在線檢測及智能修正技術在慣性精密鑄造結構件機械加工中的應用

賀東溥 侯為康 舒 釗 沈 陽

裝配·檢測

在線檢測及智能修正技術在慣性精密鑄造結構件機械加工中的應用

賀東溥 侯為康 舒 釗 沈 陽

（航天科工慣性技術有限公司，北京 100074）

針對慣性精密鑄造結構件機械加工時，手工調平鑄件、劃參考線、按參考線粗加工等手工工藝過程存在勞動強度大，易產生偏差、工藝流程復雜冗長制約效率提升等問題，采用五軸加工中心在線檢測功能實現(xiàn)鑄造毛坯直接裝夾，并對鑄造毛坯進行粗基準加工坐標系的建立和修正，同時對于鑄造工藝造成的局部變形智能修正加工坐標系，保證各加工面的加工余量，有效地優(yōu)化了工藝流程、提高了加工效率。在線檢測技術同樣可對鑄造曲面進行檢測，進而修正加工坐標系和指導下一步加工，同時排除裝配干涉隱患。

在線檢測；智能修正；加工坐標系；慣性產品；精密鑄造件

1 引言

在輕量化設計思路的推動下，以慣測裝置臺體及旋轉慣導環(huán)架為代表的慣性產品結構件一般由精密鑄造毛坯加工而成，對該類零件加工時，為保證各加工面的加工余量，需要對鑄造毛坯進行找正固定。然后參考找正輔助線，以普銑、普車等手工工藝方法粗加工。

五軸加工中心能夠實現(xiàn)一次裝夾加工多方向平面，消除裝夾及基準轉換累積誤差，有利于保證慣性結構件的形位精度要求。近年來，基于加工中心的在線檢測系統(tǒng)研究發(fā)展迅速，實現(xiàn)了在線檢測、智能修正、誤差補償?shù)瘸Ｒ?guī)機床設備不易實現(xiàn)的功能。

五軸加工中心在線檢測功能能夠實現(xiàn)鑄造毛坯直接裝夾，并對鑄造毛坯進行粗基準的找正，同時對于鑄造工藝造成的局部變形進行智能修正加工坐標系，保證各加工面的加工余量及精度，多軸數(shù)控加工可大幅優(yōu)化工藝流程、提高加工效率。此外對于薄壁環(huán)架類，球形面不易手工找正和檢驗，同樣可利用在線檢測技術對球面進行檢測和修正，排除裝配干涉隱患。而在工件加工完成后，在線檢測功能可在一定程度上代替三坐標測量儀離線檢測，減少交檢周轉流程并直接提供返修方案。

2 應用研究背景

2.1 慣性精密鑄造結構件工藝方法

以某捷聯(lián)慣導系統(tǒng)慣性臺體及平臺式慣導系統(tǒng)外環(huán)為例，兩種結構件均為鋁合金鑄造毛坯加工，屬于以臺體類及旋轉慣導環(huán)架類典型結構件，直接影響慣性系統(tǒng)性能指標[1]，常規(guī)工藝路線為：準備（鑄造毛坯）→檢驗（鑄件加工余量）→劃線（加工參考線）→普銑/普車（按參考線粗加工）→數(shù)銑（粗加工）→熱處理（消除應力）→半精加工→熱處理（消除應力）→精加工→表面處理。由于鑄造件表面精度較差，且鑄造毛坯存在一定的變形，鑄件毛坯檢驗、鑄件劃線、手工找正劃線銑/車加工等為手工操作工序。

其中，手工鑄造毛坯劃線及檢驗時，傳統(tǒng)工藝方法為千斤頂輔助手工找平、劃線；粗加工時，以劃線為定位基準線進行手工找正固定后，進行銑削或車削；手工操作勞動強度大，且參考點選取時數(shù)量有限，易產生定位偏差，整個粗加工階段工藝流程復雜冗長，制約效率提升。

2.2 在線檢測及智能修正技術發(fā)展現(xiàn)狀

機械加工離不開精密測量和控制技術，隨著數(shù)字化、智能化時代的到來，在線檢測技術、加工坐標系及數(shù)控加工的智能修正技術應運而生，并取得廣泛的應用[2]。

航空航天、高端機械行業(yè)發(fā)展迅速，對零件加工精度要求越來越苛刻，精密的在線檢測為加工和對比提供可靠的數(shù)據(jù)支撐。我國現(xiàn)階段在線檢測系統(tǒng)大多采用進口測量設備和自動化系統(tǒng)，國內各研究機構及設備制造廠商也做了大量的研究和試驗工作[3]，部分國內設備制造廠商做到了從CAD/CAM軟件、數(shù)控系統(tǒng)到加工坐標系及數(shù)控加工的智能修正技術的一體化應用。

