基于动素的机械加工工艺过程能耗建模方法资料
基于动素的机械加工工艺过程能耗建模方法
A Psp 0
) ,XF,YF,ZF(
X
Y
Z
) ,C (
C
)
• 动素-C功率
Kp P SEC MRR
• 动素-XF,YF,ZF功率
2 n 60
PXF (vxf ) Cx Dx vxf
Cx Pxfd 0
Dx mxf g 6 107xf
B 2 T f 60
Psp0 – 主轴系统功率损耗, kW Tf - 摩擦力矩 , N· m ω - 角速度, rad/s2 n - 主轴转速, r/min
vxf- X轴进给速度, mm/min
车削:
MRR 1 v f ap 60 1 v z fz w ap 60 d
主轴启动
车端面-x
粗车外圆-z
精车外圆-z
自动换刀 切槽-x
工件:45#钢 机床:CK6153i
实际加工过程的功率曲线图
2013-12-19
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建模方法
机械加工工艺过程能耗模型
映射关系
映射关系
活动
加工状态
动素
机械加工工艺过程首 先可划分为一系列具 有先后顺序的活动。
需建立活动与动素间的映射关系
动素为数控机床基本 的动作要素和能耗单 元，已建立动素功率 模型。
P (vyf ) Cy Dy vyf YF
PF (vzf ) Cz Dz vzf
铣削:
MRR
• ……
2013-12-19
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建模方法
机械加工工艺过程可划分为一系列具有先后顺序的活动。 活动: 表示机械加工工艺过程中机床操作任务的执行，它可以表示数控语句 的执行,如：主轴启动,切削,自动换刀等。
基于神经网络的机械加工工序能耗预测
参考式（2）进行隐含层节点数的选择：
n = ni + no + a
（2）
式中 n 为隐含层节点数；ni 为输入层节点数；no 为输 出层节点数；a 为常数，取值在 1~10 之间。
对于本文研究的工序层能耗预测神经网络模
型，输入层共设置 3 个神经元，即 ni = 3 ，输出层为单 神经元，no = 1 ，在进行实例应用验证时，参考该式并 经多次试验，选取最为合理的隐含层神经元个数为 7，
以粗铣加工导叶片为例，导叶片材质为 1Cr12Mo， 粗加工毛坯外形尺寸约为 380 mm×100 mm×70 mm， 采用直径为 32 mm 的 4 齿高速钢粗加工立铣刀，机床 为北一大隈的 MXR-460V 型立式数控铣床，采用普 通乳化液冷却。选取切削宽度 B=32 mm 时的加工试 验数据，见表 1。
1 引言
零件加工过程中的节能潜力很大，在大力加强 技术节能、依靠技术进步降低单位产品能耗的同时， 还需要对能源消耗进行精细管理，以保证节能效果 发挥到最大程度，而能耗预测结果是能源管理及绿 色制造中能耗研究的基础。
针对切削加工过程的能量消耗，文献[1]考虑了 直角切削方式和斜角切削方式的不同，研究了刀具 前角和零件设计参数（如零件材料性质和材料切除 量）对能量消耗的影响，但该文为了达到完全量化的 目的，忽略了实际加工环境等因素的影响。而神经
GONG Yunqi. Energy consumption prediction in machining procedure based on neural network. Computer Engineering and Applications, 2012, 48（21）：235-239.
网络具有非线性特性和信息分布性，在处理多输入 和多输出系统时省去了传统建模方法所需的复杂的 各变量相关性分析。国内外学者进行了大量切削参 数与神经网络相结合的研究，如陈杰等进行了基于 人工神经网络方法的切削用量智能选择系统的研 究，并分析了 BP 神经网络的建模方法和算法[2]。文 献[3]应用神经网络对切削加工过程中的刀具应力进 行建模，并进行了试验和理论分析。包洋等进行了 基于数据挖掘的工艺参数优化研究，根据已有的样 本训练数据建立决策树分类器和神经网络模型，提 出了基于数据挖掘的机械加工工艺参数寻优方法[4]。
机械加工制造过程能耗优化方法研究
对于这 ２层指标的评判 ，采用层次分析法 ，应该建立包括
设备 ，这样做不仅改善了加工条件 ，还减少了在机械加工过程 企业高管 、车间主任 、设计师 以及 工人在 内的评￣ＩＪ／Ｊ，组。根据
中的能量损耗 ，减小 制造周期 。
计算得 出的指标权重 ，分析整个车间运行过程对能 耗有 没有
实现 工艺规划与生产调度的集成方法有很多 ，本文采用 足够的重视。
【中 图 分 类号 ］ＴＨ１８６；ＴＨ１６
【文献 标 志 码 】Ａ
【文 章 编 号】１００７．９４６７（２０１８）１０．０１６９．０２
［ＤＯｌｌ １０．１３６１６／ｊ．ｃｎｋｉ．ｇｃｊｓｙｓｊ．２０１８．１０．２７５
１机床设备 资源 的状 态建模与量化评估
２机械 加工制 造过程能耗的定量分析
保证全球 生态系统的稳定性 ，需要在机械加工过程 中进行能耗优化。论文研 究机械 加工过程 中的能耗优化 ，为相 关工程提供参考。
【Ａｂｓｔｒａｃｔ］Ｍｅｃｈａ ｎｉｃａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｒｅｆｅｒｓｔｏｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｃｏｎｖｅｒｔｉ ｎｇｖａｒｉｏｕｓｒｅｓｏｕｒｃｅｓｉ ｎｔｏｐｒｏｄｕｃｔｓｏｒ ｓｅｒｖｉｃｅｓ．Ｉｎｔ ｈｉｓｐｒｏｃｅｓｓ，ｍａ ｃｈｉｎｅｔｏｏｌ
以往在 进行能耗优化时主要针对的是单台设备的优化 ，而 从生产调度方面优化时 ，往往针对机床 在非加工时间段的总能 耗 ，进而分析得 出 ，机床加工的可优化能耗是期 床 待棚能 耗 。
３面 向低碳制造的工艺规划研究
为 了供 生产现 场可以选择 更多的零件 工艺路 线 ，提 出非 线性工艺规划 ，不 同的工艺路线所产生的能耗 也不 同。非线性 工艺在 零件进行加 工之前就 能生成不 同的线路 ，均 可满足零 件的加工制造需求。在生产现 场根据最优产能 ，选择合适的工 艺路线来加工零件 ，不仅提 高了生产 车间对生产任务的响应 性 ，还提 高了生产加工的灵活性 。因此 ，非线性 规划有利于集
一种基于工件几何特征优化的能耗模型及应用
ＹＩ Ｍｉ ｎ，ＺＨＡＮＧ Ｈｕ ａ，ＹＡＮ Ｗｅ ｉ
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｒ ｙ ａ ｎ ｄ Ａ ｕ ｔ ｏ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ， Ｗｕ ｈ ａ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ，Ｗｕ ｈ ａ ｎ ４ ３ ０ ０ ８ １ ， Ｃ ＨＮ）
ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｒ ｏ ｕ ｔ ｅ ａ ｎ ｄ ｗ ｏ ｒ ｋ ｐ ｉ ｅ ｃ ｅ ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｉ ｒ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ，ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｗｉ ｌ ｌ ａ ｌ ｌ ｆｅ ａ ｃ ｔ ｔ ｈ ｅ ｅ ｎ ｅ ｒ ｙ ｇ ｃ ｏ ｎ ｓ ｕ ｍｐ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ
ｍａ ｔ ｔ ｅ ｒ ｅ ｌ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ，ａ ｎｄ ｃ ｏ ｍｂ ｉ ｎｅ ｄ ｗｉ ｔ ｈ ｔ ｈｅ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｏ ｆ ｗｏ ｒ ｋ ｐｉ ｅ ｃ ｅ ｇ ｅ ｏ ｍｅ ｔ ｙ ｒ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｔ ｒ ｅ ｅ，ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｗｏ ｒ ｋ — ｐ ｉ ｅ ｃ ｅ ｇ ｅ ｏ ｍｅ ｔ ｒ ｙ ｃ ｈ ｒａ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈｅ ｍａ ｔ ｔ ｅ ｒ— — ｅ ｌ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｏ ｆ ｅ ｎｅ ｒ ｙ ｇ ｃ ｏ ｎ ｓ ｕ ｍｐ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｎ ｔ ｈｅ ｂ ａ ｓ ｉ ｓ ｏ ｆ ｆ ｅ ａ —
