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《基于加工成本最優(yōu)化的冷鐓機送料機構(gòu)公差優(yōu)化.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、2011年12月機床與液壓Dec．2011第39卷第23期MACHINETOOL&HYDRAULICSVo1．39No．23DOI：10．3969／j．issn．1001—3881．2011．23．010基于加工成本最優(yōu)化的冷鐓機送料機構(gòu)公差優(yōu)化劉文玉，崔海波(上海大學(xué)機電工程及自動化學(xué)院，上海200072)摘要：以加工成本最優(yōu)化為目標(biāo)，根據(jù)公差一加工成本的關(guān)系模型以及機構(gòu)性能可靠性的約束條件，推出冷鐓機送料連桿機構(gòu)公差優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型，結(jié)合隨機模擬方法和遺傳算法對該優(yōu)化模型進行計算求解，并通過實例分析與計算，驗證了優(yōu)化模型以及求解方法的可行性。關(guān)鍵詞：加工成本；公差優(yōu)化；隨
2、機模擬；遺傳算法中圖分類號：TH124文獻標(biāo)識碼：A文章編號：1001—3881(2011)23—035—3ToleranceOptimizationforFeedMechanismofColdForgingMachineBasedonManufacturingCostOptimizationUUWenyu．CUIHaibo(SchoolofMechanical—ElectronandAutomationEngineering，ShanghaiUniversity，Shanghai200072，China)Abstract：Torealizethemanufacturing
3、costoptimization，thetoleranceoptimizationofthefeedmechanismwasresearched．Basedonthefunctionsofcostandtoleranceandtheconstraintsofreliability，themathematicalmodeloftoleranceoptimizationforfeedmechanismofcoldforgingmachineWaSproposed．Themodelwassolvedbythecombinationofrandomsimulationmethoda
4、ndgeneticalgorithm．Thefinaloptimizationresultsshowthemodelandsolutionmethodarefeasible．Keywords：Manufacturingcost；Toleranceoptimization；Randomsimulation；Geneticalgorithm送料連桿機構(gòu)是自動冷鐓機的重要組成部分，決定了加工棒料的一次進給長度，從而影響冷鐓產(chǎn)品的最終質(zhì)量。對于已經(jīng)確定了設(shè)計參數(shù)的送料機構(gòu)，設(shè)計參數(shù)的加工誤差通常會使得機構(gòu)質(zhì)量不能滿足設(shè)計要求。為保證送料機構(gòu)滿足質(zhì)量要求，就需要嚴格控制設(shè)計參數(shù)所允許
5、的加工公差，但是過分控制加工公差會大大增加構(gòu)件的加工成本。因而在滿足機構(gòu)性能要求的前提下，如何盡可能降低加工成本將是文中公差優(yōu)化設(shè)計工作所關(guān)注的重要內(nèi)容。圖1送料連桿機構(gòu)模型簡圖1公差優(yōu)化模型下面對桿件的最大擺動角位移進行分析，根1．1送料機構(gòu)運動學(xué)分析據(jù)封閉矢量環(huán)法，建立矢量方程：圖1所示為SJBF-64S型號冷鐓機的送料連桿機OA+AC=OB+BC(1)構(gòu)模型簡圖，其中曲柄為原動件，通過一對齒輪BD+DE=BF+FE(2)實現(xiàn)驅(qū)動；桿件EF為輸出搖桿，上面安裝控制送料建立圖示工作坐標(biāo)系，并將式(1)、(2)寫成棘輪的棘爪；BD桿為可調(diào)標(biāo)尺，對搖桿EF的最大解析式，得出位
6、移方程。擺角進行調(diào)節(jié)和控制。XALo^。。根據(jù)冷鐓機設(shè)備的工作要求，送料機構(gòu)通過桿件(3)驅(qū)動送料棘輪間歇運動，從而帶動送料輪轉(zhuǎn)動，【YA=LOAsina其一次轉(zhuǎn)角決定著設(shè)備一次送料長度。因而這里需要+c∞2+LBccOSS3【(4)對桿件EF進行運動學(xué)分析，才能對機構(gòu)的性能指標(biāo)Y^+LAcsins2Y+Lcsins3進行有效的評定。收稿日期：2010—11—23基金項目：浙江省寧波市科技重點攻關(guān)項目(2009B36010)作者簡介：劉文玉(1984一)，男，碩士研究生，研究方向為機械制造及其自動化。E—mail：1wy．01@163．com?！?6·機床與液壓第39卷E=
7、B+Lnocosot3+LDECOSO／4=于生物自然選擇與遺傳機理的隨機搜索算法。利用遺，一L。傳算法解最優(yōu)化問題，首先對可行域內(nèi)的解進行編碼(5)yEYB+LBDsina3+LDEsinot4=(浮點或二進制)，同時利用隨機方法生成初始群體，再利用適應(yīng)函數(shù)評估初始群體的個體，按照相應(yīng)的選Y，一LeFSinot5擇策略選擇適應(yīng)度高的新群體，然后通過變異和交叉分別對方程式(4)、(5)應(yīng)用Newton—Raphson算子改變新群體中的個體。如果經(jīng)過若干代后，觀察方法進行求解，求得各桿件的位置角Ot(i=1，2，3，