3 典型慣性精密鑄造結構件工藝方法

某捷聯(lián)慣導系統(tǒng)的慣性臺體是慣性組件的支撐結構件，以其為載體將三個陀螺和三個線加速度計直接固連作為測量基準[4]，慣性臺體零件結構三維圖及主要技術指標如圖1所示。

圖1 慣性臺體零件三維圖及主要技術指標

零件最大外廓面為機械加工面，同時也作為陀螺和線加速度計安裝面的加工基準面，陀螺和線加速度計安裝面精度要求高，均需要進行粗加工。通過在線檢測系統(tǒng)，可以對緊固在工作臺上的鑄件毛坯面進行檢測，分析各加工面的鑄造余量，同時對鑄造毛坯易變形部位重點檢測，通過數(shù)控系統(tǒng)將鑄造余量及局部檢測結果反饋至加工坐標系，并對其智能修正。

3.1 裝夾方案

慣性臺體零件的6個安裝面相對于設計基準面有較高的平行度、垂直度等形位精度要求，關鍵形位精度要求為0.015～0.025mm。

鑄件毛坯等級為QJ1700A—2004 CT6級[5]，按零件外形尺寸規(guī)格鑄造公差為±0.31mm，鑄造表面粗糙度為a1.6～a6.3μm，能夠滿足基本的裝夾固定要求，鑄件毛坯可由五軸加工中心工作臺或專用工裝壓板緊固。

機床選擇北京精雕五軸機床（型號：JDGR400_A15SH），夾具滿足一次裝夾加工多個平面，同時便于裝夾操作和數(shù)控加工，采取兩次裝夾分別加工3處外形面。其中：使用專用夾具1對鑄造面進行粗定位，此工位完成三個面及孔的加工；使用專用夾具2對第一工位加工面進行精定位，此工位完成其余三個面及孔的加工。兩種裝夾方式如圖2所示。

圖2 粗加工工位的裝夾方式

3.2 在線檢測方案

基于加工中心的在線檢測將接觸式三坐標測量儀技術與數(shù)控加工技術相融合。首先在第一工位采用專用夾具對工件進行初步定位和緊固，采用接觸式在線檢測測頭對工件進行“1平面+1直線”取點測量，并建立基礎加工坐標系，如圖3所示。

圖3 基礎加工坐標系的建立

隨后對關鍵部位進行鑄造變形和加工余量的檢測，首先是用于組裝電路組件的方腔，該結構兩側為厚度4mm的薄壁結構，同時內側壁設計有高度0.5mm的安裝凸臺，鑄造毛坯產生的變形易造成裝配時方腔內壁干涉或安裝凸臺高度余量不足等現(xiàn)象。此外慣性臺體工件設計有4處安裝凸耳，作為慣性組件整體的對外接口，同時凸耳上的高度0.5mm安裝凸臺也是設計基準面，而4處安裝凸耳同樣在鑄造成型過程中易產生變形，造成安裝凸臺加工余量不足。因此采用加工中心在線檢測系統(tǒng)，對以上部位的非加工鑄造面及加工面鑄造余量進行在線檢測，有助于在加工過程前段避免不合格品的產生，如圖4所示。

圖4 關鍵部位的在線檢測

3.3 加工坐標系的智能修正

基于加工中心的在線檢測通過與數(shù)控系統(tǒng)配套的CAM軟件SurfMill 9.0編程，經后置處理可將測量路徑與加工路徑的程序段輸出到同一個NC文件中。

在線檢測程序段控制測量系統(tǒng)對選定的測量點進行測量、構建平面或曲面等特征，并通過在線檢測程序段將坐標系轉換的修正值賦予修正坐標系。該數(shù)控系統(tǒng)中的坐標系列表除常規(guī)五軸加工中心的向、向、向、/軸、軸外，還設置了Δ向、Δ向、Δ向、Δ軸、Δ軸、Δ軸、轉臺1、轉臺2等，即3個平移修正參數(shù)、3個旋轉修正參數(shù)和2個轉臺修正參數(shù)，修正參數(shù)儲存在數(shù)控系統(tǒng)“工件位置補償”變量表中，程序調用加工坐標系時采用“G54.4 PX”程序段進行G54基礎加工坐標系的智能修正，加工程序段結束后采用“G54.4 P0”程序段恢復G54基礎加工坐標系。

4 加工試驗驗證

按照以上裝夾方案及在線檢測智能修正加工坐標系方案，開展了慣性臺體零件的加工試驗，并對粗加工后的試件以經驗工藝流程采用傳統(tǒng)手工劃線、三坐標檢測等手段進行檢驗驗證。

經劃線檢驗，所有外形面精加工余量均勻一致，如圖5所示。且外形尺寸達到±0.02～±0.05mm粗基準工藝要求；腔體及孔側壁精加工余量均勻一致，經三坐標測量儀檢測預留精加工余量符合工藝過程要求。