面向低碳制造的机械加工工艺过程能量需求建模与智能计算研究
在未来的研究中，需要进一步拓展模 型和方法的应用范围，考虑更多的影 响因素，以提高模型的准确性和普适 性。
针对现有计算方法的不足，虽然本文 提出了基于人工智能的能量需求计算 方法，但是该方法仍存在一些局限性 ，例如需要大量的训练数据和计算资 源。在未来的研究中，需要进一步优 化算法，提高计算效率，减少对计算 资源的依赖。
研究发展趋势
01
随着全球气候变化和环境问题日益严重，面向低碳制造的机械加工工艺过程能 量需求建模与智能计算研究将越来越受到关注。
未来，这一领域的研究将更加注重跨学科交叉，综合运用计算机科学、控制理 论、系统工程等学科的理论和方法，深入研究机械加工工艺过程的能耗特性和 优化方法。
03
同时，随着人工智能和机器学习等技术的不断发展，智能计算将在机械加工工 艺过程能量需求建模与优化中发挥越来越重要的作用，为机械加工行业的低碳 制造提供强有力的技术支持。
神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型，由多个 神经元相互连接而成。
神经网络具有自学习、自组织和适应性等特点，可以用于机械 加工工艺过程的建模和预测。
神经网络可以分为前向神经网络和反馈神经网络，其中前向神 经网络应用较为广泛，如多层感知器、支持向量机等。
基于遗传算法的优化算法
遗传算法是一种模拟生物进化过程的 优化算法，通过模拟基因重组和自然 选择的过程来寻找最优解。
遗传算法具有全局搜索能力强、能够处理 多变量和非线性问题等优点，适用于机械 加工工艺过程的优化。
遗传算法的基本操作包括选择、交 叉、变异和复制等，通过不断迭代 进化，最终找到最优解。
基于粒子群算法的优化算法
1
粒子群算法是一种模拟鸟群、鱼群等动物行为 规律的优化算法，通过模拟鸟群、鱼群等动物 的群体行为来寻找最优解。
机械加工制造过程工件能耗限额制定方法
机械加工制造过程工件能耗限额制定方法一、引言随着全球经济的快速发展和人民生活水平的提高，能源消耗问题越来越受到人们的关注。
在制造业中，机械加工是一个能耗较大的环节。
为了减少机械加工过程中的能耗，制定工件能耗限额是非常必要的。
二、机械加工过程能耗分析在机械加工过程中，主要能源消耗包括电力、燃气和液压等。
其中电力是最主要的能源来源。
在机械加工中，电动机驱动切削刀具进行切削，因此电力消耗量与切削量密切相关。
另外，在机械加工过程中还存在一些不可避免的损失，例如摩擦损失、噪音损失等。
这些损失会导致能量转化效率下降，从而增加了总体的能耗。
三、制定工件能耗限额的意义和目标制定工件能耗限额有以下几个意义：1. 降低企业生产成本：通过控制每个产品在生产过程中所需消耗的能源数量来降低企业生产成本。
2. 减少环境污染：通过减少能源消耗来减少废气、废水等污染物的排放，达到环保的目的。
3. 提高生产效率：通过限制能源消耗，促进企业生产过程中的技术创新和优化，提高生产效率。
四、工件能耗限额制定方法1. 确定加工工艺参数在制定工件能耗限额之前，需要先确定加工工艺参数。
这些参数包括：切削速度、进给速度、切削深度等。
通过调整这些参数可以控制加工过程中的能量消耗。
2. 计算单位产品能耗单位产品能耗是指在生产一个产品时所需消耗的总能量。
计算单位产品能耗需要考虑以下因素：（1）切削力大小和方向；（2）材料性质和形状；（3）加工机床性质和状态；（4）切削液性质和使用情况；（5）加工环境温度和湿度等。
3. 制定能耗限额标准根据单位产品能耗计算结果，可以制定出每个产品在生产过程中应该达到的最大能源消耗值。
这个值就是该产品的能耗限额。
4. 监控和评估制定能耗限额之后，需要对生产过程进行监控和评估，确保生产过程中的能源消耗符合要求。
如果发现生产过程中的能源消耗超过了限额，需要及时采取措施进行调整。
五、结论通过制定工件能耗限额，可以有效地降低机械加工过程中的能源消耗，减少环境污染，提高生产效率。
机械制造过程中的能量消耗分析
机械制造过程中的能量消耗分析随着工业的发展和全球对环境保护的日益重视，高能效和低能耗成为现代制造业的重要目标。
在机械制造过程中，能量消耗不仅与产品的制造效率和质量相关，还直接影响到企业的竞争力和可持续发展。
因此，深入分析机械制造过程中的能量消耗，寻找能耗高的环节并采取相应措施优化能源利用，已经成为刻不容缓的任务。
首先，我们需要了解机械制造过程中能量消耗的主要来源。
在机械加工过程中，主要能量消耗集中在动力系统上，即供给制造设备所需的电能或燃料。
这一方面，设备选型、设备工作状态以及设备的维护保养都对能量消耗有着直接影响。
因此，对设备的能效进行评估和优化，是降低能耗的有效途径。
其次，机械制造过程中的热能消耗也不容忽视。
热能损失主要发生在机械加工过程中的摩擦和热量传导过程中。
降低摩擦损失可以通过改进润滑方式和材料选择来实现。
同时，合理设计设备，优化传热效率，减少热量传导也是降低能耗的有效手段。
此外，机械制造过程中的化学能消耗同样值得关注。
化学能主要耗散在材料加工和表面处理过程中。
通过优化加工工艺和材料利用率，选择合适的化学处理工艺和溶剂，降低废料产生和烟尘排放，可以有效降低化学能的消耗。
在实际的机械制造过程中，为了量化能量消耗，我们可以采用能量平衡和能量审计的方法进行分析。
能量平衡是指通过记录原料和能量输入，以及废品和能量输出之间的关系，来评估能源利用效率。
而能量审计则是在能量平衡的基础上，通过对能量消耗环节进行详细的测量和分析，得出具体的能量消耗数据和结论。
通过能量审计，我们可以准确地判断哪些环节是能耗高的瓶颈，有针对性地制定能效改进措施。
除了能量平衡和能量审计，我们还可以借助信息化技术来进行能量消耗分析。
通过建立生产过程的数字模型，并结合实时数据采集系统，我们可以更加全面地了解机械制造过程中能量消耗的具体情况。
基于模型分析和数据监测，我们可以快速定位能耗高的环节，并及时采取措施进行调整和优化。
这种基于数据的能耗分析方法，更加高效和精确。
一种基于能量守恒原理的数控车削能耗模型
一种基于能量守恒原理的数控车削能耗模型黄拯滔1 张超勇1 罗 敏2 谢 阳1 周志恒11.华中科技大学,武汉,4300742.湖北汽车工业学院,十堰,442002摘要:根据机床系统的能量守恒原理,提出了一种数控车床加工过程能耗精确评估方法㊂参照机床系统的能量流分布,分离各能量分支的功耗,对各分支分别独立建模,最终建立数控车床系统能耗与主轴转速㊁进给量和材料去除率之间的函数关系㊂由于各分支系统建模的独立性,使得能耗模型不仅适用于数控车床系统稳定切削阶段,也适用于稳定的待机㊁空转和空切阶段㊂实验结果显示,车削过程能耗评估精度超过98%㊂在该方法的基础上,进一步提出改进型的机床系统单位体积能耗模型㊂关键词:能耗模型;能量守恒;机床系统;车削过程;单位体积能耗中图分类号:T H 186 D O I :10.3969/j.i s s n .1004132X.2015.18.002A nA s s e s s m e n tM o d e l o fE n e r g y C o n s u m p t i o n f o rN CT u r n i n g Pr o c e s s B a s e do nP r i n c i p l e o fC o n s e r v a t i o no fE n e r g y H u a n g Z h e n g t a o 1 Z h a n g C h a o y o n g 1 L u oM i n 2 X i eY a n g 1 Z h o uZ h i h e n g11.H u a z h o n g U n i v e r s i t y o f S c i e n c e a n dT e c h n o l o g y ,W u h a n ,4300742.H u b e iU n i v e r s i t y o fA u t o m o t i v eT e c h n o l o g y ,S h i ya n ,H ub e i ,442002A b s t r ac t :B a s e do n t h e p r i n c i p l e o f c o n s e r v a t i o n