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面向绿色制造的机床的设计和操作策略
专业英语论文翻译硕研2013-8班2013020819王伟
面向绿色制造的机床的设计和操作策略
NancyDIAZ1,SeungchounCHOI1,MoneerHELU1,YifenCHEN1,StephenJAYANATHAN1,YusukeYASUI2,DaeyoungKONG1,SushrutPAVANASKAR2,andDavidDORNFELD1
1LaboratoryforManufacturingandSustainability,UniversityofCaliforniaatBerkeley,USA,ndiaz@berkeley.edu
2ComputerAidedDesignandManufacturingLaboratory,UniversityofCaliforniaatBerkeley,USA,yasui@berkeley.edu
摘要
随着时间的推移,对于碳排放和电力价格预期的上升的持续性关注使得在减少生产过程中的能源需求的策略成为必要。
为了引导发展这些策略,文章开始对铣床的生命周期中能源消耗的分析结果用于强调作用于策略的几种因素的影响。
这些因素包括自动化程度,制造环境,运输,原材料投入,以及设施的投入对于环境的影响。
随后则是对于降低能耗的设计和操作过程的概括,包括动能回收系统(KERS)的实现,工艺参数的选着策略,以及一个基于网络的能量估算工具。
关键词:
绿色机床,减少能源消耗。
1、引言
机床制造商主要关注能改善机床性能的衡量指标,包括可用性、可靠性、尺寸精度和准确性。
为了达到理想的性能,机床被设计得越来越复杂,自动化程度越来越高。
然而这些改变导致了能源需求的增加,与之相对应的是电力成本的上升,资源利用的限制(尤其是石油),客户持续增强的环保意识,以及越来越多的政府监管。
这些担忧进一步加剧了制造业已经相当大程度的对环境的影响-19%的全球温室气体(GHG)排放量[1]和31%的美国总能源使用量[2]是由工业活动所造成的。
其中制造业,特别是机械加工起着至关重要的作用。
所以,实施机械绿色加工制造战略,包括机床设计,工艺规划和机器操作,就变得至关重要。
2、背景
在机床的生命周期中,能耗可能在四个方面减少:
制造,运输,使用或寿命结束。
早期对于机床及制造过程的生命周期评估都集中在使用阶段的能源消耗定量上。
文献[3]中的一种观点认为,在机床的使用阶段,能源消耗是如此的可观,以致于将切削液的消耗最小化就可以更有效的节约能源,与之相比,在制造过程中使用可再生材料就显得无足轻重了。
然而,文献[4]显示,用折算到每个阶段的碳当量的排放来说,制造和运输的影响主要取决于所使用的机床。
很多有关机床和使用环境的文献都将分析范围缩小,从而展示设计或过程水平的变化。
它们分别影响机床在制造和使用阶段能耗的需求。
设计水平的变化有着最大的灵活性,因此最有可能降低能耗[5]。
这些策略包括拆卸[6-7],再回收制造用于机床结构[8]的材料设计。
它需要变更机床的设计过程以节约能源,与此同时,使用阶段也得到广泛的研究,如最小量润滑(MQL)。
MQL比传统的水冷却减少3〜4次的切削液使用,但如果使用内部冷却系统[10],则需要修改机床的冷却系统。
干式切割是另一个研究领域,以消除切削液的影响。
尽管干式切削不要求机床设计的变化,但必须有适当的工具以及合适的切削条件,使得切削工具不容易磨损。
这反而混淆了最初节约能源的目的。
[11]。
文献[12]中开发了一个模型,将切削液流动纳入环保意识及加工过程水平上的动态,如加工力学和刀具磨损的测评。
