[发明专利]一种基于动态载荷的主轴刚度测试方法

权利要求书

1.一种基于动态载荷的主轴刚度测试方法，其特征在于：该方法整体采用主轴刚度测试系统，所述主轴刚度测试系统包括主轴结构化参数模块、综合刚度映射模块和动静刚度优化模块，所述主轴结构化参数模块用于根据主轴变形位移和固有频率获取影响主轴动静刚度的结构参数，所述综合刚度映射模块用于利用神经网络和遗传算法将获得的结构参数建立主轴性能参数映射模型，所述动静刚度优化模块用于对主轴进行优化使机床主轴静动刚度处于优水平状态，所述主轴结构化参数模块与综合刚度映射模块电连接，所述综合刚度映射模块与动静刚度优化模块电连接。

2.根据权利要求1所述的一种基于动态载荷的主轴刚度测试方法，其特征在于：所述主轴结构化参数模块包括三维建模简化模块、主轴静态形变模块和主轴动刚度模块，所述三维建模简化模块用于将主轴结构进行简化并三维建模，所述主轴静态形变模块用于相关结构参数在载荷作用下主轴径向方向上引起的变形位移，所述主轴动刚度模块用于利用在载荷作用下主轴固有频率和动刚度的正相关系获得影响的相关结构参数，所述三维建模简化模块与主轴静态形变模块电连接，所述主轴静态形变模块与主轴动刚度模块电连接。

3.根据权利要求2所述的一种基于动态载荷的主轴刚度测试方法，其特征在于：所述综合刚度映射模块包括结构参数模块、参数变量模块、BP神经网络模块和遗传算法结合模块，所述结构参数模块用于将获得的影响主轴动静刚度的结构参数进行记录排序，所述参数变量模块用于选取合适的结构参数和性能参数作为模型的输入输出变量，所述BP神经网络模块用于选用BP神经网络对结构参数进行多次训练后输出和预想结果一致的参数模型，所述遗传算法结合模块用于应用遗传算法弥补神经网络中存在收敛速度慢，容易陷入局部最优解导致训练失败的缺陷，所述结构参数模块与参数变量模块电连接，所述BP神经网络模块与遗传算法结合模块电连接；

所述参数变量模块包括输入变量子模块和输出变量子模块，所述输入变量子模块用于在众多有影响的结构参数中选取影响最大的参数作为神经网络的输入变量，所述输出变量子模块用于选取主轴本身的性能参数作为神经网络的输出变量进行模型训练，所述输入变量子模块与输出变量子模块电连接。

4.根据权利要求3所述的一种基于动态载荷的主轴刚度测试方法，其特征在于：所述动静刚度优化模块包括结构优化模块、参数水平组合模块和主轴优化模块，所述结构优化模块用于选取机床主轴结构参数作为设计变量，建立主轴结构优化数学模型，所述参数水平组合模块用于将改进的主轴性能映射模型运用于约束条件中，获得最优结构参数水平组合，所述主轴优化模块用于根据影响主轴动静刚度的结构参数和主轴性能神经网络模型对主轴进行优化，所述结构优化模块与参数水平组合模块电连接，所述参数水平组合模块与主轴优化模块电连接。

5.基于权利要求1-4中任一项所述的一种基于动态载荷的主轴刚度测试方法，所述主轴刚度测试方法包括以下步骤：

步骤S1：对刚度测试台上的主轴进行简化三维模型建立，根据实际工况下的载荷和约束条件对机床主轴进行受力分析；

步骤S2：通过工控机控制主轴，采集主轴轴向变形方向上位移的变化数据，筛选出对主轴径向刚度变化影响显著的结构参数，运用主轴固有频率与动刚度间的正相关关系，筛选出对主轴动刚度变化影响显著的结构参数；

步骤S3：利用筛选获得的结构参数作为输入变量，主轴性能参数作为输出变量，建立机床主轴BP神经网络模型，结合遗传算法对其进行优化；

步骤S4：建立结构优化数学模型，对机床主轴结构参数进行优化，获得最优结构参数水平组合。