機(jī)床支承件不確定性多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì).pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、現(xiàn)代工業(yè)精密、超精密加工對(duì)機(jī)床的各項(xiàng)性能提出了更高的要求,機(jī)床支承件作為主要承載零件,其結(jié)構(gòu)合理與否直接影響著機(jī)床的加工質(zhì)量。傳統(tǒng)支承件設(shè)計(jì)方法常采用經(jīng)驗(yàn)法、相似產(chǎn)品類比法,其效率低、設(shè)計(jì)周期長(zhǎng)、能耗高且設(shè)計(jì)效果不佳,不得不探索更高效、有效的支承件設(shè)計(jì)方法。
  機(jī)床支承件在制造與使用過(guò)程中廣泛存在各種不確定因素(諸如材料參數(shù)不確定性和載荷不確定性),眾多不確定因素耦合對(duì)機(jī)床加工精度產(chǎn)生的影響不容忽視。然而常規(guī)支承件設(shè)計(jì)方法無(wú)法處

2、理工程中含有不確定因素的問(wèn)題,不確定性多目標(biāo)優(yōu)化方法則成為解決此問(wèn)題的關(guān)鍵技術(shù)。
  本文考慮支承件優(yōu)化設(shè)計(jì)過(guò)程中支承件材料密度、彈性模量及切削載荷的不確定性,采用幾種不同的不確定性多目標(biāo)優(yōu)化方法對(duì)主軸箱和立柱進(jìn)行了不確定性多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì),對(duì)比優(yōu)化結(jié)果并確定最終設(shè)計(jì)方案。本文主要工作內(nèi)容如下:
  (1)首先建立支承件不確定性多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。選取不確定變量,并利用AnsysWorkbench軟件分別對(duì)主軸箱和立柱的主要特征尺

3、寸進(jìn)行了關(guān)于各優(yōu)化目標(biāo)的靈敏度分析,依據(jù)分析結(jié)果選取優(yōu)化變量;采用拉丁超立方抽樣方法在不確定變量和優(yōu)化變量組成的空間抽樣,并計(jì)算相應(yīng)的優(yōu)化目標(biāo)值;運(yùn)用支持向量機(jī)方法(SVM)構(gòu)建了不確定變量、優(yōu)化變量與優(yōu)化目標(biāo)、約束函數(shù)的近似模型,并驗(yàn)證其精度。
  (2)采用將改進(jìn)的非支配排序遺傳算法(NSGA-Ⅱ)與隔代映射遺傳算法(IP-GA)嵌套的算法,以機(jī)床切削點(diǎn)位移和支承件(主軸箱、立柱)重量為優(yōu)化目標(biāo),將支承件一階固有頻率作為約束,

4、求解主軸箱和立柱不確定性多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。
  (3)采用將粒子群算法(PSO)嵌套的方法代替嵌套遺傳算法來(lái)求解第三章中的支承件不確定性多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。
  (4)采用將改進(jìn)的非支配排序遺傳算法(NSGA-Ⅱ)于粒子群算法(PSO)嵌套的方法求解第三章中的支承件不確定性多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,并對(duì)比三種方法求解結(jié)果,選定最終優(yōu)化方案。
  結(jié)果表明:本文提出的不確定性優(yōu)化方法可以有效解決不確定因素影響下的支承件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)問(wèn)題。相對(duì)

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