针对三维椭圆振动切削在精密光学元件加工过程中颤振会降低光学元件加工质量的问题, 对3D-EVC过程中的颤振进行研究。抑制颤振可看作切削参数的优化问题, 即利用智能优化算法寻优获得最佳切削参数以满足颤振抑制参数的要求。为此提出一种改进的人工蜂群算法, 应用于三维椭圆振动切削加工过程中以进行切削参数的优化, 从而抑制切削过程中的颤振现象。并且将蜜蜂进化策略同粒子群算法中算子移动的“认知”和“社会”两部分进行结合, 通过引入惯性权重来提高全局最优解的搜索能力及收敛性能; 并且建立了刀触点振动幅值、切削深度、进给量及主轴转速之间的数学模型, 最后应用改进人工蜂群(PABC)算法对理论模型进行参数优化; 实验结果显示, 通过参数优化后, 刀尖点振动幅值显著下降, 且工件表面粗糙度降低了70%。验证了利用该方法对3D-EVC过程中颤振现象进行抑制的有效性。

为提高光学自由曲面的加工精度, 本文基于多体系统理论建立了五轴数控研抛机床综合误差模型。采用直接测量方式对各轴的移动误差和转角误差进行重复测量与分析, 发现不同进给速度和测量间距对移动误差和转角误差没有显著影响。把误差数据代入综合误差模型中, 得出研抛机床综合误差在x轴、y轴和z轴轴向上的移动误差和转角误差分量的变化规律, 进而获知线性位移误差是影响综合误差最主要的因素。依据综合误差模型进行补偿实验, 补偿后x轴、y轴和z轴的线性位移误差分别下降88%、89%和84%, 补偿效果显著。实验结果证明本文所提出的综合误差建模及补偿方法具有较高的精度和较好的鲁棒性。