前言:
引言
為保證加工中心精度,支承件設(shè)計(jì)需滿足各項(xiàng)性能指標(biāo)。采用傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)法和相似產(chǎn)品類比法設(shè)計(jì)加工中心支承件,效果遠(yuǎn)達(dá)不到預(yù)期要求,且設(shè)計(jì)周期長、效率低12。支承件設(shè)計(jì)制造過程中存在的各種不確定性因素,更使得傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方法無法滿足現(xiàn)代高精度加工中心的設(shè)計(jì)要求。因此在不確定性因素影響下,研究支承件滿足多性能需求的多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì),成為加工中心設(shè)計(jì)的_個(gè)重要方向。
不確定性多目標(biāo)優(yōu)化方法可在充分考慮各不確定因素的情況下,使設(shè)計(jì)的各項(xiàng)性能指標(biāo)達(dá)到預(yù)期水平,因此也越來越多地被用來解決實(shí)際問題。V()pT等針對進(jìn)化多目標(biāo)優(yōu)化中存在噪聲的問題,提出了一種新的穩(wěn)健選擇策略。Tenerelli P等1提出一種多標(biāo)準(zhǔn)、多目標(biāo)和不確定性分析的方法來評估能源作物轉(zhuǎn)換的一系列可能性。Card〇na-VaId6s Y等[5]提出基于客戶需求不確定性的雙目標(biāo)供應(yīng)鏈設(shè)計(jì)方法。
常規(guī)有限元方法無法解決由于不確定因素引入帶來的不確定性建模問題,也無法提供用于不確定性多目標(biāo)優(yōu)化的算法,本文以某型號加工中心主軸箱為例,根據(jù)主軸箱特征尺寸對剛度、重量的靈敏度分析選取優(yōu)化變量;利用支持向量機(jī)方法建立主軸箱的近似模型;利用一階固有頻率作為約束,保證主軸箱的動(dòng)態(tài)性能;采用粒子群算法求解主軸箱不確定性多目標(biāo)優(yōu)化問
題。
支承件主要性能評價(jià)指標(biāo)有靜剛度、重量和動(dòng)態(tài)性能,因此本節(jié)就如何建立旨在提高支承件各項(xiàng)性能的不確定性多目標(biāo)優(yōu)化問題進(jìn)行了闡述。
基于粒子群算法求解立足不確定性多目標(biāo)優(yōu)問題的流程如圖1所示。
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結(jié)束語:
本文考慮支承件材料屬性和切削載荷的不確定性,采用支持向量機(jī)方法解決了有限元方法無法建立不確定優(yōu)化模型的問題。運(yùn)用改進(jìn)的嵌套粒子群算法對加入一階固有頻率約束的主軸箱不確定性多目標(biāo)優(yōu)化問題進(jìn)行求解。優(yōu)化后的主軸箱,在保證固有頻率不低于原模型的情況下,剛度提高14. 6%,穩(wěn)健性提升25.8%,質(zhì)量降低8.3%。
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