本發(fā)明涉及零件后處理，具體為一種處于高溫下多噴頭智能噴砂的后處理方法。
背景技術(shù)：
1、噴砂技術(shù)在金屬表面處理環(huán)節(jié)中占據(jù)著重要的地位。它是利用高速砂流對金屬表面進(jìn)行沖擊的一種工藝。在噴砂操作時，砂粒在強(qiáng)大的氣流或液流帶動下，如同一群微小卻極具力量的“沖擊鉆”，猛烈地撞擊金屬表面。這種撞擊作用能夠有效地去除金屬表面的氧化皮、銹蝕物以及其他雜質(zhì)，使金屬表面煥然一新，為后續(xù)的加工或涂裝工序提供了清潔、粗糙且活性較高的表面基礎(chǔ)。而且，通過合理控制噴砂的參數(shù)，如砂粒的粒度、噴射的速度和角度等，可以在一定程度上調(diào)整金屬表面的粗糙度，滿足不同的工藝要求。
2、在傳統(tǒng)的slm打印成型零件后處理中，表面粗糙度改善效果不佳且表面強(qiáng)度提升有限，如表面粗糙度ra值常大于50μm，表面強(qiáng)度一般在300mpa左右，處理效率也較為低下，難以滿足工業(yè)生產(chǎn)對高精度、高性能零件的需求，傳統(tǒng)噴丸處理等手段無法有效解決這些問題，為此，特提出一種處于高溫下多噴頭智能噴砂的后處理方法，在高溫環(huán)境下進(jìn)行四噴頭的自動化智能噴砂處理，提高工作效率的同時，有效保證零件的表面處理質(zhì)量，為零件表面強(qiáng)度的提升提供有效支持。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種處于高溫下多噴頭智能噴砂的后處理方法，解決了傳統(tǒng)的slm打印成型零件的噴砂后處理中，表面粗糙度改善效果不佳且表面強(qiáng)度提升有限，并且處理效率也較為低下，難以滿足工業(yè)生產(chǎn)對高精度和高性能零件需求的問題。
2、為實(shí)現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：一種處于高溫下多噴頭智能噴砂的后處理方法，具體包括以下步驟：
3、步驟一、將slm打印成型并去除支撐的零件置于內(nèi)筒熱區(qū)溫度穩(wěn)定維持在670±5℃的后處理裝置中；
4、步驟二、在后處理裝置中采用四噴頭噴砂裝置對零件進(jìn)行噴砂處理，噴頭與零件表面法線呈45°-60°夾角；
5、步驟三、通過siemensnx-mcd軟件進(jìn)行噴頭運(yùn)動路徑的智能規(guī)劃，并引入q-learning算法優(yōu)化噴砂操作。
6、本發(fā)明進(jìn)一步設(shè)置為：所述q-learning算法的狀態(tài)空間定義為：
7、待噴砂物體的幾何形狀、表面粗糙度、已噴砂和未噴砂區(qū)域分布、噴頭位置坐標(biāo)和噴頭噴砂角度，并使用向量進(jìn)行表示。
8、本發(fā)明進(jìn)一步設(shè)置為：所述q-learning算法的行動集合包括：
9、噴頭在三維空間中的平移、旋轉(zhuǎn)和噴砂操作控制。
10、本發(fā)明進(jìn)一步設(shè)置為：所述q-learning算法的獎勵設(shè)計為：
11、若噴頭一次行動后成功將10cm2未噴砂區(qū)域均勻噴砂，涂層厚度誤差在±0.05mm內(nèi)且無碰撞和超出范圍情況，給予正獎勵+10；
12、若噴砂不均勻、表面粗糙度超出范圍、發(fā)生碰撞或進(jìn)入禁止區(qū)域，給予負(fù)獎勵-5；
13、若在一狀態(tài)下無有效行動超5s，則給予負(fù)獎勵-1。
14、本發(fā)明進(jìn)一步設(shè)置為：所述q-learning算法的q表更新公式為：
15、q(s,a)＝q(s,a)+α[r+γmaxa’q(s',a')-q(s,a)]
16、式中，q(s，a)為在狀態(tài)s下采取動作a的預(yù)期長期累積獎勵，α為學(xué)習(xí)率，取值為0.05-0.2，r為執(zhí)行動作a后從狀態(tài)s轉(zhuǎn)移到新狀態(tài)s'所獲得的獎勵，γ為折扣因子，取值為0.8-0.9，q(s'，a')為在新狀態(tài)s'下采取動作a'的預(yù)期長期累積獎勵，maxa'q(s'，a')，表示在新狀態(tài)s'下所有可能動作的q值中的最大值，用于計算當(dāng)前狀態(tài)－動作對的q值更新。
17、本發(fā)明進(jìn)一步設(shè)置為：所述步驟二中噴砂處理時砂粒選擇氧化鋁砂粒，其中氧化鋁砂粒粒徑為20-50目，并且莫氏硬度大于9。
18、本發(fā)明提供了一種處于高溫下多噴頭智能噴砂的后處理方法。具備以下
19、有益效果：
20、(1)本發(fā)明通過在特定高溫670±5℃下利用多噴頭噴砂操作，結(jié)合氧化鋁砂粒和噴頭的智能路徑規(guī)劃，使噴頭與零件表面法線呈45°-60°夾角，能有效分解和傳遞噴砂沖擊力，使砂粒均勻、高效的作用于零件表面，確保了處理質(zhì)量的穩(wěn)定性和可靠，不僅可以提高噴砂后處理效率，還能夠使零件表面粗糙度穩(wěn)定達(dá)到10μm，相較于處理前降低幅度超過80％，表面強(qiáng)度顯著提升至380mpa，極大地提高了后處理效果和效率，有效降低了生產(chǎn)成本。
1.一種處于高溫下多噴頭智能噴砂的后處理方法，其特征在于：具體包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種處于高溫下多噴頭智能噴砂的后處理方法，其特征在于：所述q-learning算法的狀態(tài)空間定義為：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種處于高溫下多噴頭智能噴砂的后處理方法，其特征在于：所述q-learning算法的行動集合包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種處于高溫下多噴頭智能噴砂的后處理方法，其特征在于：所述q-learning算法的獎勵設(shè)計為：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種處于高溫下多噴頭智能噴砂的后處理方法，其特征在于：所述q-learning算法的q表更新公式為：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種處于高溫下多噴頭智能噴砂的后處理方法，其特征在于：所述步驟二中噴砂處理時砂粒選擇氧化鋁砂粒，其中氧化鋁砂粒粒徑為20-50目，并且莫氏硬度大于9。