第1期 2017年1月
组合机床与自动化加工技术
Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique
文章编号：10012265(2017)01=0001=03
D0I: 10. 13462/j. cnki. mmtamt. 2017. 01. 001
基于粒子群算法的机床支承件
不确定性多目标优化
马雅丽，徐涛，钱峰
（大连理工大学机械工程学院，辽宁大连116024）
No.1 Jan.2017
摘要：考虑支承件材料密度、弹性模量以及切削载荷的不确定性，提出基于不确定性分析的支承件多目标优化设计方法。以某型号机床主轴箱为例，基于灵敏度分析方法选取对切削点位移和主轴箱重量影响较大的特征尺寸作为优化变量；以支持向量机方法构建切削点位移、主轴箱重量和主轴箱一阶固有频率的近似模型；基于稳健性考虑建立优化问题目标函数，以主轴箱固有频率为约束，利用粒子群算法对此多目标优化问题进行优化。优化结果在满足设定频率要求的前提下，得到切削点位移减小和主轴箱重量减轻的最优解集。
关键词：不确定性；多目标；近似模型；粒子群算法
中图分类号：TH122；TG506
文献标识码：A
Machine Tool Support Uncertainty Multi -objective Optimization
Based on Particle Swarm Optimization Algorithm
MA Ya-li,XU Tao,QIAN Feng
( School of Mechanical Engineering, Dalian University of Technology, Dalian Liaoning 116024, China)
Abstract: A machine tool support multi-objective optimization method based on uncertainty analysis has been proposed, in which the uncertainty of support density, modulus and cutting loads are considered. A case study on a particular type of machine tool spindle box has been carried out using this method. First, the optimization variables are selected out based on the sensitivity analysis of spindle box feature sizes relative to the cutting point displacement and the column weight. Then the approximation models of cutting point dis-placement, spindle box weight and spindle box first inherent frequency are established. Next, the objective function of the optimization problem is built by considering robustness, with the spindle box first inherent frequency as the constraint. By adopting particle swarm optimization algorithm, the spindle box multi-objec tive optimization problem is solved. Finally, the optimal solution set of cutting point displacement decreasing
and spindle box weight losing is obtained which satisfies the given frequency request. Key words: uncertainty; multi-objective; approximation model; genetic algorithm
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引言
为保证机床精度，支承件设计需满足各项性能指标。采用传统的经验法和相似产品类比法设计机床支承件，效果远达不到预期要求，且设计周期长、效率低[1-2]。支承件设计制造过程中存在的各种不确定性因素，更使得传统设计方法无法满足现代高精度机床的设计要求。因此在不确定性因素影响下，研究支承件满足多性能需求的多目标优化设计，成为机床设计的一个重要方向。
不确定性多目标优化方法可在充分考虑各不确定
因素的情况下，便设计的各项性能指标达到预期水平，
收稿日期：2016-05-04修回日期：2016-05-18
因此也越来越多地被用来解决实际问题。VoBT等[3] 针对进化多目标优化中存在噪声的问题，提出了一种新的稳健选择策略。TenerelliP等[4]提出一种多标准、多目标和不确定性分析的方法来评估能源作物转换的一系列可能性。Cardona-ValdesY等[3]提出基于客户需求不确定性的双目标供应链设计方法。
常规有限元方法无法解决由于不确定因素引入带来的不确定性建模问题，也无法提供用于不确定性多目标优化的算法。本文以某型号机床主轴箱为例，根据主轴箱特征尺寸对刚度、重量的灵敏度分析选取优化变量；利用支持向量机方法建立主轴箱的近似模型；
*基金项目：国家科技重大专项（2015ZX04005002）；国家科技重大专项（2015ZX04014-021-03）
作者简介：马雅丽（1963一），女，辽宁鞍山人，大连理工大学副教授，博士，研究方向为机械设计理论与方法，（E-mail）myl@dlut.edu.cen；通讯作
孝：涨（1989—），男，满族，山东青岛人，大连理工大学硕士研究生，研究方向为机床结构设计，（E-mail）xutao4412008@163.com。万芳数据