本文選題：數(shù)控機(jī)床　切入點：進(jìn)給機(jī)構(gòu)　出處：《農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對制造業(yè)智能化對數(shù)控機(jī)床加工精度的需求問題,構(gòu)造了一種數(shù)控機(jī)床進(jìn)給機(jī)構(gòu)智能設(shè)計優(yōu)化系統(tǒng)。該系統(tǒng)由需求分析模塊、常規(guī)設(shè)計模塊、智能優(yōu)化模塊以及設(shè)計資源中心所組成,在數(shù)控機(jī)床進(jìn)給機(jī)構(gòu)設(shè)計過程中能實現(xiàn)知識集成、數(shù)據(jù)交換與模型共享。該系統(tǒng)面向數(shù)控機(jī)床進(jìn)給機(jī)構(gòu)動靜態(tài)性能要求,分別進(jìn)行參數(shù)化建模、有限元仿真和熱-力耦合分析,為進(jìn)給機(jī)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計提供理論依據(jù)。該系統(tǒng)在數(shù)控機(jī)床進(jìn)給機(jī)構(gòu)常規(guī)設(shè)計的基礎(chǔ)上,采用靈敏度分析法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法對進(jìn)給機(jī)構(gòu)進(jìn)行結(jié)構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化,從而提高系統(tǒng)的智能設(shè)計水平。采用所構(gòu)造的系統(tǒng)對一種精密龍門數(shù)控機(jī)床的Y軸進(jìn)給機(jī)構(gòu)進(jìn)行智能設(shè)計優(yōu)化,優(yōu)化后進(jìn)給機(jī)構(gòu)的動靜態(tài)性能得到提高,對比進(jìn)給機(jī)構(gòu)的優(yōu)化結(jié)果與實驗值,結(jié)果表明該智能設(shè)計優(yōu)化系統(tǒng)是合理可行的。
[Abstract]:Aiming at the demand of manufacturing intelligence for NC machine tool machining precision, an intelligent design and optimization system of NC machine tool feed mechanism is constructed, which is composed of demand analysis module and conventional design module. The intelligent optimization module and the design resource center can realize knowledge integration, data exchange and model sharing in the process of NC machine tool feed mechanism design. Parametric modeling, finite element simulation and thermal-mechanical coupling analysis are carried out respectively to provide theoretical basis for optimal design of feed mechanism. The system is based on the conventional design of feed mechanism of NC machine tool. The sensitivity analysis method is used to optimize the structure of the feed mechanism with BP neural network and genetic algorithm. In order to improve the intelligent design level of the system, the intelligent design optimization of the Y-axis feed mechanism of a precision gantry CNC machine tool is carried out by using the constructed system, and the dynamic and dynamic performance of the feed mechanism is improved after the optimization. The results show that the intelligent design optimization system is reasonable and feasible.
【作者單位】： 海南大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;重慶工商大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;農(nóng)業(yè)部南京農(nóng)業(yè)機(jī)械化研究所測試中心;南京航空航天大學(xué)機(jī)電學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51405115) 海南省自然科學(xué)基金項目(20165195)
【分類號】：TG659

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本文編號：1565838