这个模型作为一个环保工艺规划系统工程发展的基础,配合传统工艺规划方法来评估制造业和环保要求之间的权衡[13]。
[14-15]中开发了一个类似的工具,称为“环境负担计算器”,涉及到工件制造。
它允许用户输入切割条件和工件信息。
最近的研究还包括机床使用的功耗分析。
[16]中进行机床加工环境分析,量化了四种不同的自动化铣床的能耗,以及材料的生产和切削液制备在加工过程中所占的比例。
[17]对数控铣床工具的能源和资源需求缩减的影响进行了研究。
[18]中将范围扩大到包括10种制造工艺和添加剂工艺,并指出即使相对于其他制造工艺过程的功率要求分析过程,如溅射放大特定的能量这样的低利率变化也不会超过两个数量级。
机床生命周期的能源评估被首次提出,以确定适当的战略来适用于绿色机床。
这种分析一般产生两个可能性:
(1)非切削操作及周边设备占主导地位的恒定的能量需求高,或
(2)切割操作占主导地位的低恒定的能源需求。
第一种情况下,机器可以被设计来使外围设备和工艺的能量消耗最小化。
本文所讨论的这种类型的方法的一个例子是应用在主轴上的动能回收系统(KERS)。
解决第一个方案中的另一种方法是将重点放在机床操作,以提高生产率。
最后,由于机床的操作过程往往消耗其生命周期中最大比例的能源,所以通过开发一个基于网络的工具,计算加工过程中使用的数控工具的能源需求路径,来寻求机床操作过程中的节能减排战略。
3、机床生命周期中的能耗分析
虽然目前的文献资料中提供了关于机床生命周期能耗的广泛的知识,但受总体中影响占主导地位的机床操作的能耗的限制,像机床制造方法之类的其他方面的机床刀具的生命周期就忽略不计了。
此外,许多文献还忽略了运输,物资投入(例如切削液),或设施的投入(如HVAC和照明),这些方面可能对整体能源消耗存在显著的影响。
因此,文献[4]的目标是研究这些方面的影响,以及铣床生命周期中生产环境和自动化程度在能源需求方面的影响。
图1.二氧化碳当量排放量。
(*)是文献[4]提供的二氧化碳当量的排放量数据。
4、动能回收系统(KERS)
以前机床的生命周期能耗分析强调机床外围设备和暖通空调和照明系统的大量的能源需求。
鉴于这些大型能源“汇”,应用动能回收系统(KERS)从切割加工过程中回收能源的方法,可能会对整体能源需求有重大影响。
为了评估KERS系统的可行性,人们定义了一个森精机的NV1500DCG主轴和工作台的动态模型。
一旦机床的实际性能相匹配,作为唯一的研究方案,在主轴电机减速到静止的过程提供了相当大量的能量回收。
因此,以一个系统为蓝本,从主轴减速从20,000到0转每分钟过程中回收能量,并把它保存在一堆400超级电容器中。
其额定电流为350F,使用电压为1KV,充/放电效率达90%。
这种设计的蒙特卡罗模拟过程能进行通用非标部件的多样化的工具(2至5种刀具选择,平均铣刀直径5mm和标准偏差为2mm,增量为0.5mm)和周期时间选择(2〜5分钟)。
这些结果显示于图2。
图2.应用动能回收系统的森精机NV1500DCG主轴的功率损失估计(%)
对仿真结果的分析显示,使用KERS森精机的NV1500DCG主轴,相比较没有应用KERS的相同的机床,消耗的能量减少了5〜25%。
如果一个特定的仿真结果被认为是3种工具(刀具直径为5mm,2.5mm的和4mm)和循环时间为2分钟,并提供了20.4%的功率节省,并假定应用KERS的机床其制造部件的寿命为5000000小时,那超级电容器的成本必须在162美元之内才能使系统有经济上的可行性。
鉴于当前设计所需已达7200美元,KERS系统要想成为一个可行的选择,则能源成本必须增加或超级电容器的成本必须降低。
