0 引言

　　滾動(dòng)軸承作為機(jī)械裝備的關(guān)鍵基礎(chǔ)件，其制造精度直接影響整機(jī)性能?，F(xiàn)有軸承加工工藝存在參數(shù)設(shè)定依賴經(jīng)驗(yàn)且固化、工藝鏈協(xié)同不足導(dǎo)致效率低下、能耗控制與質(zhì)量監(jiān)控脫節(jié)等問題，導(dǎo)致軸承行業(yè)平均生產(chǎn)效率低于理論水平 30%，能源利用率僅為 65%。

　　智能制造環(huán)境下，軸承加工工藝優(yōu)化轉(zhuǎn)變?yōu)榛谌鞒虜?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)性優(yōu)化。通過引入數(shù)字孿生、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)加工參數(shù)與質(zhì)量指標(biāo)關(guān)系的精確建模;通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)與邊緣計(jì)算，實(shí)現(xiàn)加工參數(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與調(diào)整;通過云平臺(tái)與知識(shí)圖譜，實(shí)現(xiàn)工藝知識(shí)累積與復(fù)用。智能化工藝優(yōu)化可將軸承加工效率提升 15%~25%，能源利用率提高至 85% 以上，批次間質(zhì)量一致性提升 30%，同時(shí)縮短新產(chǎn)品開發(fā)周期 40% 以上。

　　1 滾動(dòng)軸承數(shù)控加工工藝優(yōu)化方法

　　1.1 工藝影響因素分析與量化建模

　　滾動(dòng)軸承數(shù)控加工工藝優(yōu)化需識(shí)別并量化關(guān)鍵影響因素，其中切削力、主軸轉(zhuǎn)速、進(jìn)給量及刀具磨損是影響加工質(zhì)量的核心參數(shù)，存在復(fù)雜交互作用：

　　切削力直接影響加工表面質(zhì)量，主軸轉(zhuǎn)速與進(jìn)給量共同決定材料去除率，刀具磨損影響加工穩(wěn)定性。

　　切削力預(yù)測(cè)模型為：Fc?=Kc?ap?f0.75vp−0.15?(1+γB)

　　式中，F(xiàn)c?為主切削力(N)，Kc?為材料切削系數(shù)，ap?為切削深度(mm)，f為進(jìn)給量(mm/r)，vp?為切削速度(m/min)，B為刀具后刀面磨損寬度(mm)，γ為磨損影響系數(shù)。

　　工藝優(yōu)化需滿足多目標(biāo)約束條件：表面粗糙度Ra≤0.4μm，圓度誤差≤2μm，單件加工時(shí)間件。

　　1.2 智能優(yōu)化模型構(gòu)建

　　構(gòu)建融合數(shù)字孿生的工藝仿真框架，由物理模型(基于有限元法模擬應(yīng)力分布和材料變形)和數(shù)據(jù)模型(利用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)加工質(zhì)量)組成，互為補(bǔ)充以提高預(yù)測(cè)精度。

　　針對(duì)多目標(biāo)優(yōu)化問題，采用 NSGA-II 算法求解 Pareto 最優(yōu)解集，目標(biāo)函數(shù)定義為：????min F1?(x)=Ra(x)min F2?(x)=εroundness?(x)min F3?(x)=T(x)?

　　式中，x為決策變量向量(含切削速度、進(jìn)給量、切削深度等)，Ra為表面粗糙度預(yù)測(cè)函數(shù)，εroundness?為圓度誤差預(yù)測(cè)函數(shù)，T為加工周期時(shí)間預(yù)測(cè)函數(shù)。

　　約束條件通過罰函數(shù)法整合，例如主軸功率限制：Pcutting?=60×1000Fc?vc??≤Pmax?η

　　式中，Pcutting?為切削功率(kW)，Pmax?為主軸額定功率(kW)，η為功率利用系數(shù)。

　　通過 NSGA-II 算法迭代計(jì)算得到 Pareto 前沿曲面，為決策者提供均衡各目標(biāo)的可行解。

　　1.3 工藝動(dòng)態(tài)優(yōu)化實(shí)施

　　設(shè)計(jì)基于多傳感器融合的在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，集成振動(dòng)傳感器和聲發(fā)射信號(hào)采集裝置，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)加工狀態(tài)：

　　振動(dòng)信號(hào)用于識(shí)別機(jī)床狀態(tài)和切削穩(wěn)定性，聲發(fā)射信號(hào)敏感于刀具磨損和表面質(zhì)量變化，通過小波變換和特征提取轉(zhuǎn)化為特征指標(biāo)。

　　在邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)部署基于模糊 PID 控制的參數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整策略：Δvc?=Kp?e(t)+Ki?∫0t?e(τ)dτ+Kd?dtde(t)?