圖5 手工劃線檢驗加工余量

鑄件毛坯檢驗、鑄件劃線、手工找正劃線銑/車加工等原工藝方案手工操作工序全部改為由2個工位五軸加工中心完成，在線檢測及智能修正技術應用后的工藝流程為：準備（鑄造毛坯）→第一工位五軸加工（在線檢測及智能修正）→第二工位五軸加工（在線檢測及智能修正）→熱處理（消除應力）→半精加工→熱處理（消除應力）→精加工→表面處理，大大降低了勞動強度，提高了生產效率。

5 技術推廣應用

捷聯(lián)慣導系統(tǒng)慣性臺體的應用經驗，可以應用于平臺式慣導系統(tǒng)的旋轉慣導環(huán)架類精密鑄造結構件的加工，某外環(huán)零件同樣存在鑄件毛坯檢驗、鑄件劃線、手工找正劃線銑/車加工等制約效率提升的手工操作工序，同時平臺式慣導系統(tǒng)內部結構復雜、裝配間隙小，鑄造結構件加工偏差極易產生不合格品。

圖6 外環(huán)零件外球面測量點及其偏差云圖

該類零件一般為球形表面，手工操作難度大，基于五軸加工中心的在線檢測可以借助T型測針或主軸角度偏轉，對內外球面進行在線取點測量，同時可以對照零件三維設計模型生成偏差云圖，圖6所示為外環(huán)零件球形外鑄造面的測量點分布及其測量偏差云圖，更直觀地進行加工坐標系的修正和裝配干涉不合格品的判定。

在線檢測技術可以實現(xiàn)工件加工前、加工中、加工后的形狀，位置偏差測量及修正。通過數(shù)據(jù)采集和分析計算完成質量檢測，解決了離線測量響應慢、返修難等問題。還可幫助工程技術人員解決工件加工過程中裝夾偏移、夾緊變形導致加工精度偏差的問題。制造和檢驗在一臺機床上實現(xiàn)，形成“制檢合一”新模式。

6 結束語

為保證慣性系統(tǒng)鑄造結構件粗基準的準確性及加工精度要求，同時防止鑄造變形引起的加工余量不足或過切現(xiàn)象，采用手工劃線及找正進行粗基準的確定和裝夾加工，手工操作勞動強度大，參考點數(shù)量有限，制約生產效率提升。

在線檢測技術融合了三坐標測量儀及數(shù)控加工中心技術，通過CAM軟件選取檢測點并后置處理生成在線檢測程序段，同時對局部關鍵部位、鑄造變形部位進行檢測，將檢測計算結果賦予加工坐標系修正變量，對加工坐標系進行智能修正。

通過某慣性臺體零件加工的試驗驗證，在線檢測鑄造結構件的非加工平面、關鍵部位加工余量，建立并智能修正加工坐標系，同時輔以五軸數(shù)控加工，達到了在線檢測及五軸加工完全能代替手工劃線及找正銑/車操作，保證加工坐標系的準確建立和粗基準加工精度的同時，大大降低勞動強度，提升加工效率，該項技術可應用于其他慣性產品精密鑄造結構件的加工。

1 曲東才. 捷聯(lián)慣導系統(tǒng)發(fā)展及其軍事應用[J]. 航空科學技術，2004(6)：27～30

2 張宏瑾. 在機測量系統(tǒng)控制技術與測量數(shù)據(jù)提取[D]. 大連：大連理工大學，2013

3 孟少鵬. 在線測量和智能修正技術在數(shù)控機床上的應用[J]. 世界制造技術與裝備市場，2018(3)：58～60

4 秦永元. 慣性導航（第二版）[M]. 北京：科學出版社，2014

5 QJ1700A—2004．鋁合金熔模鑄件規(guī)范[S]

Application of Online Detection and Intelligent Correction Technology in the Processing of Inertial Precision Casting Structures

He Dongpu Hou Weikang Shu Zhao Shen Yang

(Aerospace Science and Industry Inertial Technology Co., Ltd., Beijing 100074)

The problems such as high labor intensity, machining deviation, complex process, and low efficiency are brought by manual processes such as manual leveling of castings, drawing of reference lines, and rough machining by reference lines, while the mechanical processing of inertial precision casting structural parts. The five axis equipment and on-line detection function are used to realize the clamping of the casting blank, to establish and intelligently modify the rough reference processing coordinate system for the casting blank according to the local deformation caused by the casting process, which ensuring the processing surplus, optimizing the process and improving the processing efficiency. The online detection technology can also be used to detect the casting curved surfaces, correct the processing coordinate system, guide the next processing, and eliminate the hidden danger of assembly interference.

online inspection；intelligent correction；processing coordinate system；inertial products；precision casting parts

賀東溥（1987），高級工程師，機械設計及理論專業(yè)；研究方向：慣性產品結構件精密機械加工工藝技術研究。

2019-12-16