[发明专利]一种基于动态载荷的主轴刚度测试方法

说明书

本发明公开了一种基于动态载荷的主轴刚度测试方法，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，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，建立主轴简化三维模型，施加对应载荷和约束获得各结构参数，进行神经模型训练并输出，最后根据模型进行主轴优化，本发明，具有提高加工精度和加工效率的的特点。

技术领域

本发明涉及主轴刚度测试技术领域，具体为一种基于动态载荷的主轴刚度测试方法。

背景技术

机床主轴指的是机床上带动工件或刀具旋转的轴，作为机床核心零件，主轴的性能优劣影响着机床加工精度和加工效率，主轴刚度作为机床主轴重要性能指标，对被加工工件的尺寸形状误差，主轴工作性能和寿命，机床抗振性有着重要的影响，机床的动静态刚度直接影响机床的加工精度及加工效率，是衡量机床性能的重要指标，在高速精加工机床主轴上是机床抗振和抗外力干扰能力的体现。

现有机床主轴的检测多是只能对主轴某一位置施加竖直方向的载荷，单个位置采用相同方向的载荷检测方式容易出现误差，同时对不同尺寸主轴的检测有时需要更换不同的夹持机构，因此现有测试装置精准性和实用性不理想，同时针对机床结构化和主轴的结构化，人们对主轴进行刚度优化设计时，设计变量的选取常根据以往优化经验进行确定，没有针对敏感变形结构参数进行更为高效的优化，主轴动静刚度与后续加工成本的控制没有得到很好的统一，因此，设计提高加工精度和加工效率的一种基于动态载荷的主轴刚度测试方法是很有必要的。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于动态载荷的主轴刚度测试方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于动态载荷的主轴刚度测试方法，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。

根据上述技术方案，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。

根据上述技术方案，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。