置也会影响工件表面粗糙度和材料去除率。但是，在电火花线切割加工中，对不同加工参数下的能耗预估经常会被忽略。因此，本文建立了一种基于加工参数的电火花线切割能耗预测模型，能够准确预测加工能耗和加工时间，从而可以在生产加工前对加工参数的设定进行优化选择，以达到最终降低能耗，提高能效的目的。

【发明内容】

为了填补现有技术中的空白，本发明提出一种基于加工参数的电火花线切割能耗预测模型。在工艺设计阶段通过该能耗预测模型准确预测加工能耗和加工时间，从而可以在生产加工前对加工参数的设定进行优化选择，以达到最终降低能耗，提高能效的目的，对线切割行业具有一定的理论和现实意义。

为实现上述目的，本发明提出了一种基于加工参数的电火花线切割能耗预测模型，分为五部分：建立电火花线切割加工机床的总能耗模型、建立表面粗糙度与加工参数的关系模型、建立去除工件体积的计算模型、建立脉冲系统的材料去除率与加工参数的关系模型，建立脉冲系统的平均功率与脉冲系统的材料去除率的关系模型，最后五部分相结合获得电火花线切割加工机床的总能耗模型。

建立基于加工参数的电火花线切割能量预测模型具体包含以下步骤：

步骤一：建立电火花线切割加工机床的总能耗模型E_WEDM-LS，E_WEDM-HS：

，所述E_WEDM-LS为低速单向走丝线切割加工的总能耗，E_WEDM-HS为高速往复走丝线切割加工的总能耗，P_CNC为数控系统的功率，P_cool为冷却系统的功率，P_feed为进给系统的功率，P_wire-speed为运丝系统在某一特定丝速下的功率，MRR_pulse为脉冲系统的材料去除率，f(MRR_pulse)为脉冲系统的平均功率关于材料去除率的计算函数，Q_volume为去除工件体积，N为电极丝换向次数，t_wri-speed为在某一特定丝速下电极丝的换向间隔时间，t_wr-speed为某一特定丝速下电极丝的换向周期，E_wr-speed为在某一特定丝速下电极丝换向的能耗。

步骤二：建立表面粗糙度R_a与加工参数I_p，t_on的关系模型：

所述C，c₁，c₂为模型公式系数，t_on为脉宽时间，I_p为峰值电流。

步骤三：建立去除工件体积Q_volume的计算模型：

所述ε为切割过程中电极丝到工件左右切割面的距离之和，为电极丝的直径，H为工件的厚度，L为工件加工长度。

步骤四：建立脉冲系统的材料去除率MRR_pulse与加工参数I_p，t_off的关系模型：

MRR_pulse＝c₃I_p+c₄I_p²+c₅t_off+c₆t_off²+δ，所述c₃，c₄，c₅，c₆为模型公式单项式系数，δ为常数项系数，t_off为脉间距，f(I_p，t_off...)为脉冲系统的材料去除率关于加工参数的计算函数，其他符号同上。

步骤五：建立脉冲系统的平均功率和脉冲系统的材料去除率MRR_pulse的关系模型：

所述c₇为模型公式的单项式系数，γ为模型公式的常数项系数，其他符号同上。

最后的求和公式：

，所述符号同上。

作为优选，所述加工参数为数控系统中峰值电流I_p、脉宽时间t_on、脉间距值t_off；峰值电流为电火花线切割机床中的功放管数设定值；

作为优选，所述脉冲系统的平均功率与材料去除率MRR_pulse成正比例关系，其中脉间距t_off的增加将直接导致材料去除率的减小；所述脉间距的值在数控系统中设定；

作为优选，所述数控系统的功率P_CNC，冷却系统的功率P_cool视为常数。

本发明的有益效果：本发明提出了一种基于加工参数的电火花线切割加工能耗预测模型，能够在工艺设计阶段通过该能耗预测模型准确预测加工能耗和加工时间，从而可以在生产加工前对加工参数的设定进行优化选择，以达到最终降低能耗，提高能效的目的，对线切割行业具有一定的理论和现实意义。

本发明的特征和优点将通过实例结合附图的形式进行详细说明。

【附图说明】

图1是本发明一种基于加工参数的电火花线切割加工能耗预测模型的电火花线切割加工能耗影响因素分析图；

图2是本发明一种基于加工参数的电火花线切割加工能耗预测模型的加工工件表面粗糙度图；

图3是本发明一种基于加工参数的电火花线切割加工能耗预测模型的加工总能耗图；

【具体实施方式】

参阅图1-图3，本发明的建模过程分为五个部分，分别是建立电火花线切割加工机床的总能耗模型、建立表面粗糙度与加工参数的关系模型、建立去除工件体积的计算模型、建立脉冲系统的材料去除率与加工参数的关系模型，建立脉冲系统的平均功率与脉冲系统的材料去除率的关系模型，最后五部分相结合获得电火花线切割加工机床的总能耗模型。

建立基于加工参数的电火花线切割能耗预测模型具体包含以下步骤：

步骤一：建立电火花线切割加工机床的总能耗模型E_WEDM-L5，E_WEDM-HS：

，所述E_WEDM-LS为低速单向走丝线切割加工的总能耗，E_WEDM-HS为高速往复走丝线切割加工的总能耗，P_CNC为数控系统的功率，P_cool为冷却系统的功率，P_feed为进给系统的功率，P_wire-speed为运丝系统在某一特定丝速下的功率，MRR_pulse为脉冲系统的材料去除率，f(MRR_pulse)为脉冲系统的平均功率关于材料去除率的计算函数，Q_volume为去除工件体积，N为电极丝换向次数，t_wri-speed为在某一特定丝速下电极丝的换向间隔，t_wr-speed为某一特定丝速下电极丝的换向周期，E_wr-speed为在某一特定丝速下电极丝换向的能耗。

