应用K—means聚类算法划分曲面及实验验证
2017-04-08吴明阳张芮岳彩旭刘献礼丁云鹏朱
哈尔滨理工大学学报 2017年1期
吴明阳+张芮+岳彩旭+刘献礼+丁云鹏+朱磊
摘要:针对大型覆盖件模具整体加工质量难以保证问题,采用曲面分片划分的方法,将所选曲面按照一定精度进行离散,通过求取离散点的几何参数和加工参数,将曲面进行粗略划分;采用K-means聚类算法进一步确定划分区域的曲面片数量和聚类中心数,利用Voronoi图算法提取曲面的边界;针对铝合金材料划分后的曲面的不同区域采用不同的加工方式进行加工,通过传统方法与曲面分片方法进行加工对比试验,验证提出方法的正确性及可行性。
关键词:曲面划分;K-means算法;Voronoi图;铝合金
中图分类号:TG506 文献标志码:A 文章编号:1007-2683(2017)01-0054-06
0 引言
现代产品复杂度越来越高,其表面各处曲率变化相对较大,零件整体由很多曲率相同或相似的区域组成,如果采用传统的单一加工方式进行加工难免会导致加工效率低、整体加工质量下降等问题,因此,将自由曲面按照曲率相似进行分片,对不同曲面片采取不同的加工方式进行加工是很必要的。
由于自由曲面的轮廓型面曲率实时变化,一般情况下,三轴数控机床对其加工的加工效率和加工精度均很低。华中科技大学的陈涛和彭芳瑜深入研究了三轴数控加工自由曲面的轨迹的生成算法及其轨迹优化,以此来提高自由曲面的加工效率;为了弥补三轴数控机床加工自由曲面加工条件的限制,Bedi et al.提出在五轴数控加工中的加工路径规划,该方法中加工刀具的方向取决于自由曲面曲率变化决定的运算法则;……
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