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前言：

裝備制造業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)，它支撐整個工業(yè)和國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展。傳統(tǒng)的經(jīng)驗和類比法已越來越不能滿足當(dāng)代機(jī)床快速設(shè)計的要求。隨著機(jī)床數(shù)字化設(shè)計技術(shù)的快速發(fā)展，各種機(jī)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(shè)計方法在許多學(xué)者的探索中逐漸得到發(fā)展，徐燕申等111對于元結(jié)構(gòu)進(jìn)行了研究，運(yùn)用元結(jié)構(gòu)不同的結(jié)構(gòu)類型，通過改變其大小、組合形式、數(shù)量來獲得機(jī)床的不同的靜動態(tài)性能，達(dá)到設(shè)計所需要的結(jié)構(gòu)郭壘等人0對尺寸優(yōu)化進(jìn)行了研究，通過計算剛度靈敏度、質(zhì)量靈敏度來尋求關(guān)鍵尺寸，并進(jìn)行輕量化設(shè)計；羅輝等人1運(yùn)用靈敏度分析手段尋找關(guān)鍵尺寸，并進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計；羅孟然等"運(yùn)用拉丁超立方
選取樣本點，并訓(xùn)練響應(yīng)面函數(shù)，而后運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法進(jìn)行尋優(yōu)：M⑴#:0^^等8在對滑架進(jìn)行靈敏度分析的基礎(chǔ)上，對機(jī)床進(jìn)行模糊約束，建立了模糊多目標(biāo)函數(shù)，并進(jìn)行了相應(yīng)的優(yōu)化。李芳等人[6]對拓?fù)鋬?yōu)化進(jìn)行了研究，在動力學(xué)仿真的基礎(chǔ)上，利用連續(xù)拓?fù)鋬?yōu)化方法對橫梁進(jìn)行了結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計；楊彩芳等》運(yùn)用能量分析的方法尋找薄弱環(huán)節(jié)，通過漸進(jìn)結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法對結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化；倪曉宇等4以固有頻率和低剛度為約束，并以床身質(zhì)量為目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行漸進(jìn)結(jié)構(gòu)優(yōu)化姜衡等人[)對基于響應(yīng)面進(jìn)行了研究，利用中心復(fù)合設(shè)計的試驗方法尋找樣本點，運(yùn)用樣本點建立響應(yīng)面模型，并進(jìn)行多目標(biāo)遺傳算法優(yōu)化；申遠(yuǎn)等人:111基于遺傳算法進(jìn)行了多參數(shù)的多目標(biāo)的協(xié)同優(yōu)化；顏華生等11運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法來訓(xùn) 
練目標(biāo)函數(shù)，并運(yùn)用遺傳算法進(jìn)行尋優(yōu)；郭振光等1:運(yùn)用遺傳算法對機(jī)床主軸進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計然而，由于機(jī)床是一個極其復(fù)雜的結(jié)構(gòu)體，設(shè)計變量、約束、目標(biāo)函數(shù)之間的關(guān)系也是非線性的形式，不利于設(shè)計人員進(jìn)行優(yōu)化分析，從而使得大多數(shù)學(xué)者一般只分析單個零件的結(jié)構(gòu)特性，而整機(jī)的靜動態(tài)特性無法由單個零件的靜動態(tài)特性進(jìn)行反應(yīng)，故分析整機(jī)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(jī)為研究對象，運(yùn)用有限元軟件HypcrWurks進(jìn)行建模，基于靈敏度分析的基礎(chǔ)上運(yùn)用比較成熟的尺寸優(yōu)化作為整機(jī)的優(yōu)化手段，尋找機(jī)床更為合理的結(jié)構(gòu)設(shè)計。
1建立模型
運(yùn)用SolidWmU軟件對XK719的整機(jī)進(jìn)行建模:由于考慮到在有限元軟件中構(gòu)建網(wǎng)格的方便性、準(zhǔn)確性以及節(jié)省計算資源等因素，需對結(jié)構(gòu)進(jìn)行簡化：其簡化模型如圖I所示：