智能機床的高速發展對機床提出了越來越高的要求,機床床身的進給系統為工件加工提供往復移動的作用,因此其動態特性對整機的加工精度影響很大[1 - 3]。采用有效的方法對機床的進給系統進行優化,對智能機床加工精度的提高有重要意義。
結構的優化設計可以歸結為一個輕量化問題,通常以結構的質量為目標,結構的動靜態特性為約束條件,對質量的最小化進行尋優。文獻[4] 建立了機床的動態模型并基于結合面進行了拓撲 優化。文獻[5]對機床進行了輕量化設計,并通過改變筋板的布局進行尺寸優化。文獻[6]對加工 中心的橫梁進行了優化設計,在分析出薄弱部位 的同時,對進給機構中重力、外力的作用以及軸承 部位熱的作用進行考慮。當今學者對機床進給機 構的研究,通常沒有考慮進給機構結合面的剛度 作用,難以準確獲得性能最優的結構優化方案。
本文以智能機床 i5 系列 M4. 5 機床的床身進給系統為研究對象,在充分考慮其結合面特性的基礎上,建立多軟件的協同優化平臺,形成一個智能機床進給系統的遺傳算法和神經網絡優化系統。在常規優化的基礎上,采用靈敏度分析法、神 經網絡和遺傳算法相結合,進行多目標優化,從而提高進給機構的動態特性。
1 進給機構的優化系統模型
機床進給機構的設計包括需求分析、部件結 構設計、參數化建模、動態特性仿真及多目標優化 等[7]。因此,本文構建由需求分析模塊、部件結構 設計模塊、參數化建模模塊以及優化模塊組成的 智能機床的優化系統模型,總體結構如圖 1 所示。
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3 結束語
針對智能加工中心機床的進給機構建立了一種多學科優化系統,利用吉村允效法建立結合面的動力學模型,相比虛擬材料法處理結合面,結果更為準確; 采用神經網絡、遺傳算法相結合的方式進行尋優,不但大大減小了計算時間,且使尋優結果更為準確,最終通過實驗驗證了該系統的可行性。該系統的優化設計模塊,可以較為清晰的進行優化設計計算,解決了數據與拓撲關系丟失的問題,實現了優化設計信息的資源共享,提高了智能機床的精度和水平。
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