Variable Feedrate CNC Interpolation for Planar Implicit Curves

The machining of planar implicit curves is common in computer numerical control (CNC) machining. It is usually carried out through approximating these curves as segments of straight line/circular arc for CNC interpolation. This paper considers real-time variable feedrate interpolation of planar implicit curves. Geometric entities of planar implicit curves were related to motion entities along the curve. The results were then used to develop real-time variable feedrate schemes for geometry-dependent feedrate and time-varying feedrate interp-olation in general. Detailed schemes have been worked out for the cases of varying the feedrate for constant contour error and for initial acceleration/final deceleration. Examples have been provided to demonstrate how these schemes can be used in combination to enhance the efficiency of machining. They demonstrate how the feedrate for curve interpolation can be varied according to feedrate and feed-acceleration constraintson the machine tool and contour error constraint on the machined product.     

一种简单的数控精插补电路

给出一种由单片Ｉｎｔｅｌ８２５４芯片构成的数控精插补电路,并给出了应用实例。     

数控圆弧插补的R编程

推导出一个简便的R编程计算公式,并用JAVA语言完成了圆弧插补笛卡尔坐标系3个坐标平面的R编程方法.该方法简化了编程,方便了使用.     

数控机床数字积分插补法的改进

对目前数控机床普遍采用的传统的数字积分插补法进行了分析，指出了其在插补圆弧时存在的不足；对传统的插补方法进行了改进，改进后的数字积分法在作圆弧插补时的实际误差小于1个单位。     

圆弧插补终点判断方法研究

圆弧插补是数控系统必备的功能,有效的终点判断算法是插补运动顺利实现的保证。提出了距离判断、角度判断以及符号判断三种圆弧插补终点判断方法,进行了有效性分析。实验验证结果表明,在一般加减速速度规划下,提出的方法能够实现微段圆弧、整圆或近似整段圆弧、过象限圆弧插补的终点判断。     

基于神经网络的自由曲线插补研究

介绍了利用神经网络的非线性逼近能力和自学习能力,对未知表达式的曲线进行辨识,并利用从曲线的神经网络辨识模型中得到的数据,建立一个数控系统的神经网络插补控制器,实现对未知表达式曲线的插补。通过理论研究和仿真试验表明,这种方法能够较好地完成这类曲线的插补。     

CNC系统中列表曲线的插补研究

基于列表数值点,利用参数样条拟合精度高、算法稳定的特点,用累加弦长的方法,推导第一次逼近型值点的三次参数样条方程;使用差分的原理,推出该参数样条方程的插补算法,实现型值点的第二次逼近,并分析了步长参数的选取;文章还分析了这种方法的精度.最后通过实例证明这种方法的可行性.     

空间任意平面二次曲线的采样插补算法

推导了基于参数方程的空间曲线采样插补方法,并通过坐标系的变换,对空间任意平面内二次曲线建立了简单的参数方程,推导了其采样插补方法。结果表明该方法插补速度快、编程简单、自动过象限、终点判别简单。     

CNC车床螺纹加工的插补方法

针对ＣＮＣ车床螺纹加工时存在的问题，提出了一种简单实用的螺纹加工插补方法。     

基于机床混合模型的参数曲线高速插补速度极值分析

参数曲线高速数控插补时,进给速度规划需要综合考虑机床动力学特性和曲线几何特征的限制。通过建立机床进给系统的机电混合模型,给出了参数曲线高速插补进给速度的机床动力学约束条件。以此条件为基础,采用“速度－加速度”相平面分析法导出了速度极值曲线解析表达式。与实时插补弦高误差约束下的速度极值曲线表达式相比,二者具有一致性。通过机床动力学约束下的速度极值曲线最大实时插补弦高误差估计,可简化插补进给速度规划约束条件。研究结果表明,给出进给速度极值解析曲线是有效的,可为参数曲线高速插补进给速度优化规划提供理论分析依据。     

