基于神经网络的精密磨床床身结构优化研究-Core.PDFVIP

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2018-04-21 发布于天津
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基于神经网络的精密磨床床身结构优化研究-Core.PDF

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基于神经网络的精密磨床床身结构优化研究-Core

基于神经网络的精密磨床床身结构优化研究* ①② ② ② 柯晓龙林晓辉王春锦 ( ， 361024 ; ①厦门理工学院机械与汽车工程学院福建厦门， 361005) ②厦门大学物理与机电工程学院福建厦门 : 。，摘要变形和固有频率是评价精密机床结构刚性的重要参数为了提高磨床的整体刚性提出一种利用 BP 。 2MK1760 神经网络来优化精密磨床床身结构的方法以自主开发的高精度平面磨床为研究对， ANSYS 。象利用有限元分析软件对床身进行静力分析和模态分析为了减小精密磨床的变形和振，，动将部分关键参数作为神经网络的输入以此预计床身尺寸参数与变形量和固有频率之间的关，。，系从而获得磨床床身的优化尺寸分析结果表明通过神经网络优化后的床身变形量相比初始结构减小了36． 51 %， 11． 96 %。而固有频率增加了 : ; ; ;BP ; 关键词精密磨床床身有限元神经网络优化中图分类号:TG58 文献标识码:A Optimized analysis of precision grinding machine bed based on neural network KE Xiaolong①② ，LIN Xiaohui② ，WANG Chunjin② ( School of Mechanical and Automotive Engineering ，Xiamen University of Technology ，Xiamen 361024 ，CHN ; ① ②School of Physics and Mechanical Engineering ，Xiamen University ，Xiamen 361005 ，CHN) Abstract :Deformation and inherent frequency are key parameters to evaluate structure rigidity for precision machine tool． In order to improve rigidity for grinding machine ，this study proposes a method that using neural network to optimize the structure of precision grinding machine bed． Take precision grinding machine tool (2MK1760)which