步骤二：建立表面粗糙度R_a与加工参数I_p，t_on的关系模型：

所述C，c₁，c₂为模型公式系数，t_on为脉宽时间，I_p为峰值电流。

步骤三：建立去除工件体积Q_volume的计算模型：

所述ε为切割过程中电极丝到工件左右切割面的距离之和，为电极丝的直径，H为工件的厚度，L为工件加工长度。

步骤四：建立脉冲系统的材料去除率MRR_pulse与加工参数I_p，t_off的关系模型：

MRR_pulse＝c₃I_p+c₄I_p²+c₅t_off+c₆t_off²+δ，所述c₃，c₄，c₅，c₆为模型公式单项式系数，δ为常数项系数，t_off为脉间距，f(I_p，t_off...)为脉冲系统的材料去除率关于加工参数的计算函数，其他符号同上。

步骤五：建立脉冲系统的平均功率和脉冲系统的材料去除率MRR_pulse的关系模型：

所述c₇为模型公式的单项式系数，γ为模型公式的常数项系数，其他符号同上。

最后的求和公式：

，所述符号同上。

具体的，所述加工参数为数控系统中峰值电流I_p、脉宽时间t_on、脉间距值t_off；峰值电流为电火花线切割机床中的功放管数设定值；

具体的，所述脉冲系统的平均功率与材料去除率MRR_putse成正比例关系，其中脉间距t_off的增加将直接导致材料去除率的减小；所述脉间距的值在数控系统中设定；

具体的，所述数控系统的功率P_CNC，冷却系统的功率P_cool视为常数。

本发明工作过程：本发明一种基于加工参数的电火花线切割加工的能耗预测模型在工作过程中，结合附图进行说明。

加工实例选择DK7740D高速往复走丝电火花线切割机床，列出该电火花线切割机床的信息如下：直径为0.18mm的钼丝，数控系统的额定功率为190W，冷却系统的额定功率为280W，工作台进给系统的额定功率为100W。下表列出了不同速度等级设定下运丝系统的功率、丝速、换向周期及换向能耗的具体值。

选用加工工件材料为Q235钢，分别选择15mm，20mm，25mm，30mm厚度的工件进行加工，下表列出了加工参数的设定值。

经验证，表面粗糙度值主要受峰值电流和脉宽时间的影响，因此只需建立表面粗糙度和峰值电流、脉宽时间的关系模型即可，并通过拟合软件得出模型公式。以加工厚度为15mm的工件为例，下表列出了不同峰值电流，脉宽时间设定下的工件表面粗糙度值：

在加工过程中，当峰值电流恒定时，工件厚度的改变几乎不会影响材料去除率的大小。同样的，当脉间距恒定时，脉宽时间的改变几乎不会影响材料去除率的大小。因此，只需建立脉冲系统的材料去除率与峰值电流、脉间距的模型公式即可。

脉冲系统的功率对单位脉冲能量有很大的影响，而材料去除率主要受单位脉冲能量的影响，单位脉冲能量越高，材料去除率越大。脉间距的增大也将直接导致材料去除率的减小。脉冲系统的功率受多方面因素的影响，故只需建立脉冲系统的平均功率与材料去除率的关系模型。下表列出了不同的材料去除率对应的脉冲系统平均功率。

根据以上条件，可以分别建立表面粗糙度和加工参数的关系模型、建立脉冲系统的材料去除率与加工参数的关系模型、以及建立脉冲系统的平均功率与脉冲系统的材料去除率的关系模型。

建立表面粗糙度R_a和加工参数I_p，t_on的关系模型：

R_a＝1.96673t_on^0.12441I_p^0.3068

建立脉冲系统的材料去除率MRR_putse与加工参数I_p，t_off的关系模型：

MRR_pulse＝12.89519I_p-1.81502I_p²-3.4559t_off+0.10979t_off²+16.5421

建立脉冲系统的平均功率与脉冲系统的材料去除率MRR_pulse的关系模型：

最后的求和公式：

为验证模型的准确性，加工相同的工件，其中工件厚度及加工路径均相同，并要求表面粗糙度值为避免偶然性，加工过程重复进行两次。加工参数设定为:脉宽时间为10μs，脉间距为8，峰值电流为1.5A。

经测量，在该加工参数下的加工两个相同工件的表面粗糙度分别为2.91μm和3.05μm，符合加工要求。经计算，预测加工时间为2174.82s，实际加工时间为2115.6s，精度为94.22％；预测加工总能耗为1545449.448J，实际加工总能耗为1574863.764J，精度为98.13％；模型精度符合要求。加工总能耗如图3所示。

本发明能够在工艺设计阶段通过加工工艺要求预测电火花线切割加工的加工能耗及加工时间，从而可以在生产加工前对电参数的设定进行优化选择，以达到最终降低能耗，提高能效的目的，对线切割行业具有一定的理论和现实意义。

上述实例是对本发明的说明，不是对本发明的限定，任何对本发明简单变换后的方案均属于本发明的保护范围。