不过,存在一些替代的方法,包括直接使用回收的能源,或使用一些可以适用于多种机床的普通的能量储存器。
5、工艺参数选择
除了实施机床的设计变更,通过改变工艺参数的选择可能会降低机床使用过程中的能耗。
虽然机床有各种用途和功能,但电力需求一般被分为三类:
常量,变量,切削电量需求(参照图3)。
“常量”的电力需求可以归结为与材料的加工投入无关的辅助设备的消耗(如电脑面板,灯具和冷却)。
“变量”则是操作人员控制的机床部件的能量消耗(例如主轴电机的动力以及x轴和y轴的驱动)。
常量和变量的电力需求一起形成机床的“皮功率”。
因为对于一个给定了工艺参数的设备,无论是否切断其材料供应,以上两者是所要使用的最小能源。
从材料的去除过程和负载之间的电源要求而言,切削功率的大小,是由材料种类,材料去除率,刀具等所决定的,因此存在很强的相关性。
图3.材料去除过程中的负载能量衰减函数曲线
加工过程高度依赖于分工的能量结构,因此可以适当的最小化能量来实现。
能源消耗由需要的机器的一个特定部分和总加工时间的驱动功率的大小(包括皮重和切割功率)组成。
机床需要高的恒功率,并由于非切割操作和辅助设备的优势,从而被认为具有高的皮功率。
因此在这种情况下,由于切削功率的幅度相对小于机床的“皮功率”的能量,因而部件的制造所消耗的能量对处理时间有很大的影响,这通常发生在机床具有一个相当大的工作量,或保持高的精密度,或有相当多的外围设备的情况下。
由于最终目标是减少能源消耗,同时加工部件所消耗的能量占原材料每单位体积的比例(切比能量)应减少。
减少加工时间,降低整体能源消耗的策略包括修改工件方向[30]或一个更简单的方法——更换刀具类型[31]。
例如,允许操作者改变从2刃的4刃端铣刀的进给速率的两倍,同时保持相同的每齿进给量,从而减少一半的加工时间。
此外,通过改变高速钢硬质合金切削刀具材料,用户可以增加其两到三倍的切割速度。
但相应的,刀具涂层的应用使得材料成本增加25%到50%。
由于加工时间的减少,机床所要求的变量和切削功率增加,主轴转速,机床的进给速率增加。
同时切削工具的变化使得材料去除率增加。
这些因素使得能耗的降低。
因此,分析的范围必须扩大到包括不同的制造过程中切削刀具材料的自提取和后处理。
例如,一个刀具涂层通常涉及溅射,文献[18]显示这是一个能源密集型的加工过程中的应用。
因此,要对机床使用过程中的能源消耗作一个彻底的分析,准确地优化刀具的制造过程中消耗的能源所分摊的工艺参数,缩短加工时间。
6、基于网络的能量评估工具
利用加工时间和能量消耗之间的关系,创建一个基于网络的工具,用来判断机床的能量消耗。
如同文献[30]中所强调的,轴的运动方向,可以很大程度的影响加工时间。
此外,非理想性的机床部件可能导致理想和实际加工时间之间的偏差。
[30]虽然类似的方法处理机床的性能,适用时考虑能源消耗。
虽然文献[30]主要讨论的是机床的性能,但在考虑能耗时,类似的方法也是可以应用的。
在这种分析中,只能从驱动马达(处于[30]中出现的各种非理想性状态中),以及刀具路径的方向的加速度和减速度产生的非理想性状态,作为能耗估计的基础。
基于这种方法,开发一个基于网络的工具,来估计目标NC代码的能源需求和处理时间。
要计算能源消费的总量,常量,变量,和切割机床操作过程中的能量被认为如文献[32]中所描述的那样。
可变能量包括两部分:
主轴和电机轴驱动器达到指定值的稳态(Evar-steady)以及当主轴和电机轴驱动器加速或减速时的瞬时状态(Evar-trans)。
这里假设,只有进给速度和主轴转速影响稳态,并且与其成正比关系。
在此过程中机床的总的能耗(Emachine),可以总结计算为以下四个部分:
Emachine=Econst+Ecut+Evar-steady+Evar-trans
