基于误差分布图的五轴在机测量路径优化方法

doi:10.7527/S1000-6893.2023.29261

航空发动机高性能制造专栏

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基于误差分布图的五轴在机测量路径优化方法

郭彦亨¹, 万能¹(), 庄其鑫¹, 刘博¹, 李欣欣¹, 王道²

^1.西北工业大学机电学院，西安 710072
^2.中国航发南方工业有限公司，株洲 412002

收稿日期:2023-07-03 修回日期:2023-08-05 接受日期:2023-09-07 出版日期:2024-07-15 发布日期:2023-11-01
通讯作者: 万能 E-mail:wanneng@nwpu.edu.cn
基金资助:
国家自然科学基金(52175435);西北工业大学博士论文创新基金(CX2023051)

Optimization method for five⁃axis on⁃machine measurement path based on error distribution graph

Yanheng GUO¹, Neng WAN¹(), Qixin ZHUANG¹, Bo LIU¹, Xinxin LI¹, Dao WANG²

^1.School of Mechanical Engineering，Northwest Polytechnical University，Xi’an 710072，China
^2.AECC South Industry Co. ，Ltd，Zhuzhou 412002，China

Received:2023-07-03 Revised:2023-08-05 Accepted:2023-09-07 Online:2024-07-15 Published:2023-11-01
Contact: Neng WAN E-mail:wanneng@nwpu.edu.cn
Supported by:
National Natural Science Foundation of China(52175435);Innovation Foundation for Doctor Dissertation of Northwestern Polytechnical University(CX2023051)

摘要/Abstract

摘要：

五轴在机测量中，测量路径规划同时决定标定效率、测量效率和机床定位误差影响下的测量精度。为了获得兼顾测量精度与效率的最优测量工艺，提出了一种基于误差分布图的在机测量路径优化方法。首先，根据干涉检查结果构建各待测点的测量可行图。接着，利用定位误差影响模型预测可行图内的测量误差分布。为满足在机测量精度和效率最优，以测量误差作为精度优化目标，结合测量路径长度和标定点数量构建效率优化目标，建立多目标优化模型。基于NSGA-Ⅱ求解模型，优化测量路径。最后，以离心式叶轮为例进行验证，采用此方法不仅能减少红宝石触碰点和测量路径长度以提高效率，同时还能精确补偿预行程误差并减少引入的机床定位误差影响以提升测量精度，实验结果表明该优化方法使标定时间减少55.28%，测量时间减少10.2%，同时平均测量误差减少26.7%，说明该方法具有良好的可行性。

关键词: 在机测量, 测量可行图, 测量误差, 预行程误差, 路径规划

Abstract:

In five-axis on-machine measurement， the measurement path planning determines calibration efficiency， measurement efficiency， and measurement accuracy under the influence of machine positioning errors. In order to obtain a measurement path that balances measurement accuracy and efficiency， this paper proposes an on-machine measurement path optimization method based on the error distribution graph. First， the measurement feasible graph of each to-be-measured point is constructed based on the results of interference checking. Then， a positioning error impact model is used to predict the measurement error distribution within the feasible graph. To improve the on-machine measurement accuracy and efficiency， the measurement error is used as the accuracy optimization target， and the efficiency optimization target is constructed by combining the measurement path length and the number of calibration points， and therefore， the multi-objective optimization model is established. NSGA-Ⅱ is used to solve the optimization model and optimize the measurement path. Finally， the centrifugal impeller is used as an example to verify that this method can not only reduce the ruby touch points and measurement path length to improve efficiency， but also accurately compensate for the pre-travel error and reduce the effect of the introduced machine positioning error to improve the measurement accuracy. The experimental results show that the optimized method can reduce the calibration time by 55.28%， the measurement time by 10.2%， and the average measurement error by 26.7%， indicating that the method has good feasibility.

Key words: on-machine measurement, measurement feasibility graph, measurement error, pre-travel error, path planning

中图分类号:

V260.5

郭彦亨, 万能, 庄其鑫, 刘博, 李欣欣, 王道. 基于误差分布图的五轴在机测量路径优化方法[J]. 航空学报, 2024, 45(13): 629261.

Yanheng GUO, Neng WAN, Qixin ZHUANG, Bo LIU, Xinxin LI, Dao WANG. Optimization method for five⁃axis on⁃machine measurement path based on error distribution graph[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2024, 45(13): 629261.

图/表 18

图 1

图 2

图 3

图 4

图 5

图 6

图 7

图 8

图 9

图 10

图 11

表 1

表 2

图 12

图 13

图 14

图 15

图 16

参考文献 23

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主管单位：中国科学技术协会主办单位：中国航空学会北京航空航天大学

序号	X/mm	Y/mm	Z/mm	序号	X/mm	Y/mm	Z/mm
1	-38.454	-4.825	-9.936	13	-40.559	-13.770	-21.800
2	-38.671	-7.092	-12.760	14	-42.318	-16.164	-24.591
3	-39.222	-9.306	-15.615	15	-44.439	-18.696	-27.277
4	-40.114	-11.516	-18.464	16	-46.899	-21.384	-29.839
5	-41.372	-13.784	-21.287	17	-35.865	-4.9440	-10.394
6	-42.994	-16.164	-24.039	18	-36.275	-7.1230	-13.386
7	-44.97	-18.672	-26.695	19	-37.067	-9.280	-16.400
8	-47.289	-21.324	-29.236	20	-38.219	-11.473	-19.381
9	-37.159	-4.882	-10.167	21	-39.746	-13.752	-22.306
10	-37.475	-7.112	-13.072	22	-41.646	-16.161	-25.136
11	-38.132	-9.293	-16.002	23	-43.911	-18.720	-27.854
12	-39.166	-11.495	-18.927	24	-46.521	-21.435	-30.429

序号	实验1	实验2	序号	实验1	实验2	序号	实验1	实验2
1	（-71.0，324.0）	（-67.2，345.2）	9	（-80.0，1.0）	（-69.3，355.3）	17	（-73.0，333.0）	（-69.5，342.6）
2	（-71.0，345.0）	（-69.8，353.2）	10	（-77.0，348.0）	（-69.0，1.6）	18	（-78.0，325.0）	（-73.0，352.8）
3	（-80.0，335.0）	（-71.6，356.2）	11	（-82.0，1.0）	（-71.4，5.5）	19	（-81.0，342.0）	（-77.3，357.4）
4	（-74.0，344）	（-72.4，0.2）	12	（-76.0，0.0）	（-73.0，14.0）	20	（-68.0，6.0）	（-74.7，353.8）
5	（-74.0，345.0）	（-71.5，359.0）	13	（-77.0，341.0）	（-75.3，12.7）	21	（-72.0，341.0）	（-57.0，357.4）
6	（-70.0，340.0）	（-75.4，3.2）	14	（-55.0，357.0）	（-73.6，12.7）	22	（-78.0，340.0）	（-56.6，358.0）
7	（-73.0，6.0）	（-53.7，356.3）	15	（-63.0，329.0）	（-58.9，10.6）	23	（-58.0，336.0）	（-59.3，1.2）
8	（-58.0，323.0）	（-52.6，353.4）	16	（-54，0，326.0）	（-59.7，13.5）	24	（-59.0，322.0）	（-62.5，357.5）

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基于误差分布图的五轴在机测量路径优化方法

Optimization method for five⁃axis on⁃machine measurement path based on error distribution graph

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