o f e n e r g y ,a n a c c u r a t e a s s e s s m e n tm ode l of e n e rg yc o n s u m p t i o n f o rN Ct u r n i n g o p e r a t i o nw a s p r e s e n t ed .A c c o r d i n g t o t he e n e r g yf l o wo fm a c h i n e t o o l s y s t e m ,t h e p o w e r o f e a c h e n e rg y b r a n c hw a s s e p a r a t e d .A f t e rm o d e l i n g e v e r y br a n c h ,a f u n c t i o nw a s b u i l t a m o n g e n e r g y c o n s u m p t i o n a n d s p i n d l e s pe e d ,f e e d r a t e a n dm a t e r i a l r e m o v a l r a t e .B e c a u s e o f t h e i n d e p e n d e n c e o f t h e s eb r a n c h e s ,t h e e n e rg y c o n s u m p t i o nm o d e l s u i t e d t o th e s t a b l e c u t ti n g s t a ge ,a n d t o t h e s t a b l e s t a n d b y a n d i d l e a n dc u t t i n g ‐f r e e s t ag e s .Th e a c c u r a c y of t h i sm e t h o d i s c o n f i r m e do v e r 98%b y a s e r i e s o f t u r n i ng e x p e r i m e n t s .O n th e s t r e n g t h o f t hi sm e t h o d ,a n i m p r o v e dm o d e l o f s p e c i f -i c e n e r g y c o n s u m p t i o nw a s d e v e l o pe d .K e y wo r d s :m o d e lo fe n e r g y c o n s u m p t i o n ;c o n s e r v a t i o no fe n e r g y ;m a c h i n et o o l s y s t e m ;t u r n i n g p r o c e s s ;s p e c i f i c e n e r g y c o n s u m pt i o n 收稿日期:20140711基金项目:国家自然科学基金资助重点项目(51035001);国家自然科学基金资助项目(51275190);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2014T S 038)0 引言由于温室效应和雾霾现象对人们生活的影响日益严重,减少碳排放正日益成为全世界最为关注的话题㊂2008年,我国C O 2排放量占世界排放总量的21.8%,已成为世界上排放C O 2最多的国家㊂中国统计年鉴[1]显示,2012年中国能源消费达361732万吨标准煤,C O 2排放量达到79541万吨㊂能源消费直接导致了碳排放,因而减少能源消费㊁提高能量利用率成为减少碳排放的主要突破口㊂在能源消费市场,制造业无疑占据了极大的比重,2012年我国制造业能耗占据全国能源消费总量比重超过50%㊂我国制造行业机床保有量世界第一,有800万台左右㊂若每台机床额定功率平均为10k W ,我国机床装备总的额定功率为8000万k W ,是三峡水电站总装机容量2250万k W 的3倍多[2]㊂机械加工行业能耗巨大,但是能量效率却十分低下,在节能减排上存在巨大的潜力和广阔的空间㊂D e t m a i r 等[3]的研究表明,在简单铣削过程中,仅有25%的能量用于切削工艺过程,其他75%的能量都被浪费”在铣床及其辅助设备之上㊂G u t o w s k i 等[4]的铣削实验数据显示:一条自动化生产线能量效率甚至只有14.8%㊂A b e l e 等[5]通过研究证实,在一个车削系统中,输入电能的65%被机床本身消耗,而车削工艺仅消耗输入电能的5%㊂建立完善㊁精确的机床系统加工过程能量模型,不仅可以明确加工过程机床系统的能量源分布,指导设计者在改进机床系统设计方案的过程中采用更加完善的设计策略和更加节能的组件,而且有助于使用者选择恰当的机床型号,设计合理的加工工艺,设置高效的切削参数㊂一个精确的机床系统加工过程能量模型可以在机床系统能量输入和能量效率两个方面节省能源㊂研究机床系统加工过程能量模型,对机械加工制造业节能具有重要意义,已经成为当前研究的热点㊂㊃9142㊃一种基于能量守恒原理的数控车削能耗模型黄拯滔 张超勇 罗 敏等Copyright ©博看网. All Rights Reserved.单位体积能耗(s p e c i f i c e n e r g y c o n s u m p t i o n, S E C)是指去除单位体积材料时的能量消耗,它是表征系统能量效率的重要参数㊂对于机床系统而言,由于去除材料的切削功率就是机床的有效输出,因此S E C既体现了输入功率P i的能量利用率,也表征了输入功率P i转移到工件中的能量转化率㊂本文以数控车床为平台,从机床系统的输入功率P i着手,力图更加全面地分析车床系统能量流向,寻找输入功率P i与切削参数㊁材料去除率之间的联系,构建精确的输入功率P i的函数㊂在此基础之上,建立了完善的车床系统加工过程单位体积能耗S E C模型,为下一步工艺过程优化㊁切削参数选取奠定基础㊂1 研究背景机床系统S E C即去除单位体积金属材料时机床系统消耗的能量,L i等[6]认为S E C可以表示如下:E S E C=Q V=∫P i d t∫ηMR R d t(1)在稳定切削阶段,式(1)可以表示为E S E C=P iηMR R(2)式中,Q为加工过程能耗;V为加工过程去除的金属材料体积;ηMR R为材料去除率(m a t e r i a l r e m o v a l r a t e,M R R),即单位时间内去除的金属材料体积㊂对于外圆车削过程有如下关系:ηM R R=1000f a p v c60(3)式中,f为进给量,mm/r;a p为切削深度,mm;v c为切削速率,m/m i n㊂对于稳定切削过程,建立单位体积能耗模型的难点在于构建精确的机床系统输入功率P i模型㊂由于车床系统本身结构的复杂性,以及刀具磨损㊁切削环境温度改变造成的切削过程动态性,使得机床系统输入功率P i建模变得十分困难,至今仍然没有一个公认的㊁准确的P i模型㊂传统上,机床系统稳定切削阶段的输入功率P i模型均由G u t o w s k i等在文献[4]中所提出的模型发展而来㊂文献[4]通过大量实验证实输入功率P i可分为两个部分:固定功率和可变功率㊂其中可变功率与材料去除率之间存在正比例的函数关系㊂输入功率P i表达式为P i=P0+kηMR R(4)式中,P0为机床系统待机功率,W;k为常数,J/mm3㊂G u t o w s k i等[4]认为P0是由机床系统结构特性决定的,它消耗在机床系统的控制㊁冷却㊁润滑㊁照明等辅助设备中,对同一机床是固定值㊂待机功率P0在多数机床系统中甚至超过输入功率P i 的60%,L i等[7]通过综合分析6类数控机床的待机功率P0,得出图1所示的待机功率P0分解图㊂参数k则是由工艺㊁刀具㊁零件材料㊁机床特性决定的常数㊂G u t o w s k i等[4]认为ηM R R是决定机床输入功率P i的主要变量,其单位为mm3/s㊂图1 待机功率P0分解图然而,近年来一些学者通过研究发现,材料去除率并不是决定机床系统可变功率的唯一变量㊂陈宁[8]通过实验发现,在同一实验条件下,即使材料去除率相同,机床系统的输入功率P i也不一样㊂L i等[9]的实验数据也证实了上述观点㊂显然,G u t o w s k i等[4]所提出的机床系统输入功率P i一次函数模型仅仅是从实验采集的功率数据通过数学方法拟合得到,并没有严谨的理论基础㊂此后,学者们开始尝试从机床系统能量流向的角度来建立输入功率P i的模型㊂机床系统的加工过程是一个能量传递与转化的过程,这个过程包含能量的输入㊁存储或释放㊁损耗和输出(图2)㊂机床系统的输入能量即电能,其输入功率P i 可以由电气柜上的测点实时测量得到㊂存储或释图2 机床系统能量流向放的能量E s即电机的电磁势能㊁机械系统的动能,在稳定切削阶段机床系统存储或释放的能量基本保持不变㊂损耗功率ΔP由4个部分组成:与机床工作状态无关的待机功率P0,用于支撑外围辅助设备的运转,使机床系统保持预备状态;与电机工作状态和载荷情况密切相关㊁机理复杂的㊃0242㊃中国机械工程第26卷第18期2015年9月下半月Copyright©博看网. All Rights Reserved.