一种曲面零件的形位误差原位补偿加工方法

摘要

本发明是一种曲面零件的形位误差原位补偿加工方法。包括如下步骤：1）将接触式触发测头安装在数控机床的主轴上；2）对待测曲面进行加工精度检测；3）将被加工曲面的形位误差分解为系统误差和随机误差；4)根据上一步获取的系统误差，修改原有的数控代码；5)在原来的装夹位置对被加工曲面进行原位再加工。本发明克服了目前复杂曲面零件误差补偿中存在的在三坐标测量机(CMM)上对曲面零件进行形位误差离线检测后，若误差超过设定值需重新在数控铣床上装夹工件才能进行补偿加工的缺点，使检测过程和误差补偿过程直接在同一台数控铣床上进行，避免了零件多次装夹所带来的定位误差，使加工和检测集成在一起，可有效提高生产效率及提高被加工曲面的加工精度。

主权项

一种曲面零件的形位误差原位补偿加工方法，其特征在于包括有如下步骤：1)将接触式触发测头安装在数控机床的主轴上；2)对被加工曲面进行加工精度检测；3)将被加工曲面的形位误差分解为系统误差和随机误差；4)根据上一步获取的系统误差，修改原有的数控代码；5)在原来的装夹位置对被加工曲面进行原位再加工；上述步骤3)将被加工曲面的形位误差分解为系统误差和随机误差采用空间统计分析方法,上述空间统计分析方法如下：空间统计分析方法是以具有地理空间信息特性的事物或现象的空间相互作用及变化规律为研究对象，以具有空间分布特点的区域化变量理论为基础的一门新学科，可以研究空间分布数据的结构性与随机性、空间相关性与依赖性，空间统计分析方法假设研究区中所有的值都是非独立的，相互之间存在相关性，在空间或时间范畴内，这种相关性被称为自相关；空间自相关分析是检验具有空间位置的某变量的观测值是否显著地与其相邻空间点上的观测值相关联，Moran’sI统计是全局空间相关性分析的一种有效的定量统计方法，从统计学的观点来看，通过在线检测得到的取样点的形位误差可以看作空间分布的数据点，从而为应用空间统计学方法分析形位误差提供了可能，若用ε_i表示样本位置点i到理想曲面的形位误差，表示n个测量点处的ε平均值，莫兰指数Moran’sI表示为：$\mathrm{Moran}\prime \mathrm{s\; I}=\frac{n}{S_0}\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{\omega }_{\mathrm{ij}}({ϵ}_i-\overline{ϵ})({ϵ}_j-\overline{ϵ})}{\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{({ϵ}_i-\overline{ϵ})}^2}---\left(1\right)$此处ω_ij表示在位置i点处，位置j对它的空间作用的度量权重系数；检验统计量由下式计算$Z=\frac{(\mathrm{Moran}\prime \mathrm{s\; I})-{\mu }_M}{{\sigma }_M}---\left(2\right)$上式中μ_M＝E{Moran'sI}${\sigma }_M=\sqrt{\mathrm{Var}\{\mathrm{Moran}\prime \mathrm{s\; I}\}}$如果取样点形位误差{ε_i}具有空间自相关性，就表示具有相近值的取样点形位误差趋向于聚集在相邻的区域，因此，采用假设检验的方法进行分析，假设检验的方法描述为：取显著性水平为0.01，其标准正态分布的临界值Z_0.01的值是2.33，如果Z<Z_0.01，则认为偏差服从空间独立分布，偏差就可以作为是随机误差了；反之如果Z>Z_0.01，则认为偏差具有自相关性，误差值既包括随机误差部分，又包括系统误差部分，在此情况下，还需要进行误差分解，分别求出系统误差和随机误差；进一步的误差分解方法为：11)构造确定性曲面，确定性曲面是将系统误差迭加到理想曲面上形成的新曲面，以工程上常用的双三次B样条曲面描述确定性曲面模型；12)计算各样本点的残差，残差是样本位置点到确定性曲面的法向偏差；根据检验统计量Z的值判断残差的空间相关性；13)若残差服从空间统计分布的独立性条件，则残差可以视为随机误差，形位误差与残差的差值即为系统误差，计算终止；若残差不服从空间统计分布的独立性条件，则增加确定性曲面的曲面片数量，转11)。