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立式车床动态特性分析与优化

发布时间:2017-08-12 07:36

  本文关键词:立式车床动态特性分析与优化


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【摘要】:在工程实践中常常需要用到带有自动上下料功能的车床。本文研究对象立式车床是针对批量加工回转盘类零件而设计的,是自身具有自动上下料功能的数控机床。为了满足现代社会发展对产品质量的需要,数控机床的加工能力需要不断提高。实现在设计过程中就对其动态特性进行分析并及时优化改进是广大工程人员的期望,本文对此类型的机床设备展开相关研究。 首先根据结构振动的相关理论,以求系统的特征值和特征向量的方式给出了系统固有频率与振型的定义。结合有限元法将系统受迫振动方程转化为机械结构动力学模型。通过对机床的布局与工作形式加以阐述,设计并建立了机床零部件与整机的三维模型,,在考虑了网格尺寸大小与装配体结合面问题的处理后在有限元软件中建立了有限元模型。对关键零部件、支撑系统和传动系统进行了约束模态分析得到其前三阶固有频率,以振型为基础找到了结构的薄弱位置。针对如何在系统模态分析和谐响应分析时添加预应力给予分析说明和参考。通过振动试验仪等设备,对床身和横梁的速度响应进行测量,通过试验频率响应曲线对比有限元分析结果进行分析论证。 结合立式车床的布局和加工工况影响条件,以有限元分析的结果为基础,对机床的动态优化设计进一步研究。对床身的内部筋板结构形状与布局通过有限元分析对比找到了较优的筋板布局的方案。在尺寸优化方面,以支撑系统的一阶频率最大为优化目的,通过借助BP神经网络并结合利用遗传算法对支撑系统尺寸进行优化求解,找到优化后对应床身横梁支撑系统的四个设计变量且验证后基本达到了预期的目的。
【关键词】:动态特性 立式车床 预应力 结构优化
【学位授予单位】:沈阳工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TG515
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-9
  • 第1章 绪论9-14
  • 1.1 课题的来源和背景9-10
  • 1.2 机床动态特性发展10-12
  • 1.2.1 国外研究现状10-11
  • 1.2.2 国内研究现状11-12
  • 1.3 课题研究的内容和方法12
  • 1.4 课题研究目的及意义12-14
  • 第2章 机床动力学分析14-22
  • 2.1 结构振动的基本理论14-17
  • 2.1.1 多自由度系统特性参数矩阵14-16
  • 2.1.2 受激励下的强迫振动16-17
  • 2.2 结构振动的有限元方程17-19
  • 2.2.1 有限元单元的动力学模型17-18
  • 2.2.2 机械结构的动力学模型18-19
  • 2.3 动态分析理论及方法19-21
  • 2.3.1 模态分析19-20
  • 2.3.2 谐响应分析20-21
  • 2.4 本章小结21-22
  • 第3章 立式车床动态特性分析22-43
  • 3.1 立式车床介绍22-24
  • 3.1.1 立式车床的总体布局说明22-23
  • 3.1.2 立式车床工作过程说明23-24
  • 3.2 立式车床有限元建模24-29
  • 3.2.1 立式车床部件和系统有限元建模24-27
  • 3.2.2 结合面的处理27-28
  • 3.2.3 有限元模型的验证28-29
  • 3.3 立式车床动力学分析29-39
  • 3.3.1 约束模态分析29-33
  • 3.3.2 主轴系统模态分析33-37
  • 3.3.3 谐响应分析37-39
  • 3.4 振动分析试验验证39-42
  • 3.4.1 振动分析试验设计39-41
  • 3.4.2 试验数据结果与分析41-42
  • 3.5 本章小结42-43
  • 第4章 立式车床结构优化43-59
  • 4.1 床身结构形状优化研究43-45
  • 4.1.1 元结构对机械结构性能的影响43-44
  • 4.1.2 框结构对机械结构性能的影响44-45
  • 4.2 床身结构动态优化设计45-48
  • 4.2.1 床身结构布局分析45-46
  • 4.2.2 床身结构优化改进46-48
  • 4.3 基于神经网络和遗传算法的复杂大件尺寸优化48-51
  • 4.3.1 BP 神经网络49-50
  • 4.3.2 遗传优化算法50-51
  • 4.4 遗传优化算法在工程上的应用51-53
  • 4.4.1 有限元分析与遗传算法优化51-52
  • 4.4.2 神经网络应用对象52-53
  • 4.4.3 遗传算法优化特点53
  • 4.5 支撑系统中关键尺寸优化53-58
  • 4.5.1 研究对象的数学模型53-54
  • 4.5.2 支撑系统的 BP 神经网络54-56
  • 4.5.3 遗传算法的结合56-58
  • 4.5.4 优化效果分析验证58
  • 4.6 本章小结58-59
  • 第5章 结论59-60
  • 参考文献60-62
  • 附录 A 神经网络试验样本表62-63
  • 在学研究成果63-64
  • 致谢64

【参考文献】

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本文编号:660481

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