电机电损P L e[10],该部分能量转化为铁芯和绕组的焦耳热;与加工过程切削要素相关的机械损耗P m e c ,该部分能量在传动链上被转换成热能;与切削载荷相关的附加载荷损耗P a d d ,该部分能量被消耗在传动系统的摩擦发热㊁振动及噪声上㊂机床系统的输出能量则被用来使切屑发生形变并从工件表面被移除,其功率即切削功率P c ㊂按照机床系统能量守恒的原理,机床系统输入功率P i 可以表达为P i =P 0+d E sd t+P L e +P m e c +P a d d +P c(5)在稳定切削过程中,机床系统的存储或释放的能量基本保持不变:d E sd t=0(6)所以,稳定切削阶段机床系统的输入功率P i =P 0+P L e +P m e c +P a d d +P c(7)2 理论建模数控车床系统切削过程可大致分为以下几个步骤:开机运行 主轴启动(空转阶段) 进给启动(空切阶段) 切削 进给停止 主轴停转 停机㊂数控车床系统的工作状态可以从它的功率曲线分辨㊂图3是C K 60数控车床典型切削过程功率曲线图㊂图3 数控车床工作过程典型功率曲线由图3可以看出,车床系统空切阶段机械损耗功率P m e c 包含两个部分:主传动系统机械损耗P s pi n d l e 和进给传动系统机械损耗P f e e d ,即P m e c =P s pi n d l e +P f e e d (8)主轴启动后车床系统进入空转阶段,输入功率P i 即为空转功率P i d l e ㊂空转功率P i d l e 一部分消耗于待机功率P 0,另一部分损失在车床的主传动系统中㊂L i 等[9]将主传动系统机械损耗表达为主轴转速的一次函数:P s pi n d l e =k 1n +b (9)式中,n 为主轴转速,r /m i n ;k 1㊁b 为主电机功率系数㊂L i 等[9]将式(9)应用于机床系统输入功率P i建模中,使得模型精度有了较大的提升㊂L i 等[6]通过实验证实按照主轴转速n 的一次函数拟合机床主传动系统机械损耗,仍可以保证较高的精度㊂刘飞等[11]通过理论推导证实机床机械系统主传动环节的机械损耗大致可以分为两个部分:与角速度成正比的库仑摩擦损耗,与角速度的平方成正比的黏性摩擦损耗㊂库仑摩擦损耗又可以进一步分成两部分:与载荷无关的非载荷库仑摩擦损耗,与载荷相关的附加载荷功率损耗㊂即P s pi n d l e =M o m ω+B m ω2+P a d d (10)式中,M o m 为主传动系统等效摩擦力矩;B m 为主传动系统等效黏性阻尼系数;ω为主电机角速度㊂对于空切阶段,主轴载荷为零,与之相关的附加载荷也为零㊂由此,空切阶段车床主传动系统机械损耗可表达为主轴转速n 的二次函数:P s pi n d l e =a 1n +b 1n 2(11)式中,a 1㊁b 1为车床主传动系统功率损耗系数㊂车床系统空转功率P i d l e =P 0+P s pi n d l e =P 0+a 1n +b 1n 2(12)当进给系统启动之后,车床系统进入空切阶段㊂由图3可以看到车床系统输入功率P i 有小幅增加㊂这是因为车床进给系统开启之后,进给传动链上造成了机械损耗,但是该部分损耗所占输入功率P i 的比重较小㊂部分文献认为该部分功率损耗可以忽略不计,L i 等[9]建立机床系统输入功率P i 的模型时,忽略了进给系统功率损耗㊂然而,H e 等[12]通过实验证实,车削过程中进给系统能量损耗超过车床系统能耗总量的5%,这证明进给系统机械损耗是不可忽略的㊂刘飞等[11]指出,对于进给系统有电机单独驱动的机床,其进给系统机械损耗与主传动系统机械损耗并无本质区别㊂因此,进给系统机械损耗为P f e e d =a 2v f +b 2v 2f =a 2n f +b 2(n f )2(13)式中,v f 为进给速度,mm /m i n ;a 2㊁b 2为进给传动系统功率损耗系数㊂周丹等[10]指出,电机的电损功率P L e 包含复杂的内容:铁芯损耗P F e ,定/转子铜耗P C u 以及杂散损耗P f s ㊂电机的电损功率P L e 与其本身的工作状态㊁电机输出轴载荷密切相关㊂电损功率P L e 由于其发生机理的复杂性而难于用切削参数来精确建模预测㊂而且,因其本身数值不大,在车床系统输入功率P i 中所占比例较小,在理论建模中通常忽略不计㊂但在实际回归建模中,由于电机处于机械系统传动链的源头,故电机的电损功率P L e 可以由机械系统传动损耗二次拟合产生的常数项作一定程度的补偿㊂由此,可以得出车床系统空切阶段功率为P a i r =P 0+P m e c =P 0+a 1n +b 1n 2+a 2n f +b 2(n f )2(14)㊃1242㊃一种基于能量守恒原理的数控车削能耗模型黄拯滔 张超勇 罗 敏等Copyright ©博看网. All Rights Reserved.当车床系统进入稳定切削阶段,输入功率P i 一部分流向车床系统待机功率P0,一部分损耗在车床机械传动系统中发热与产生振动,一部分消耗在电机的铁芯㊁绕组中产生焦耳热,剩余部分则作为切削功率P c转移到了工件和切屑中㊂切削功率P c既是机床系统的能耗中的 有功部分”,又在机床系统输入功率P i中占据了较大比重,长期以来一直是输入功率P i建模的焦点㊂传统上,学者们采用切削力F c来评估机床的切削功率,即P c=F c v c(15)式中,F c为切削力㊂获取切削力F c的方法较多,A r m a r e g o等[13]采用指数型经验模型建立了F c与工艺参数的大致关系,O x l e y[14]通过对垂直车削模型的理论分析阐明了F c与工艺参数之间较为准确的函数㊂近年来又发展起来应用神经网络预测F c[15]等诸多新方法㊂L i等[6]结合刀具技术说明提出切削力系数形式的切削力计算方法:F c=k c A c(16)式中,k c为切削力系数;A c为切削面面积㊂该方法为G u t o w s k i等[4]所提出的功率模型提供了理论支持,因此可得切削功率P c的计算公式如下:P c=F c v c=k c A c v c=k cηM R R(17)当车床系统进入稳定切削阶段,损耗在主传动系统中的附加载荷功率损耗P a d d不再为零,而是与切削功率P c相关的函数㊂刘飞等[16]指出附加载荷损耗功率P a d d可用切削功率P c的一次函数或者二次函数模拟㊂D i a z等[17]通过实验验证了机床系统输入功率P i分离出空切功率P a i r之后的剩余功率(切削功率P c与附加载荷功率损耗P a d d之和)与材料去除率ηM R R之间存在二次函数关系㊂由此证实了附加载荷功率损耗P a d d的计算公式为P a d d=a3P c+b3P2c=a3k cηM R R+b3k2cη2M R R(18)式中,a3㊁b3分别为车床主传动系统载荷功率损耗系数㊂综合上述分析,可得数控车床系统在稳定运转阶段的输入功率P i表达式如下:P i=P0+P L e+P m e c+P a d d+P c=P0+P L e+a1n+b1n2+a2n f+b2(n f)2+k1ηM R R+k2η2M R R(19)其中,k1㊁k2为载荷功率系数,k1=(1+a3)k c, k2=b3k2c㊂因此,数控车床系统稳定切削阶段单位体积能耗S E C模型为E S E C=P i/ηM R R=[P0+P L e+a1n+b1n2+a2n f+b2(n f)2]/ηM R R+k1+k2ηM R R(20)3 实验验证本实验以荆州荷花机床厂C K60数控车床为平台,进行中碳钢棒料的外圆车削实验,在完成车削工艺的过程中采集机床系统输入功率P i数据,通过多元非线性回归分析计算上述模型待定参数㊂实验中采用Y T15硬质合金直头半精车刀,在外形尺寸为ϕ50mm×400mm的45号钢棒料表面车削外圆㊂实验所需要测得的车削过程中数控车床系统输入功率P i,由布置在车床系统电气柜总线上的W B9128‐1型功率传感器采集㊂C K60数控车床主轴转速分高低两个挡位,主传动系统对应两条传动链,本次实验采用高速挡进行㊂棒料装夹及切削如图4所示㊂W B9128‐1功率传感器安装在机床电源总线上,功率信号输出选用数字模式㊂采样频率设定为20H z,采集到的R S485信号经转换器直接输入P C机㊂P C机获取16进制数字量功率数据后,通过MA T L A B软件进行分析计算㊂功率采集接线方式如图5所示㊂图4 车削实验现场图图5 功率传感器接线示意图为了不失偏颇地考察各个切削参数对输入功率P i的影响,笔者将各车削参数分别分为3个不同水平(表1),以组合正交试验方案㊂表1 参数水平表因素水平1水平2水平3v c(m/m i n)6080100f(mm/r)0.100.150.20a p(mm)0.51.01.5在外圆车削过程中,随着实验的进行,棒料的直径d不断缩小㊂为了保证车削速度v c不变的实验条件,转速n将逐渐变大,其大小由下式决定:n=1000v cπd(21)因此,在编写数控车床N C代码时,车床系统的主㊃2242㊃中国机械工程第26卷第18期2015年9月下半月Copyright©博看网. All Rights Reserved.