本文選題：機床動力學　切入點：加工空間　出處：《機械工程學報》2015年21期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：機床剛度、固有頻率等動力學特性隨著機床部件位置、姿態(tài)在工作空間中的變化而變化。對機床動力學特性的研究不僅需要考慮到機床質(zhì)量、剛度、阻尼值的大小,還應重視機床加工點的空間位置變化。采用空間統(tǒng)計學方法,以超精密機床固有頻率這一關(guān)鍵動力學性能為例,分析機床動力學性能與機床位置姿態(tài)之間的數(shù)學關(guān)系,選取機床動態(tài)特性變異函數(shù),建立動力學性能變化預測的Kriging方法模型,研究動力學特性在工作空間中的變化規(guī)律以及動力學特性空間信息的表述方法。將所建立的模型與正交多項式方法、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、二階響應面方法等方法建立動力學性能預測分析模型比較,空間統(tǒng)計學Kriging方法所建立的模型R2檢驗大于0.96,在四種模型建構(gòu)方式中為精確度最優(yōu),能夠在完整工作空間中準確地描述機床動力學特性�；诳臻g統(tǒng)計學的機床動力學特性研究為機床的動力學設(shè)計提供了新的設(shè)計分析方法及相應的技術(shù)支持。
[Abstract]:The dynamic characteristics of machine tools, such as stiffness and natural frequency, change with the position and attitude of machine parts in the workspace. It is also necessary to pay attention to the spatial position change of machining points of machine tools. Taking the key dynamic performance of ultra-precision machine tool natural frequency as an example, the mathematical relationship between machine tool dynamic performance and position and attitude of machine tool is analyzed by using the method of spatial statistics. The variation function of machine tool dynamic characteristics is selected to establish the Kriging method model for predicting the dynamic performance change. The variation law of dynamic characteristics in workspace and the representation method of spatial information of dynamic characteristics are studied. The established model is combined with the orthogonal polynomial method, the radial basis function neural network method, the method of radial basis function neural network, and the method of radial basis function neural network. The second order response surface method (RSM) was used to establish the model of prediction and analysis of dynamic performance. The R2 test of the model established by the Kriging method of spatial statistics was greater than 0.96, and the accuracy of the model was the best among the four models. The dynamic characteristics of machine tools can be accurately described in the complete workspace. The research on the dynamic characteristics of machine tools based on spatial statistics provides a new design analysis method and corresponding technical support for the dynamic design of machine tools.
【作者單位】： 上海理工大學機械工程學院;哈爾濱工業(yè)大學機電學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51405300,50875174,51175347)
【分類號】：TG502.1

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本文編號：1625350