Оптимизация компоновок станков на основе расчета эпюры давления на поверхности направляющих

Точность обработки в рабочей зоне металлорежущих станков неодинакова. Наиболее резко ухудшаются условия обработки деталей, когда возникает раскрытие стыка в направляющих (эпюра давления в гранях направляющих распределена не по всей их длине). Проведены расчет и оптимизация активной рабочей зоны резания станков, в которой эпюра давления направляющих распределена по всей их поверхности. Компоновка станка должна обеспечить наибольшую площадь активной рабочей зоны резания. Задача оптимизации такой зоны является нелинейной и экстремальной. На основе параметров конструкции токарного станка создана система уравнений для расчета эпюры давления в направляющих. Для поиска экстремума целевой функции изменялись такие параметры компоновки станка, как положение вектора силы резания (координаты вершины резца в координатной системе направляющих), сила тяжести и положение центра тяжести суппорта, координаты точки приложения силы от привода подачи, расстояния между направляющими и длина суппорта. Для сокращения времени вычисления экстремума целевой функции использована методика генетического алгоритма. Применение такой методики позволило примерно в 10 раз повысить скорость определения параметров компоновки станка, обеспечивающих наибольшую по площади активную рабочую зону резания.

Литература

[1] Врагов Ю.Д. Анализ компоновок металлорежущих станков. Москва, Машиностроение, 1978. 208 с.

[2] Проников А.С., ред. Металлорежущие станки и автоматы. Москва, Машиностроение, 1981. 479 с.

[3] Левина З.М., Решетов Д.Н. Контактная жесткость машин. Москва, Машиностроение, 1971. 264 с.

[4] Ершов А.А. Влияние контактных характеристик соединений корпусных деталей на показатели статической точности станков. Дис. ... канд. техн. наук. Нижний Новгород, 2001. 131 с.

[5] Цзи Ш., Чернянский П.М. Методика повышения точности системы позиционирования металлорежущих станков. Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2014, № 12, с. 12–21. URL: http://technomag.bmstu.ru/doc/750300.html (дата обращения 15 марта 2017), doi: 10.7463/1214.0750300.

[6] Цзи Ш., Чернянский П.М. Методика оптимизации координат зоны резания в токарных станках. Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2015, № 10, с. 36–46. URL: http://technomag.bmstu.ru/doc/823142.html (дата обращения 15 марта 2017), doi: 10.7463/1015.0823142.

[7] Гладков Л.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Генетические алгоритмы. Москва, ФИЗМАТЛИТ, 2006. 320 с.

[8] Лукьянов Н.Д. Параметрическая оптимизация автоматических систем стабилизации с помощью генетического алгоритма. Дис. ... канд. техн. наук. Иркутск, 2014. 138 с.

[9] Чернянский П.М., ред. Проектирование автоматизированных станков и комплексов. В 2 т. Т. 1. Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2012. 331 с.

[10] Гуртяков А.М. Расчет и проектирование металлорежущих станков. Томск, Изд-во Томского политехнического университета, 2011. 136 с.

[11] Тарасенко А.А. Исследование генетических алгоритмов оптимизации: выпускная квалификационная работа. Томск, Изд-во Томского политехнического университета, 2010. 44 с.

[12] Иглин С.П. Математические расчеты на базе MATLAB. Санкт-Петербург, Изд-во БХВ-Петербург, 2005. 640 с.

[13] Guo Hai Ding, Lu Zhi Feng. Structure design optimization based on BP-Neural networks and genetic algorithms. Journal of Aerospace Power (China), 2003, vol. 18, no. 2, pp. 197–210.

[14] Литвиненко В.И. Метод индуктивного синтеза РБФ нейронных сетей с помощью алгоритма клонального отбора. Індуктивне моделювання складних систем, 2012, вып. 4, с. 114–127.

[15] Куцый Н.Н., Лукьянов Н.Д. Синтез системы управления многосвязным объектом с помощью генетического алгоритма на примере прямоточного котла. Научный вестник НГТУ, 2014, т. 55, № 2, с. 36–42.

[16] Matthew Hall. A cumulative Multi-Niching genetic algorithm for multimodal function optimization. International journal of advanced research in artificial intelligence, 2012, vol. 1, no. 9, pp. 6–13.