轴转速n 在每一组实验中都有所不同㊂表2为正交车削实验参数表㊂表2正交车削实验参数表实验序号n (r /m i n )f(m m /r )a p(m m )ηM R R (m m 3/s)P 0(W )P i d l e (W )P a i r (W )P i(W )14060.100.550.0374.9994.21067.41239.724240.151.0150.0375.51054.61162.11696.434550.201.5300.0374.81106.61268.22282.446370.101.0133.3373.21330.31470.91938.356880.151.5300.0373.91451.21620.52592.567070.200.5133.3375.81537.81769.22192.879650.101.5250.0375.71826.22022.42816.289950.150.5125.0374.31957.22231.32623.9910610.201.0333.3374.02058.42419.43527.1由车床系统的空转功率P i d l e 计算公式式(12),结合表2实验所采集的功率数据,可分离出主传动系统机械损耗P s pi n d l e :P s pi n d l e =P i d l e -P 0(22)表3给出了主轴转速n 与主传动系统机械损耗功率P s pi n d l e 的对应关系㊂表3 主轴转速n 与主传动系统机械损耗P s pi n d l e 的对应关系123456789n(r /m i n)4064244556376887079659951061P s pi n d l e (W )619.3679.1731.8957.11077.31162.11450.51582.91684.4 现已知车床主传动系统机械损耗P s p i n d l e 与主轴转速n 存在二次函数关系,通过对表3数据进行二次拟合即可得到主传动系统机械损耗P s pi n d l e 的计算公式:P s pi n d l e =1.50656n +0.000039n 2+22.64 (W )(23)车床主传动系统机械损耗P s pi n d l e 与主轴转速n 的二次拟合关系如图6所示㊂由图6可以看出,通过拟合得到的曲线二次趋势并不明显,因图6 P s pi n d l e 与n 之间二次拟合关系此,许多文献中将之表达为一次函数关系㊂本文从机械损耗的理论出发,力图建立更加精确的能量模型,因此仍采用二次型的主传动系统机械损耗模型㊂同理,车床进给传动系统机械损耗P f e e d 为空切功率P a i r 与空转功率P i d l e 之差㊂依据此功率关系,结合表2实验数据,即可分离得到车床进给传动系统机械损耗P f e e d 与进给系统速度v f 之间的对应关系,如表4所示㊂表4 进给速度v f 与进给传动系统机械损耗P f e e d 的对应关系123456789v f(mm/m i n)40.663.790.963.7103.2141.596.5149.2212.2P f e e d(W )71.3119.5153.6105.3184.0240.3162.2252.1371.0与车床主传动系统机械损耗P s pi n d l e 一样,已知进给系统机械损耗P f e e d 与进给速度v f 之间存在二次函数关系,通过二次拟合即可求得进给传动系统机械损耗P f e e d :P f e e d =1.51636v f +0.000822v 2f +10.93=1.51636n f +0.00082(n f )2+10.93 (W )(24)综合上述分析,可求得数控车床系统在空切阶段的功率P a i r 的估算公式:P a i r =P 0+P m e c =374.7+1.50656n +0.000039n 2+1.51636n f +0.00082(n f )2+33.57 (W )(25)通过理论分析可知,主传动系统机械损耗P s pi n d l e 和进给传动系统机械损耗P f e e d 仅与主轴转速n 和进给速度v f 二次相关,不应包含常数项㊂但是实测数据通过二次拟合的结果都显示出了大小不可忽略的常数项,空切功率P a i r 中包含的二次拟合的常数项之和甚至达到33.57W ㊂这是由于以电机为动力源的传动链上的功率损耗不仅包含了传动系统的机械损耗,还应包含电机的电损功率P L e ㊂电损功率P L e 难于由切削参数直接建模得到,因而用传动系统整体能耗二次函数建模产生的常数项来作一定程度的补偿,以此矫正系统误差㊁提高模型精度㊂当车床系统进入稳定切削阶段时,切削载荷不仅会消耗车床系统的切削功率P c ,还会造成主传动系统机械传动部分的附加载荷损耗P a d d ㊂在缺少专业设备直接测量车床系统切削功率P c 的准确数值的条件下,切削功率P c 与由其所引起的附加载荷功率损耗P a d d 难于分离㊂现已知附加载荷功率损耗P a d d 是切削功率P c 的二次函数,将切削功率P c 与附加载荷功率损耗P a d d 视为整体,即可将其表达为材料去除率ηM R R 的二次函数㊂通过实验数据分离出的车床系统切削功率P c 与附加载荷功率损耗P a d d 之和与对应的材料去除率ηM R R 之间的对应关系如表5所示㊂经二次㊃3242㊃一种基于能量守恒原理的数控车削能耗模型黄拯滔 张超勇 罗 敏等Copyright ©博看网. All Rights Reserved.拟合即可得到切削功率P c与附加载荷功率损耗P a d d之和的计算公式:P c+P a d d=3.12632ηM R R+0.00036η2M R R+19.16 (W)(26)其中,常数项19.16W是指由附加载荷引起的机床主电机电损功率补偿值,二次拟合关系如图7所示㊂表5 切削功率P c和附加载荷功率损耗P a d d与对应的材料去除率ηM R R123456789ηM R R(mm3/s)50.0150.0300.0133.3300.0133.3250.0125.0333.3 P c+P a d d(W)172.3534.31014.2467.4972423.6793.8392.61107.7图7 P c与P a d d之和与ηM R R的二次拟合关系至此,即可建立数控车床系统在稳定运转阶段的输入功率P i的模型:P i=P a i r+P c+P a d d=427.43+1.50656n+0.000039n2+1.51636n f+0.00082(n f)2+3.13632ηM R R+0.00036η2M R R (W)(27)则数控车床系统稳定切削阶段单位体积能耗模型为E S E C=P i/ηM R R=[427.43+1.50656n+0.000039n2+1.51636n f+0.00082(n f)2]/ηM R R+3.13632+0.00036ηM R R(28)4 模型对比分析按照上述分析方法,即可建模得到数控车床系统稳定切削阶段输入功率P i的估算公式㊂与实测加工过程的功率数据进行对比分析,结果显示,该模型所预测的输入功率P i具有较高的精度㊂车床输入功率的实测值与模型预测值的对比结果如表6所示㊂经对比分析可以发现,本文提出的预测模型对数控车床系统稳定切削阶段的输入功率P i的预测精度最高可达99.43%,平均精度也达到了98.59%㊂此外,该模型能较为准确地分辨出车床系统的待机功率P0㊁主传动系统机械损耗P s p i n d l e㊁进给传动系统机械损耗P f e e d,以及切削功率P c和由此引起的附加载荷功率损耗P