Bezier曲线插补法在CNC系统中的应用

为了描述列表曲线,本文从三次Ｂｅｚｉｅｒ曲线参数方程的矢量表达式出发,推导出ＣＮＤ系统三次Ｂｅｚｉｅｒ曲线插补法。为保证两段Ｂｅｚｉｅｒ曲线在连接点处一阶导数、二阶导数连续,导出了两段Ｂｅｚｉｅｒ曲线特征向量应满足的关系方程,Ｂｅｚｉｅｒ插补法不仅在理论上可使所有的插补点落在曲线上,而且实时插曲补速度高,每次插补时可合理地选择参数增量,能使插补速度保证不变,也可控制弓高误差。为说明本方法,文末给出了算例。     

一种自由曲线拟合及插补方法

为了提高自由曲线、曲面的加工性能 ,本文在对自由曲线、曲面拟合方法研究的基础上 ,介绍一种曲率连续的自由曲线、曲面拟合法—— Clothoid曲线法 ,并详细推导了 Clothoid曲线插补算法     

B样条列表曲线直线插补的自适应算法

给出了一种根据零件加工精度要求,对三次Ｂ样条列表曲线进行直线插补,自动生成变步长刀位轨迹的算法,简称自适应算法。该算法当列表曲线曲率大时,使步长变小,反之使步长变大,同时使逼近误差满足要求。该算法稳定、可靠,便于在列表曲线、列表曲面的数控加工中推广应用。     

基于环形补偿参数曲线插补算法

对于数控加工中参数曲线的加工,提出了一种新的插补算法,该算法利用泰勒展开对曲线方程进行重构,引入误差补偿思想,对插补过程中产生的误差反复补偿,从而满足目标要求,通过仿真和实际切削实验,表明该算法简单实用、通用性强、算法精度高,能够保证参数曲线的光滑性,有利于提高参数曲线加工质量和加工效率.     

基于宏程序的椭圆曲线插补应用研究

提出了应用宏程序实现非圆曲线数控车削加工的新方法，并以椭圆为例，构造出通用的“椭圆曲线插补”程序。     

参数形式空间曲线反馈插补方法探讨

针对参数形式任意空间曲线,提出了一种基于反馈校正思路的插补算法,插补精度较高,同时在实际插补过程中反馈校正的次数非常有限,方法有效且实用。在对数控系统输入编程轨迹的特征点坐标后,数控系统根据这些信息运用一定算法,实时地计算出各个中间点的坐标,从而对各坐标轴进行脉冲分配,完成曲线加工的轨迹控制。插补算法不仅应保证精度要求,更应算法简单,满足控制的实时性要求。     

多轴联动线性插补及其“S加减速”规划算法

文章将速度的S曲线加减速规划算法用于多轴联动线性插补的前加减速处理。推导了插补迭代公式,并给出了实现算法,将该规划算法用于多坐标联动纤维缠绕机的数控系统中,效果很好。     

高精度数控机床非均匀有理B样条曲线插补控制研究

在复杂曲面数控加工中,经常应用非均匀有理B样条曲线。介绍了非均匀有理B样条曲线插补原理,分析了传统非均匀有理B样条曲线插补方法,即泰勒展开法,确认泰勒展开法在计算精度和时效性等方面存在不足。针对泰勒展开法存在的不足,提出采用割线法进行非均匀有理B样条曲线插补。介绍了割线法插补原理,分析了迭代运算初值及终止判定问题。通过对比确认,割线法求解时间短,精度较高,可以满足高精度数控机床非均匀有理B样条曲线的插补控制要求。     

空间椭圆的变换插补法

文章提出用圆弧插补结合线性变换实现空间椭圆插补的新方法。以圆弧插补算法为基础获得基本插补量,而后以三维空间线性变换将基本插补量变换成为空间椭圆的补量。该方法插补效率高,误差小。     

A New Parameterisation Method for NURBS Surface Interpolation

A new method is proposed for the parameterisation of data points in NURBS surface global interpolation. In this method, the parameter value at the maximum of each rational B-spline basis function is defined as the parameter value of the associated data point. Some advantages of this method in geometric modelling are: 1. It selects the knot vectors freely, regardless of the distribution of data points. 2. It is invariant under affine transformations of the data points. 3. It allows multiple data points.