【摘 要】
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运动规划是数控系统的核心环节之一,运动规划算法的优劣将直接影响加工过程的安全平稳、零件表面质量、加工精度和加工效率。在传统的规划方法中,轴向加速度约束为定值约束,这种规划方式不能充分发挥机床各轴的加减速能力,从而影响加工效率。针对以上问题,本文提出一种新的具有轴向加速度动态约束的NURBS参数路径进给速度规划算法以及NURBS分段融合规划算法解决方案。具体研究如下:首先NURBS路径进行预处理,开
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运动规划是数控系统的核心环节之一,运动规划算法的优劣将直接影响加工过程的安全平稳、零件表面质量、加工精度和加工效率。在传统的规划方法中,轴向加速度约束为定值约束,这种规划方式不能充分发挥机床各轴的加减速能力,从而影响加工效率。针对以上问题,本文提出一种新的具有轴向加速度动态约束的NURBS参数路径进给速度规划算法以及NURBS分段融合规划算法解决方案。具体研究如下:首先NURBS路径进行预处理,开发一种基于弧长自适应参数二分离散算法。通过Simpson数值方式计算弧长,同时引入两个弧长计算限制参数,控制弧长计算精度和离散采样点数目。对获得的离散采样点,构建了具有切向速度、加速度、加加速度和轴向动态约束的多约束优化模型,通过两次线性规划和轴向转矩参考处理求解模型,最后对采样点速度进行拟合样条,供数控系统调用。开发完成具有动态约束的NURBS路径规划算法。针对较长路径会随采样点的数目增多而导致算法效率降低问题,基于动态约束规划算法,提出了NURBS分段融合规划算法解决方案。其中包括分割子段、构建融合区、融合规划调度、数据集的拼接和整合环节。最终得到在参数域是完备的多段u-v样条集。最后算法验证和实验。设计对比实验,与传统定值约束对比,实验结果表明,所提的动态约束的NURBS参数路径进给速度规划算法,在保持一定精度情况下大幅降低使加工时间,提高加工效率。开发的NURBS分段融合规划算法解决方案和整段全局一次性规划对比,结果表明所提的分段融合规划算法可以很好保持全局规划结果,并且算法计算复杂度由O(n2.80)的指数级规划时间增长降至为O(n1.07)的近线性增长。
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