a d d㊂由于各能耗分支的独立性和数控车床运行状态的阶段性,本文提出的P i模型不仅适用于车床系统稳定切削阶段输入功率的评估,同样适用于车床系统稳定的待机阶段㊁空转阶段和空切阶段㊂该模型理论基础健全,能量走向清晰,对预测机械加工全过程能量消耗㊁改进工艺过程㊁优化切削参数㊁监控车床系统工作状态具有很好的指导意义㊂表6 模型精度分析123456789实测P i(W)1239.71696.42282.41938.32592.52192.82816.22623.93527.1预测P i(W)1266.21651.52239.11927.32620.92167.32878.12607.33513.8精度(%)97.8797.3598.1099.4398.9098.8497.8099.3799.62 由本文实验采集的功率数据,根据G u t o w s k i 等[4]提出的模型,可以得出相应的输入功率P i估算公式:P i=1299.96+5.18886ηM R R (W)(29) L i等[9]在考虑了机床系统主传动系统机械损耗之后,提出了改进的机床系统输入功率P i模型㊂结合本文实验采集的功率数据,经过多元线性回归可以得出L i等[9]提出的输入功率估算公式P i如下:P i=382.38+1.77145n+3.51593ηM R R (W)(30)分析上述拟合公式式(29)㊁式(30)发现,G u-t o w s k i等[4]提出的模型仅是依据实验数据经数学拟合得到,不仅拟合误差大,而且根据拟合公式无法体现车床系统的任何参数特征㊂L i等[9]所提出的模型在G u t o w s k i等[4]的模型基础上作了重大改进,预测精度大幅提高,且能够比较准确地体现车床系统在稳定切削阶段的能量流向,但是该模型忽略了进给系统的功率损耗与附加载荷功率损耗,且该模型仅适用于数控车床系统稳定切削阶段,对车床系统空转㊁空切功率的预测精度较低㊂在表7中,模型1为式(27)拟合所得模型,模型2和模型3分别为式(29)㊁式(30)拟合所得模型㊂由表7可以看出,本文提出的改进型功率模型显示出更高的精确性,平均误差仅1.41%,低于文献[4]中的15.91%和文献[9]中的2.79%㊂而且在拟合优度和残差上,本文所提出的模型均显著优于模型2和模型3㊂基于上述理论分析与实验对比,可知本文所提改进型数控车床系统输入功率P i模型不仅在理论基础上清晰完整,而且预测精度有显著提高㊂㊃4242㊃中国机械工程第26卷第18期2015年9月下半月Copyright©博看网. All Rights Reserved.表7 预测模型误差对比最小误差(%)最大误差(%)平均误差(%)拟合优度残差模型10.382.651.410.9953410454模型22.7525.7915.910.540641442590模型31.505.492.790.980752093因此,在此改进型车床系统输入功率模型基础上,进一步发展可得到数控车床系统稳定切削阶段单位体积能耗S E C模型㊂精确的S E C模型将在以能耗为目标的切削参数优化中起到关键作用㊂5 结语本文基于车床系统的能量守恒,结合L i等[9]总结的模型,提出了一种改进型数控车床系统输入功率P i模型㊂该建模方法仅需采用简单的设备 功率传感器㊂通过分析不同状态下的数控车床系统输入功率,分离出机床系统各部分能量流向,并各自独立建模㊂将独立建模的各部分能耗汇聚起来,构成了车床系统输入功率P i模型㊂该方法建立的机床系统输入功率P i模型,不仅能根据切削参数快速㊁准确地预测数控车床系统功耗,而且从模型本身即可快速分离车床系统能量走向㊂由于各能量分支的功率模型彼此独立,使得该模型不仅适用于数控车床系统稳定切削阶段的能耗预测和车床系统能效评价,同时也适用于稳定的待机阶段㊁空转阶段㊁空切阶段,进而能够准确预测车床系统车削加工全过程的能量消耗㊂在此改进型输入功率P i模型的基础上,本文进一步提出了数控车床系统稳定切削阶段单位体积能耗S E C模型,该模型对于优化切削参数㊁提高机床能量利用率具有重要意义㊂参考文献:[1] 中华人民共和国国家统计局.中国统计年鉴2013[M].北京:中国统计出版社,2013.[2] 刘飞,王秋莲,刘高君.机械加工系统能量效率研究的内容体系及发展趋势[J].机械工程学报,2013,49(19):87‐94.L i uF e i,W a n g Q i u l i a n,L i u G a o j u n.C o n t e n tA r c h i-t e c t u r e a n dF u t u r eT r e n d s o fE n e r g y E f f i c i e n c y R e-s e a r c ho nM a c h i n i n g S y s t e m s[J].C h i n e s e J o u r n a l o fM a c h i n eE n g i n e e r i n g,2013,49(19):87‐94. 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减少机械制造过程中的能源消耗的方法研究
减少机械制造过程中的能源消耗的方法研究引言：机械工程是一门广泛应用于各个领域的工程学科，它涉及到机械系统的设计、制造、运行和维护等方面。
随着工业化和全球化的快速发展，机械制造业成为推动经济增长的重要力量。
然而，机械制造过程中的能源消耗问题逐渐凸显，给环境带来了严重的负担。
因此，研究如何减少机械制造过程中的能源消耗，提高能源利用效率，已经成为当前机械工程领域的重要课题。
一、优化设计和材料选择在机械制造过程中，优化设计和材料选择是减少能源消耗的重要手段之一。
通过采用先进的设计方法和工具，可以实现机械系统的精简和优化，减少能源消耗。
同时，在材料选择方面，应优先选择能够提供更高强度和更轻质的材料，以降低机械系统的质量和能耗。
二、提高制造工艺和生产线的能源利用效率制造工艺和生产线的能源利用效率直接影响到机械制造过程中的能源消耗。
通过引入先进的制造技术和设备，如自动化生产线、智能制造系统等，可以实现生产过程的精细化管理和优化，从而提高能源利用效率。
此外，合理的工艺流程和生产规划也可以减少能源的浪费，降低能源消耗。
三、推广清洁能源和节能技术推广清洁能源和节能技术是减少机械制造过程中能源消耗的重要途径之一。
清洁能源，如太阳能、风能等，具有环保、可再生的特点，可以替代传统的化石能源，降低能源消耗和环境污染。
同时，节能技术的应用也可以有效减少机械制造过程中的能源消耗，如高效照明、节能传动装置等。
四、加强能源管理和监控加强能源管理和监控是减少机械制造过程中能源消耗的重要手段。
通过建立科学的能源管理体系，制定合理的能源消耗指标和控制措施，可以实现对能源消耗的有效监控和管理。
同时，通过采用先进的能源监测和控制技术，可以实时监测和调节机械制造过程中的能源消耗，提高能源利用效率。
结论：随着全球能源资源的日益紧缺和环境问题的日益突出，减少机械制造过程中的能源消耗已经成为当前机械工程领域的重要课题。
通过优化设计和材料选择、提高制造工艺和生产线的能源利用效率、推广清洁能源和节能技术以及加强能源管理和监控，可以有效减少机械制造过程中的能源消耗，提高能源利用效率，为可持续发展做出贡献。
机械系统动力学优化与能耗降低
机械系统动力学优化与能耗降低概述：机械系统动力学优化及能耗降低是现代工程领域的重要研究方向。
通过对机械系统动力学行为的深入研究与优化控制，可以实现能源利用的最优化，降低能耗，提高系统性能与效率。
本文将探讨机械系统动力学优化的原理与方法，并重点介绍一些能耗降低的实践案例。
一、机械系统动力学优化原理机械系统的动力学是研究物体运动的力学学科。
在机械系统动力学优化中，我们通过对机械系统运动学和动力学特性的研究，寻求最优的运动规律和控制策略，以提高系统的性能和效率。
1. 动力学建模机械系统的动力学建模是优化研究的基础。
通过建立合适的数学模型，可以准确描述机械系统的动力学行为。
通常使用拉格朗日动力学或基于力学智能系统的建模方法，包括质点运动学方程、动力学方程和约束方程等。
2. 运动规律优化在机械系统动力学优化中，我们希望找到最佳的运动规律，使得机械系统能够以最小的能耗完成任务。
通过对运动规律进行优化，可以减少能量的损耗和消耗，提高系统的效率。
例如，在机器人运动轨迹规划中，我们可以通过优化运动规划算法，使机器人的运动轨迹更加平滑和高效。
3. 控制策略优化机械系统动力学优化中，选择合适的控制策略对能耗的降低至关重要。
通过优化控制策略，可以使机械系统在运动过程中减少能量的损耗和浪费。
例如，在电动汽车的控制系统中，我们可以通过优化电机的控制策略，提高能量利用率，延长电池寿命。
