[发明专利]基于响应面和遗传算法的精密机床质量匹配设计方法有效

专利信息
申请号: 201410232393.9 申请日: 2014-05-27
公开(公告)号: CN103995937B 公开(公告)日: 2017-04-19
发明(设计)人: 薛令军;牛文铁;王俊强 申请(专利权)人: 天津大学
主分类号: G06F17/50 分类号: G06F17/50;G06N3/12
代理公司: 天津市北洋有限责任专利代理事务所12201 代理人: 李素兰
地址: 300072*** 国省代码: 天津;12
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要: 发明公开一种基于响应面和遗传算法的精密机床质量匹配设计方法,首先,提取待分析机床结构各项参数,建立机床结构动力学模型;然后依据机床结构动力学模型对机床整机结构进行动力学分析;以机床整机首阶固有频率最高及X、Y、Z三方向动刚度最高为设计目标,对各支撑结构大件质量进行匹配设计;最后利用有限元方法对质量匹配优化前后机床整机结构动态性能进行对比分析,验证质量匹配设计有效性。与现有技术相比,本发明能够在机床方案设计阶段高效快速的预估机床整机结构动态性能,并以机床整机结构动态性能最优为目标规划各支撑结构大件最优质量关系;适用于精密机床支撑结构大件质量优化设计,对于机床支撑结构大件质量设计有很好的指导作用。
搜索关键词: 基于 响应 遗传 算法 精密 机床 质量 匹配 设计 方法
【主权项】:
一种基于响应面和遗传算法的精密机床质量匹配设计方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:步骤一、确定待分析精密机床所需各项参数,包括机床加工空间、支撑大件外形尺寸、待分析精密机床X、Y、Z三向行程以及结合面参数;步骤二、提取待分析精密机床全部自由度;步骤三、利用多自由度系统拉格朗日方程及能量守恒定律,建立待分析精密机床动力学模型,多自由度系统拉格朗日方程表达为:ddt[∂T∂xj·]-∂T∂xj=Qj,j=1,2,...,n---(1)]]>其中:T为系统的总动能;xj为系统的广义坐标;Qj为广义力;n为系统自由度数目;步骤四、确定变量设计空间,即确定待分析精密机床各支撑大件质量变化范围分别为:最小极限为大件原始设计质量的80%,最大极限为大件原始设计质量的120%;步骤五、以各支撑结构大件质量极限范围作为变量固定约束,利用中心复合实验拟合试验样本点;步骤六、针对机床首阶固有频率单目标对机床动力学模型进行数值分析,计算试验样本点响应值,即根据机床动力学方程并参照所述机床各项参数得出系统质量矩阵、刚度矩阵;基于Matlab软件利用多自由度系统无阻尼自由振动的运动方程获得机床首阶固有频率与机床支撑大件质量的函数关系,并提取所述试验样本点响应值,多自由度系统无阻尼自由振动的运动方程表示为:M{q··}+K{q}=0---(2)]]>其中:M为机床系统的质量矩阵;K为机床系统的刚度矩阵;q、分别为机床的位移和加速度;步骤七、针对机床动态响应曲线振幅单目标对机床动力学模型进行数值分析,计算试验样本点响应值,即对所述机床动力学模型施加频率为计算所得机床首阶固有频率,振幅为1000N的正弦激振力,并提取机床动态响应曲线,针对各设计变量提取各动态响应曲线振幅作为所述试验样本点响应值;步骤八、构建基于设计变量的二阶响应面模型:y=β0+Σi=1nβixi+Σj=2nΣi=1jβijxixj---(3)]]>其中:y为输出变量;xi为设计变量;n为设计变量的个数;β为待定系数;步骤九、在所述二阶响应面模型基础上,利用遗传算法循环逼近寻优技术对所述精密机床各支撑大件质量进行匹配设计,取得所述精密机床各支撑大件质量最优匹配关系;步骤十、利用有限元分析软件SAMCEF对所述机床动力学模型进行模态分析及谐响应分析,并对质量匹配设计前、后模态分析及谐响应分析结果进行对比:若质量匹配设计后满足要求,则输出优化结果,并结束设计过程;否则,重新进行遗传算法寻优,直到满足设计要求为止。
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于天津大学,未经天津大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/201410232393.9/,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top