XK717数控铣床结构件动态分析及优化
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【摘要】:随着数控机床向高速度、高精度、高柔度方向的迅速发展,除了要求机床重量轻、成本低、使用方便和具有良好的工艺可能性外,还着重要求机床具有愈来愈高的加工性能。机床的加工性能包括其加工质量和切削效率两个重要的方面,通常用被加工零件能达到的最高精度和表面光洁度来评定机床的加工质量,用金属切除率或切削用量的最大极限值来评定机床的切削效率。而机床的加工性能又与其动态性能紧密相关,事实证明,随着机床加工性能的不断提高,对机床动态性能的要求也愈来愈高。 在国内外,机床结构动态设计的研究与工程应用已取得了很多的进展,但如何针对数控铣床,以提高其加工精度为特定目标的优化设计,则仍包含了许多需要解决的理论和技术问题。因此,本课题研究的内容是结合浙江省科技厅投标项目“大型高效数控模具加工机床关键技术研究”,以改变筋板布局对床身和立柱进行动态分析及优化、筋(壁)板厚度对结构固有频率的灵敏度分析以及整机的动态分析等几个方面作为本课题的主要工作内容。全文内容分为六章: 第一章:介绍了本文的课题背景及意义,以及国内外的发展动态,并且概述了本文的主要工作。 第二章:介绍了有限元的理论和模态分析理论。
【关键词】:动态特性 机床 有限元 模态分析 ANSYS
【学位授予单位】:浙江工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:TG547
【目录】:
- 摘要2-4
- ABSTRACT4-8
- 第一章 绪论8-16
- 1.1 引言8
- 1.2 课题的背景8-9
- 1.3 本课题研究的现状和发展情况9-12
- 1.3.1 国外的研究状况10
- 1.3.2 研究方向在国内的现状和发展情况10-12
- 1.4 课题的研究内容和工作流程图12-13
- 1.4.1 研究内容12-13
- 1.4.2 课题工作流程图13
- 1.5 本章小结13-16
- 第二章 有限元和模态分析的基本理论16-28
- 2.1 有限元分析的基本理论16-17
- 2.2 辅助工程技术现状与发展趋势17-20
- 2.2.1 CAE的现状18-19
- 2.2.2 CAE的发展趋势19-20
- 2.3 有限元分析软件ANSYS20-22
- 2.3.1 有限元分析软件20
- 2.3.2 ANSYS简介20-22
- 2.4 模态分析基础理论22-24
- 2.4.1 模态分析理论22-24
- 2.4.2 模态分析的应用24
- 2.5 子空间迭代法24-27
- 2.6 本章小结27-28
- 第三章 XK717铣床部件有限元模型建立和模态分析28-40
- 3.1 引言28
- 3.2 实体模型建立28-29
- 3.2.1 XK717数控铣床床身和立柱模型28-29
- 3.2.2 铣床结构CAD实体模型简化29
- 3.3 有限元模型网格生成和单元选取29-32
- 3.3.1 有限元模型网格生成方法概述29-31
- 3.3.2 划分网格31
- 3.3.3 XK717数控铣床床身和立柱有限元模型网格的生成31-32
- 3.4 XK717数控铣床床身和立柱有限元自由模态分析32-38
- 3.4.1 自由模态分析意义32-33
- 3.4.2 自由模态分析的固有频率33
- 3.4.3 自由模态分析床身和立柱主振型及其分析33-38
- 3.5 本章小结38-40
- 第四章 XK717数控铣床部件的结构动态设计及其分析40-61
- 4.1 引言40
- 4.2 XK717数控铣床床身结构动态设计及其分析40-50
- 4.2.1 床身结构动态特性分析41-42
- 4.2.2 新模型及其动态特性分析42-46
- 4.2.3 基于元结构基本框架概念的床身结构动态设计46-50
- 4.3 XK717数控铣床床身设计参数的灵敏度分析及动态设计50-56
- 4.3.1 结构的动态特性灵敏度分析及其动态设计50-51
- 4.3.2 基于XK717数控铣床床身框架结构设计参数的灵敏度分析51-56
- 4.4 XK717数控铣床其它主要部件的动态优化设计56-60
- 4.4.1 立柱部件的动态优化设计56-60
- 4.5 本章小结60-61
- 第五章 XK717数控铣床整机动态特性分析61-68
- 5.1 引言61
- 5.2 XK717数控铣床整机有限元模型61-62
- 5.3 数控铣床整机动态特性分析62-67
- 5.3.1 数控铣床整机自由模态分析部分主振型及其分析62-64
- 5.3.2 新数控铣床整机自由模态分析部分主振型及其分析64-66
- 5.3.3 整机振型描述66-67
- 5.4 本章小结67-68
- 第六章 工作总结与展望68-69
- 参考文献69-72
- 攻读期间参加科研项目与发表的学术论文72-73
- 致谢73
【引证文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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,本文编号:355720
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