数控加工中半精加工特征的识别及其应用

3 应用实例

　　利用上述算法对图15所示的待加工电极模型的最小内R角和最小槽间距进行识别。

图15 待加工电极模型

　　（1）人工识别最小槽间距Dmin和最小内R角半径。经观察与手工测量，待加工电极最小槽间距Dmin=5.134 mm，最小内 R 角半径 Rmin=3.200 mm。

　　（2）使用上述介绍的算法编写的程序自动分析。

　　由图16（f）可以看到待加工零件共有5个台阶面，因而作5个截面，得到的截面轮廓见图16（a）~图16（e）。第 1 个截面轮廓图 16（a）是一个矩形，不存在内R角和槽间距；第2个截面轮廓如图16（b）所示：最小内R角半径值为R3.200mm，最小槽间距为5.134 mm；第 3、4、5 个截面轮廓的最小内 R 角半径值和槽间距值都在图中表示，可以看到取值与第2个轮廓一样。因而该零件的最小内R角半径值为R3.200 mm，最小槽间距值为 5.134 mm，对比人工识别的结果，完全一致。

 图16 半精加工特征识别实例

4 结束语

　　现有的数控加工自动编程系统往往需要工程师人为判断出零件是否需要半精加工，并指出所需加工刀具，是依赖人机交互的半自动编程。提出的半精加工特征识别算法，可极大提高数控自动编程系统的自动化程度，减少人机交互。经过某模具企业的大量实例验证，该算法针对电极的分析结果准确性高达80%，满足企业实际应用需求。

　　提出的算法先获取截面轮廓，然后对截面轮廓作几何分析从而获取所需参数以达到特征识别的目的。然而对截面轮廓所做的几何分析是一个复杂的过程，为了达到这个目的并简化实现过程，算法实现在多处作了工程近似处理。例如在识别轮廓的内R角半径时，对于一般样条曲线的凹凸性并不是单调的，最准确地获取最小内R角半径值的方法是将样条曲线分割成多条凹凸性单调的曲线，然后挑选出内凹的曲线段，最后求取这些内凹曲线段的最小半径值。然而将样条曲线分割成多条凹凸性单调的曲线的过程难度很大，暂时还没有理想的算法能够做到，因而作工程近似，所有样条曲线都按照等弧长等分成多条曲线段，并将每一条曲线段近似看作凹凸性是单调的，这个等弧长值设置的越小结果越接近实际情况，但是它设置太小导致等分数过多会影响计算效率，为了在效率与准确率之间找到平衡，必然需要牺牲一定的识别准确率。另外作截面轮廓时的精度以及几何分析时的精度设置都会影响识别准确率，由于研究时间有限，没能找到最理想的2个精确值，后续研究可以在这个方面作深入分析，找到更理想的精确值从而提高识别准确率。