(1)
这个公式中,Econst代表恒定的能耗,Ecut代表切削加工的能耗(见图3)。
计算总的能耗时要考虑两种情况:
非生产性机床运动(或空切),此时Ecut为零。
以及生产性机床运动,此时Ecut则不为零。
应用文献[32]中的理论能量消耗等式,便可以用如下的关系式来估计Ecut:
Ecut=Kcut·w·b·zp·vf1-p·np
(2)
此公式中,vf是进给速度,n为主轴的转速,w是切削宽度,b是切削深度,z是切削体的凹槽的数目,Kcut和p为经验系数。
文献[32]中的实验数据用来计算p,而Kcut的大小则通过多次实验中最理想的结果来估算。
计算加工时间时,最初通过计算在指定的进给速度下,计算总计的加速(在代码块的开头),减速(在代码块的结尾),以及轴的移动所需的时间来计算执行单块数控代码的时间。
轴加速或减速的特征时间可以从森精机得到。
当计算总的加工时间时,还考虑到包括非活动时间,如工具的变化所需要的时间。
为估计的能源需求和处理时间,NC代码将基本的相关参数,如电动机驱动特性和电机额定值上传到软件工具以及机器上。
目标数控代码被按顺序逐块解析,并只考虑那些使得轴实际运动(如G00/1/2/3/28/81)以及说明刀具运动作为其余功能结果(如.M06)的代码块。
加速或减速阶段,传动轴的转动时间和能量都是由驱动电机规格来决定,移动一个特定轴所需要的能量是受驱动轴的电机的数量以及这根轴的配置规格所影响。
这一分析假设这样一个森精机NV1500DCG主轴的几何模型:
它在Y轴有两个驱动电机、X轴有一个驱动电机(因为它位于Y轴的顶部)。
计算驱动Z轴的能耗时忽视重力造成的影响。
而假设其与x轴驱动有相同的状态。
图4.刀具路径的变动与加工时间和能耗的关系曲线
由于刀具路径的灵活性,可以用多种方式来制造部件。
试分析用5种数控代码,应用20毫米直径端铣刀(粗切削)和一个直径为10mm的端铣刀(精加工)来生产100×100×40mm规格的容器。
这些结果如图4中显示,由于设计上的原因,森精机NV1500DCG主轴在Y轴方向移动需要更多的动力,并且相比较驱动X轴的一个电机而言,设备在运转中Y轴带动X轴运动,两个电机共同驱动,因而存在更大的动力需求。
这些结果也显示,如上一节中所描述加工时间和能量的直接联系,对于那些较长的刀具路径而言,通常会导致更大的能耗。
7、总结
由于制造业对环境的影响程度大,因此需要重视改进机床的性能来节能降耗。
鉴于加工业普遍存在的性质,需要能在机床设计和操作阶段降低能耗的策略方法。
对机床生命周期的分析表明,机床的制造单元无疑很大程度上依赖于制造设备暖通空调和照明的使用。
对于应用在机床主轴上的动能回收系统分析表明有降低20%能耗的可能性存在。
从设计的变化过渡到操作的变化,将工艺参数的选择策略作为节能减排的一种替代方法。
可以使用基于Web的工具来估计数据,更为有利的是这一策略可以整合替代的刀具路径。
在针对操作阶段的改进方面,减少能耗可能不需要机床制造商来提高机床的效率。
此外,部件设计师可以对正在生产的部件对环境的影响作出进一步的改进,并且信息可以共享。
虽然给出的例子中所分析的机床的范围有限,然而绿色制造的条件适用于所有的制造水平。
鸣谢
这项工作的完成要感谢森精机公司,数字技术实验室(DTL),机床技术研究基金会(MTTRF),以及其他工业合作伙伴,制造和可持续发展实验室(LMAS)的支持和帮助。
笔者同时要感谢加州大学伯克利分校机械工程系的实习加工厂,位于加州的摩根希尔的卡尔曼制造公司以及埃利森技术公司提供宝贵的见解和建议。
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