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机床支承件不确定性多目标优化设计Supponing 机床支承件不确定性多目标优化设计 Supponing Members Multi—objectiVe Optimization Based on Uncenaint), Abstract The precision and ultra·precision machining in modem industg put for、硼fd higher requirements on the perfomlance of the machjne t001.Machine tool suppons’s仇Jctures haVe a direct innuence on the machining quality whether the Structures are reaSonable or not. Traditional suppons design methods frequently use the empirical印proach and similar products analogy approach with poor emciency,long cycle,hi曲energy consumption and the 6nal poor design effect,it is indispensable to explore a more efjEicient and e虢ctiVe supports design methods. V州ous kinds of皿certainty factorS exist in the process of machine tool supports mallufacturing a11d using,a11d the coupling of numerous uncertainty factors will generate a non-ignorable impact on the machining quality.uncenainty multi—objectiVe optimization methods become the key tecllIliques to solve the engineering problem containing uncertain哆 factors,while conVentional suppons design methods c籼ot ef.fectiVely handle such problems. In t11is p印er, tlle machine tool suppons (spindle box a11d colu砌) u11cenainty multi—objectiVe optimization design was carried out using three difkrent kinds of algorithms uIlder the consideration o九he suppons density uncertainty,elaSticity modulus uIlcertainty aIld cutting loads uncertainty.The optimization results were compared撕er which the final design scheme was selected.Job description in detail: (1)First,the supports uncenainty multi—objectiVe optimization pmblem was established. The uncertainty Vari a_bles were selected out,wmle the optimization Variables were chosen by a11aJyzing the sensitiVit),of廿1e supports key feature sizes relatiVe to the respectiVe optimizati叩objectiVes.The co兀.esponding optimiZation objectiVes were calculated aRer the design points were s锄pled out by using latin hypercube metllod丘om the s锄ple space fo硼ed by u11cenainty V撕ables a11d叩timization V撕ables.The app
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