二、能耗降低实践案例1. 车辆动力系统优化控制汽车是日常生活中能耗较大的机械系统之一。
车辆动力系统的优化控制可以有效降低油耗，提高燃料利用率。
例如，采用智能化的动力系统控制策略，根据实时行驶状态和路况信息，合理调整发动机的工作参数，使得能量利用更加高效。
另外，广泛采用的混合动力系统和电动汽车等新能源车辆，也是能耗降低的重要策略。
2. 工业生产系统优化工业生产系统中，机械设备的使用是耗能的主要来源之一。
通过改进设备的工作模式和控制策略，可以实现耗能的降低。
机械加工中的能源利用效率
机械加工中的能源利用效率引言机械加工是一种广泛应用于制造业的工艺，它通过将原材料加工成所需形状和尺寸的零件，实现产品的制造。
然而，随着能源资源的紧缺和环境问题的加剧，机械加工中的能源利用效率成为了一个重要的议题。
本文将探讨机械加工中的能源利用效率，并提出一些提高能源利用效率的方法。
机械加工中的能源消耗机械加工过程中的能源消耗主要包括电能消耗和燃料消耗。
机械加工设备通常需要通过电力来驱动，包括电动机、数控系统等。
同时，一些机械加工过程还需要燃料，如焊接和热处理过程中需要使用燃气或燃油。
因此，合理的能源利用对于机械加工过程的高效进行非常重要。
提高机械加工中的能源利用效率的方法1. 优化机械设备优化机械设备是提高能源利用效率的关键。
可以采取以下措施：•使用高效的电动机：选择高效率的电动机可以降低能源消耗。
高效的电动机能够将电能转化为机械能的比例提高。
•使用数控系统：数控系统可以根据加工要求实现智能控制，减少无效运动和能量损耗。
•优化机械结构：通过改进机械结构，减少机械摩擦和机械振动，降低能量损耗。
2. 降低热能损失在机械加工过程中，热能的损失是不可避免的。
可以采取以下措施降低热能损失：•使用高效的传热材料：选择传热性能好的材料来制造机械设备，降低传热过程中的能量损失。
•提高炉窑的隔热性能：在焊接和热处理过程中，提高炉窑的隔热性能，减少热能的散失。
•进行余热回收：对热处理过程中的废热进行回收利用，供给其他环节使用，减少能源浪费。
3. 合理管理能源消耗合理管理能源消耗是提高能源利用效率的基础。
可以采取以下措施：•建立能源监测系统：通过建立能源监测系统，及时监控能源的使用情况，分析能源消耗的规律，制定合理的能源利用方案。
•培训和引导员工：通过定期培训和引导员工，提高他们对能源利用的意识和认识，使其积极参与到能源管理中。
•制定能源节约措施：制定能源节约措施，如调整设备使用时间，优化生产工艺等，降低能源消耗。
结论机械加工中的能源利用效率对于节约能源资源、降低能源消耗、保护环境具有重要意义。
机械加工制造过程能耗优化措施研究
机械加工制造过程能耗优化措施研究摘要：任何工业的发展都离不开能源的消耗，随着我国各项工业的不断发展，能源也在大量消耗，然而地球储备的能源总数是固定的，随着能源的消耗，所剩能源可以使用的数量已经不多，这就需要采取节能措施，在利用能源的同时一定要避免能源的浪费。
机械加工制造行业是我国的基础工业，它的发展于其它工业的发展一样，也是需要大量的能源消耗。
因此同样需要采取有效的措施，进行能耗优化，避免资源浪费，从而保障机械加工制造行业的长久发展。
关键词：机械加工制造；能耗；优化措施一、我国机械加工制造过程中能源使用存在的问题我国机械加工制造过程中能源的使用存在很多问题，总体而言，主要分为三个方面，分别是能源价格问题、能源浪费问题、能源污染问题，下面逐一进行论述。
1、能源价格问题近些年来，我国机械加工制造行业所需能源价格飞涨，给机械加工制造行业带来了巨大的经济负担，它是因为机械加工制造行业所使用的能源大多数为煤炭、石油、天然气等不可再生资源，一旦消耗，在短缺内不可恢复，需要多达几千前甚至上万年才可恢复。
因此越用越少，供小于求，导致机械加工制造行业所需能源价格飞涨。
2、能源浪费问题机械加工制造过程中能源的消耗是巨大的，随着能源的逐渐减少，新的高新技术的机械加工制造方法逐步产生，这些方法能够减少能源的消耗，避免不必要的能源浪费。
然而很多机械加工制造行业并没有跟上步伐，导致在机械加工制造过程中仍然使用老式的机械加工制造方法，造成能源继续浪费。
3、能源污染问题我国机械加工制造行业的主要能源消耗为煤炭、石油、天然气，然而在机械加工制造过程中，伴随着能源的消耗，也随之产生了污染的问题。
这些常用能源燃烧后再提供能量的同时，也产生了有害气体二氧化硫，它存在于空气当中，当降雨后，就会使得雨水变成酸雨，造成河流、湖泊、粮食等各个方面的污染，导致各个方面都需要采取其它能源消耗的措施进行补救，这也造成了能源的额外消耗；能源燃烧还会产生另一种气体，那就是二氧化碳，它的增多，导致全球变化，温室效应产生，破坏了生态平衡，导致需要使用额外能源进行弥补措施。
机床主轴加速度能量消耗建模与节能分析
机床主轴加速度能量消耗建模与节能分析佟昕【摘要】传统机床主轴加速度能量消耗模型是实验验证模型,需要通过大量的数据积累才能完善模型,无法在设计阶段对机床进行节能分析.因此,本文从主轴电机控制出发,通过计算主轴驱动系统的转动惯量,构建了主轴加速度能量消耗模型.通过模型分析,给出了能量消耗的影响因素,并提出了相应的机床节能方法.通过多部数控机床的实验验证,文中所提出的节能方法可以节能10.6％～ 50％.%The traditional energy consumption model of machine tool spindle acceleration is an experimental verification model,which needs a lot of data to improve the model.In this paper,based on the spindle motor control,the energy consumption model of spindle acceleration is established by calculating the moment of inertia of the spindle drive system.Through the analysis of the model,the influence factors of energy consumption aregiven.Finally,the experimental results show that the proposed method can save energy by 10.6％ to 50％.【期刊名称】《节能技术》【年(卷),期】2018(036)001【总页数】5页(P17-21)【关键词】主轴加速度;能源消耗;机床;节能;轻量化设计【作者】佟昕【作者单位】辽宁省科学技术情报研究所,辽宁沈阳 110168【正文语种】中文【中图分类】TGS020 引言机床的能源消耗包括稳态和瞬态两种状态。
基于特征事件的数控电火花线切割加工工艺过程建模及能耗计算
基于特征事件的数控电火花线切割加工工艺过程建模及能耗计算数控电火花线切割（Electrical Discharge Machining，EDM）是一种利用电火花放电进行加工的非传统切削加工方式。
EDM加工可以用于复杂形状的工件加工，因其几何精度高、加工效率高、材料硬度大等优点而在航空航天、模具制造等领域得到广泛应用。
然而，EDM加工过程中能耗较高，如何进行能耗计算及优化成为了一个具有挑战性的问题。
本文基于特征事件，通过对数控EDM加工过程的建模，提出了一种能耗计算方法。
首先，我们对数控EDM加工过程进行建模。
该过程可被视为一系列特征事件的集合。
每个特征事件包括工件形状信息、火花发生位置以及完成时间等。
通过记录这些事件，我们可以对加工过程进行描述和重现。
同时，我们还需要将EDM机床的参数纳入考虑，如放电脉冲电流、脉冲频率等。
接下来，我们对能耗进行计算。
能耗计算主要包括两个方面，即放电过程的能耗和机床其他部件（如主轴、线切割丝）、冷却系统等的能耗。
放电过程的能耗与放电脉冲电流、脉冲频率以及工件形状等有关。
我们可以通过测量放电脉冲的电流和时间来计算放电过程中的能耗。
同时，我们还可以通过对机床其他部件的能耗进行测量和估计来得到总能耗。
最后，我们可以利用所建立的模型和计算方法对能耗进行优化。
例如，通过调整放电脉冲的电流和频率，可以减少放电过程中的能耗。
此外，我们还可以研究不同形状的工件对能耗的影响，以找到能耗最低的加工参数。
综上所述，基于特征事件的数控电火花线切割加工工艺过程建模及能耗计算是一个重要且具有挑战性的课题。
通过对加工过程的建模和能耗的计算，我们可以为加工过程提供参考，并寻找能耗最低的加工参数。
这对于提高EDM加工的效率和经济性具有重要意义。