　　式中，Δvc?為切削速度調(diào)整量，e(t)為當(dāng)前質(zhì)量偏差，Kp?、Ki?、

　　Kd?為比例、積分、微分系數(shù)(由模糊規(guī)則實(shí)時(shí)調(diào)整)。例如，刀具磨損加劇時(shí)降低切削速度，振動(dòng)異常時(shí)調(diào)整進(jìn)給量以保持穩(wěn)定性。

　　將工藝優(yōu)化集成到數(shù)字孿生系統(tǒng)，形成 “仿真→執(zhí)行→反饋” 閉環(huán)流程：

　　數(shù)字孿生模型持續(xù)接收實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，更新參數(shù)實(shí)現(xiàn)虛實(shí)融合，通過對(duì)比預(yù)測(cè)與實(shí)際結(jié)果自我學(xué)習(xí)以提高精度。

　　基于知識(shí)圖譜技術(shù)形成優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)知識(shí)庫(kù)，支持未來工藝快速部署。

　　2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與結(jié)果分析

　　2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與平臺(tái)搭建

　　以 6206 深溝球軸承套圈(GCr15 軸承鋼，熱處理后硬度 HRC60±2)為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，實(shí)驗(yàn)平臺(tái)包括五軸數(shù)控機(jī)床(DMG MORI DMU 50)、三向測(cè)力儀、聲發(fā)射傳感器及白光干涉儀，分別用于采集切削力、監(jiān)測(cè)聲學(xué)信號(hào)、測(cè)量表面粗糙度和形狀誤差。

　　設(shè)計(jì)三組對(duì)比實(shí)驗(yàn)(每組加工 30 件)：

　　傳統(tǒng)工藝組：基于經(jīng)驗(yàn)設(shè)定固定參數(shù);

　　單目標(biāo)優(yōu)化組：采用田口法優(yōu)化表面粗糙度;

　　多目標(biāo)智能優(yōu)化組：采用 NSGA-II 算法求解 Pareto 最優(yōu)解，結(jié)合動(dòng)態(tài)調(diào)整策略。

　　初始工藝參數(shù)設(shè)置如下：

　　參數(shù)傳統(tǒng)工藝組單目標(biāo)優(yōu)化組多目標(biāo)智能優(yōu)化組

　　切削速度(m/min)120150135

　　進(jìn)給量(mm/r)0.100.080.09

　　切削深度(mm)0.200.150.18

　　冷卻液濃度(%)5.05.06.5

　　主軸轉(zhuǎn)速(r/min)120015001350

　　切入角(°)453035

　　刀具材料硬質(zhì)合金CBNCBN

　　刀具幾何參數(shù)(前角 / 后角，°)5/86/106/10

　　2.2 工藝性能指標(biāo)對(duì)比分析

　　多目標(biāo)智能優(yōu)化組在質(zhì)量、效率和能耗維度表現(xiàn)最優(yōu)：

　　質(zhì)量：表面粗糙度平均值 0.38μm(傳統(tǒng)組 0.52μm，單目標(biāo)組 0.42μm)，標(biāo)準(zhǔn)差 0.03μm(傳統(tǒng)組 0.09μm)，穩(wěn)定性顯著提升;圓度誤差平均值 1.42μm(傳統(tǒng)組 2.35μm，單目標(biāo)組 1.95μm)，改進(jìn)率 39.6%，主要降低 2~5 階諧波分量，與振動(dòng)信號(hào)實(shí)時(shí)控制相關(guān)。

　　效率：平均加工時(shí)間 28min / 件(傳統(tǒng)組 34min / 件)，提升 17.6%，優(yōu)化源于切削參數(shù)減少 3min、動(dòng)態(tài)調(diào)整減少換刀時(shí)間 2min、自適應(yīng)進(jìn)給控制減少空切時(shí)間 1min。

　　能耗與成本：主軸平均功率 4.2kW(傳統(tǒng)組 4.8kW)，降低 12.5%;過程能耗 2.1kW?h / 件(傳統(tǒng)組 2.8kW?h / 件)，降低 25%;加工成本 33.5 元 / 件(傳統(tǒng)組 42.6 元 / 件)，降低 21.4%。

　　其他指標(biāo)：刀具壽命 68 件 / 刀(傳統(tǒng)組 45 件 / 刀)，提升 51.1%;廢品率 0.5%(傳統(tǒng)組 2.3%)，降低 78.3%;CPK 值 1.8(傳統(tǒng)組 1.2)，提升 50%。

　　3 結(jié)論與展望

　　本研究提出的智能制造環(huán)境下滾動(dòng)軸承數(shù)控加工工藝優(yōu)化方法，通過建立工藝影響因素量化模型、構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化框架及設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)優(yōu)化策略，實(shí)現(xiàn)加工質(zhì)量、效率與能耗的綜合提升，創(chuàng)新點(diǎn)在于提出工藝參數(shù) - 設(shè)備狀態(tài) - 質(zhì)量指標(biāo)的耦合優(yōu)化機(jī)制，完成從靜態(tài)到動(dòng)態(tài)優(yōu)化的轉(zhuǎn)變。

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