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前言：

裝備制造業(yè)是國民經(jīng)濟的基礎性產(chǎn)業(yè)，它支撐整個工業(yè)和國民經(jīng)濟發(fā)展。傳統(tǒng)的經(jīng)驗和類比法已越來越不能滿足當代機床快速設計的要求。隨著機床數(shù)字化設計技術的快速發(fā)展，各種機床靜動態(tài)特性分析方法逐漸趨于成熟，分析的精確性也越來越高,各種優(yōu)化設計方法在許多學者的探索中逐漸得到發(fā)展，徐燕申等111對于元結構進行了研究，運用元結構不同的結構類型，通過改變其大小、組合形式、數(shù)量來獲得機床的不同的靜動態(tài)性能，達到設計所需要的結構郭壘等人0對尺寸優(yōu)化進行了研究，通過計算剛度靈敏度、質量靈敏度來尋求關鍵尺寸，并進行輕量化設計；羅輝等人1運用靈敏度分析手段尋找關鍵尺寸，并進行多目標優(yōu)化設計；羅孟然等"運用拉丁超立方
選取樣本點，并訓練響應面函數(shù)，而后運用神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化算法進行尋優(yōu)：M⑴#:0^^等8在對滑架進行靈敏度分析的基礎上，對機床進行模糊約束，建立了模糊多目標函數(shù)，并進行了相應的優(yōu)化。李芳等人[6]對拓撲優(yōu)化進行了研究，在動力學仿真的基礎上，利用連續(xù)拓撲優(yōu)化方法對橫梁進行了結構優(yōu)化設計；楊彩芳等》運用能量分析的方法尋找薄弱環(huán)節(jié)，通過漸進結構優(yōu)化方法對結構進行優(yōu)化；倪曉宇等4以固有頻率和最低剛度為約束，并以床身質量為目標函數(shù)進行漸進結構優(yōu)化姜衡等人[)對基于響應面進行了研究，利用中心復合設計的試驗方法尋找樣本點，運用樣本點建立響應面模型，并進行多目標遺傳算法優(yōu)化；申遠等人:111基于遺傳算法進行了多參數(shù)的多目標的協(xié)同優(yōu)化；顏華生等11運用神經(jīng)網(wǎng)絡方法來訓
練目標函數(shù)，并運用遺傳算法進行尋優(yōu)；郭振光等1:運用遺傳算法對機床主軸進行優(yōu)化設計然而，由于機床是一個極其復雜的結構體，設計變量、約束、目標函數(shù)之間的關系也是非線性的形式，不利于設計人員進行優(yōu)化分析，從而使得大多數(shù)學者一般只分析單個零件的結構特性，而整機的靜動態(tài)特性無法由單個零件的靜動態(tài)特性進行反應，故分析整機的靜動態(tài)特性具有現(xiàn)實性以及必要性。本文作者將以XK719數(shù)控加工中心的整機為研究對象，運用有限元軟件HypcrWurks進行建模，基于靈敏度分析的基礎上運用比較成熟的尺寸優(yōu)化作為整機的優(yōu)化手段，尋找機床更為合理的結構設計。
1建立模型
運用SolidWmU軟件對XK719的整機進行建模:由于考慮到在有限元軟件中構建網(wǎng)格的方便性、準確性以及節(jié)省計算資源等因素，需對結構進行簡化：其簡化模型如圖I所示：

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結束語：

基于改進的D;法在機床正逆向運動學建模過程中，同時關聯(lián)了機床幾何結構方面的參數(shù)，這樣的集成模型不僅可以實現(xiàn)不同的雙轉合五軸數(shù)控機床結構的參數(shù)化配置和完成刀具軌跡的后處理，最為重要的是，在后續(xù)的虛擬制造研究中，可以進一步集成機床模型特征所攜帶的物理參數(shù)，實現(xiàn)從幾何仿真到物理仿真的轉變

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