机械加工制造能耗优化方法
机械加工制造能耗优化方法【摘要】机械加工是指将各种资源转变为产品或服务的过程，在此过程中，机床设备是重要的耗能制造资源。
为了减少资源浪费，保证全球生态系统的稳定性，需要在机械加工过程中进行能耗优化。
论文研究机械加工过程中的能耗优化，为相关工程提供参考。
【关键词】机械加工；优化；节能减排1机床设备资源的状态建模与量化评估1.1机床设备资源状态建模。
本文所提到的制造资源指参与到整个生产周期的物理元素，根据资源的操作权限和合作层次，一般将其分为车间层、生产单元层以及设备层。
而一般的工艺设备需要组合在机床上才能进行机械加工，所以重点探讨机床设备。
机床设备的管理由车间层来完成，负责记录机床的工作时间、故障时间及加工零件数等内容。
这些状态信息一般由设备层采集，将其提供给生产单元层以及车间层等较高管理层进行信息整合。
数控机床的状态采集利用自动化的办法将数据存储于数据库中，方便不同部门使用。
1.2机床设备状态的量化评估。
机床设备的量化评估一般是为了约束工艺规划时的资源配置，使资源决策更加合理，进而使设计工艺的可执行性得到提高。
根据制造资源建模分析得出，由于使用目的的不用，得到的机床设备信息也不尽相同。
2机械加工制造过程能耗的定量分析机械加工制造过程中的优化基础便是能耗的定量分析和计算。
机床是重要的机械耗能资源，对于机床的能耗分析一般是其在时间维上的分析，机床的能耗可以根据有无加工任务分为加工时间段的能耗和非加工时间段的能耗。
而加工时间，是指零件在机床上从开始加工到结束加工的时间。
在加工开始初期阶段，操作人员会进行零件的安装和刀具的安装等操作，在这一过程中，只要机床没有关机，就会产生能耗。
以往在进行能耗优化时主要针对的是单台设备的优化，而从生产调度方面优化时，往往针对机床在非加工时间段的总能耗，进而分析得出，机床加工的可优化能耗是机床待机能耗。
3面向低碳制造的工艺规划研究为了供生产现场可以选择更多的零件工艺路线，提出非线性工艺规划，不同的工艺路线所产生的能耗也不同。
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2017/8/29
7
建模方法
数控机床动素及其表示的意义
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 动素 主轴旋转 X轴进给 Y轴进给 Z轴进给 A轴旋转 B轴旋转 C轴旋转 材料切削 选择刀具 自动换刀 喷冷却液 自动排屑 机床照明 待机运行 代号 SR XF YF ZF AR BR CR C TS TC CFS CC L SO
P Tip cutting MRR SEC
P Cut P Tip cutting
Pxfd0 – X轴进给电机功率损耗, kW μ - 摩擦系数 mxf –X轴进给运动部件总质量,kg ηxf – 机械传动效率 MRR –切削速率, cm3/s SEC-单位切削体积能耗 , kJ/cm3 α - 功率损耗系数
寻找 发现 选择 握取 拿住 移物 伸手 定位 装配 使用 拆卸 检查 预置 放开 延迟(不可避免）
启发
机械加工过程中的“动素”？
动作要素1
借鉴
动作要素2 动作要素3
…
延迟(可避免) 计划 休息
动作要素N
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6
建模方法
动作分析中“动素”
人 将人的动作细分为不能 再分的基本动作要素 描述对象
X
Y
Z
A
B
C
C
1
2
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8
建模方法
动素功率
• 与切削非直接相关的动素 E.g. 动素-SO ( S ) ,L( ) ,CC( ) ,TS( ) ,TC(
1
1 2
) ,CFS(
)
动素功率不随切削参数(v,f,ap) 的变化而变化，可通过实验测量方法得到。
数控机床
传感器电源
CompactDAQ 机箱
• 动素-BM功率
LabVIEW
B
PBM
电流传 感器 电压传感器
• 动素-L功率 • 动素-CC功率
PL
PCC
电路板
数据采集卡 NI-9215
• ……
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9
建模方法
动素功率
• 与切削直接相关的动素
E.g. 动素-SR (
•动素-SR功率
PSR (n) Psp0 T f Psp0 T f
248
61
34
SO2 NOX
CO2
机床与SUV排放的对比结果 (Gutowski,2010)
假设条件:1、机床的主轴功率为22KW，两班工作制，加工时间占57%； 2017/8/292、一辆SUV每年行驶12000英里，耗油量20.7mpg 2
研究背景
三峡
我国机床保有量世界第一 约800万台
若每台机床额定功率 平均按10kw计算
总装机容量 2250万千瓦
× 3.5 总功率 8000万千瓦
浙江全省供电
╳
3天
若每台机床每 天节约1kwh
全年总节能20 亿千瓦时以上
（中国机械设备网，2011）
2017/8/29
来源:根据《中国能源统计年鉴2010》数据计算得来 3
研究背景
• 可见，制造业已成为能耗和碳排放的主要来源之一； • 路甬祥院士指出中国制造业面临着能耗增长快、节能效率低等问题和挑 战，走向绿色和智能制造是中国制造业发展的必由之路（路甬祥，2010）； •《中国至2050年先进制造科技发展路线图》中指出绿色和智能将成为先进 制造技术的主要发展方向（中科院，2009）。
我国制定发展目标：
“十二五”期间，我国单位GDP能耗比2010年降低16%； 单位GDP二氧化碳排放比2010年下降17%。 （中华人民共和国国务院新闻办公室，2011）
2017/8/29
4
问题提出
机械加工 工艺过程1 机械加工 工艺过程2 机械加工 工艺过程M
……
主要目标： 机械加工工艺过 程能耗建模； 分析计算从工件 装夹完成到工件 加工完成整个过 程的能耗。
数控机床“动素”
数控机床
动素内容
将数控机床的操作细分为 不能再分的基本动作要素， 也是机床的基本能耗单元
多个动素可同时执行
多个动素可同时实施 确定恰当的动作顺序；制 定正确易行的标准作业方 法；减少浪费动作，提高 工作效率。
动素特点
目的
建立动素的能耗模型；建 立基于动素的工艺过程能 耗模型；通过减少浪费动 素，减少工艺能耗，提高 能耗效率。
PSR (n) A B n
A Psp 0
) ,XF,YF,ZF(
X
Y
Z
) ,C (
C
)
• 动素-C功率
Kp P SEC MRR
• 动素-XF,YF,ZF功率
2 n 60
PXF (vxf ) Cx Dx vxf
Cx Pxfd 0
Dx mxf g 6 107xf
S
1
符号
表示的意义 主轴系统执行主轴旋转运动 进给系统执行X轴方向进给运动 进给系统执行Y轴方向进给运动 进给系统执行Z轴方向进给运动 进给系统执行A轴方向旋转运动 进给系统执行B轴方向旋转运动 进给系统执行C轴方向旋转运动 刀具与工件接触并切削材料 刀盘旋转并选择指定刀具 换刀系统执行两把刀具间的转换动作 冷却泵向切削区域喷冷却液 排屑装置将切屑排出 照明装置为机床切削区域提供照明 数控系统、显示器（CRT/MDI面板）、风扇等运行
能耗计算模型
?
数控代码
毛坯
数控机床
…… …… …… N15 M03 S1194 N20 G00 G90 X0.0 Y0.0 N25 Z2.0 N30 G01 Z-1.0 F478 N35 X110.0 Y0.0 …… …… ……
零件
执
行
主轴转速：1194r/min 进给速度：478mm/min 切削深度：1.0mm 切削宽度：8mm …… ……
刀具 Z Y 能量（电能） X
切屑 热、振动
国家自然科学基金项目(No.51175464):面向低碳制造的机械加工工艺过程能耗建 模与智能分析计算方法研究
2017/8/29
5
问题提出
特点： 机械加工过程机床操作动作多样且对应的能耗不同； 有些操作动作较为复杂，可以进一步细分为更小的动作。
动作分析中“动素”
基于动素的机械加工工艺过程 能耗建模方法
2017/8/29
研究背景
制造业在将资源转变为产品（服务）的过程中消耗大量的能源，对环境造 成了严重污染并排放大量的CO2。据国际能源署研究显示（IEA, 2007）： 全球近1/3的能源消耗以及36%的CO2排放是由制造业造成的。
美国麻省理工学院 Gutowski 教 授 将 一 台 机床运转一年带来的环 境排放（折算成由煤炭 发 电 所 产 生 的 CO2 、 SO2 、 NOX 等排放）与 SUV 产生的排放进行直 观形象的对比。