响应面模型与多目标遗传算法相结合的机床立柱参数优化

针对传统方法在复杂机械结构优化设计中的低效性和局限性,提出了一种将响应面模型与多目标遗传算法相结合的优化设计方法.采用拉丁超立方试验的设计方法,在设计空间抽取样本点并进行数值模拟,建立了由7个设计参数所决定的立柱最大变形、首阶固有频率及质量的初始二阶响应面模型.利用多目标遗传算法对响应面模型进行循环逼近优化,得到了Pareto最优解集.仿真结果表明,在质量不变的条件下,优化解可使立柱首阶固有频率增加15.9%,导轨处最大变形减小7.7%,可通过有限次数的数值模拟计算获得设计空间内的近似最优解,因此较适用于机床及类似复杂结构的多目标多参数的优化设计.     

数控机床基础大件精度保持性研究

针对国产机床生产厂家振动时效工艺不规范导致数控机床基础大件精度保持性较差这个问题,提出了一种振动时效工艺参数选择方法。该方法通过模态分析和谐响应分析的方法对振动时效的工艺参数进行合理选择。在此基础上,对两个相同床身分别在原振动时效工艺和新振动时效工艺下进行振动时效的效果评价试验,结果表明,新工艺下的振动时效平均应力消除率为65.1%,原工艺下为38.5%,新振动时效工艺下床身的应力消除率是原振动时效工艺下的1.69倍。由此验证了提出的新振动时效工艺的正确性和有效性,表明该方法能够显著提升数控机床基础大件的精度保持性。