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    基于動態(tài)性能測試與分析的輕量化機床設(shè)計

    2021-07-28 22:32:26劉妍
    今日自動化 2021年5期
    關(guān)鍵詞:輕量化機床

    劉妍

    [摘? ? 要]在傳統(tǒng)機床的設(shè)計當中,普遍存在機床的材料利用率較低,設(shè)計剛度不足等問題,文章以實現(xiàn)輕量化的機床為設(shè)計對象,以機床設(shè)計的靜力學(xué)性能分析、模態(tài)分析以及諧響應(yīng)分析為測試方法,以提高數(shù)控機床的加工精度和效率為目的,利用相關(guān)技術(shù)手段對主要部件進行三維建模,然后進行模態(tài)分析、諧響應(yīng)分析、靈敏度分析等,進行輕量化機床的性能測試,達到提高機床的加工精度和效率的目的。

    [關(guān)鍵詞]動態(tài)性能;輕量化;機床

    [中圖分類號]TH134 [文獻標志碼]A [文章編號]2095–6487(2021)05–00–02

    Lightweight Machine Tool Design Based on Dynamic Performance Test and Analysis

    Liu Yan

    [Abstract]In the design of traditional machine tools, there are common problems such as low material utilization rate and insufficient design stiffness of the machine tool. The article takes the lightweight machine tool as the design object, and analyzes the statics performance, modal analysis and harmonics of the machine design. Response analysis is a testing method. The article aims to improve the machining accuracy and efficiency of CNC machine tools. It uses relevant technical means to perform three-dimensional modeling of main components, and then conducts modal analysis, harmonic response analysis, sensitivity analysis, etc., to carry out lightweight machine tools The performance test achieves the purpose of improving the machining accuracy and efficiency of the machine tool.

    [Keywords]dynamic performance; lightweight; machine tool

    數(shù)控機床的加工精度及加工效率是直接體現(xiàn)機床結(jié)構(gòu)和機床性能的重要參數(shù),為了深入探究機床的應(yīng)用形式和特點,本文基于原有機床的固有頻率和振型進行相關(guān)的探究,進而對結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化設(shè)計,最大限度地保證機床的動態(tài)性能,進而有效提升機床的設(shè)計精度和效率。

    1 立式加工中心動態(tài)性能測試與分析方法

    機床動態(tài)特性分析主要依據(jù)的參數(shù)包括各階固有頻率、阻尼比和振型等模態(tài)參數(shù)。試驗?zāi)B(tài)是用試驗方法辨識工程動力學(xué)特性的一種有效手段,同樣也適用于立式加工中心的動態(tài)特性分析。要確定機床的動態(tài)特性,就需要對其進行模態(tài)試驗,辨識其結(jié)構(gòu)動力學(xué)特性,這些特性包括激振點與各響應(yīng)點之間頻響函數(shù),工作臺、主軸箱的各階固有頻率、阻尼比、模態(tài)振型等,為進一步進行理論分析及結(jié)構(gòu)修改設(shè)計提供指導(dǎo)。

    1.1 機床動態(tài)特性主要指標有

    (1)固有頻率。數(shù)控機床是由若干零部件所組成的多自由度系統(tǒng),每一個自由度對應(yīng)系統(tǒng)一個固有頻率。通常,在數(shù)控機床的振動分析中,只關(guān)心低階固有頻率(5階以下),因此,振動測試只需要測定低階固有頻率即可。當機床的激振頻率在固有頻率附近時,機床會發(fā)生強烈振動,即共振。因此,測定固有頻率對于預(yù)防共振有著重要意義。

    (2)阻尼比。數(shù)控機床各部件間的阻尼比大小是代表機床抗振性的一個重要指標。因此,需要在振動測試中測定機床的阻尼比,以評價機床阻尼減振的能力。增加機床的阻尼可提高機床的動剛度和自激振動的穩(wěn)定性。

    (3)模態(tài)振型。數(shù)控機床的模態(tài)振型是與其固有頻率相對應(yīng)

    的,通常只需要測得低階固有頻率對應(yīng)的模態(tài)振型。模態(tài)振型反映了機床在某個共振頻率(固有頻率)下整機的振動形態(tài),通過振型圖可以發(fā)現(xiàn)機床振動幅度較大的零部件,即薄弱環(huán)節(jié)。

    1.2 主要研究方法和思路

    (1)采用隨機振動運行模態(tài)法獲得立式加工中心關(guān)鍵零部件和整機的固有頻率、振型、阻尼等關(guān)鍵力學(xué)特性。

    (2)對加工運行狀態(tài)進行分析,得到立式加工中心在不同參數(shù)下、不同關(guān)鍵部位在加工過程中的動力學(xué)特性。

    對比立式加工中心的固有頻率和加工過程中的動力學(xué)特性得到加工中改進設(shè)計方案。

    2 測試方案

    采用運行模態(tài)來進行加工中心動態(tài)性能測試,該方法是將模態(tài)識別看作一個概率推斷問題,使用概率來衡量結(jié)果的相關(guān)可行性。由于這種方法嚴格地滿足了假定模型的物理意義,模式識別過程中不需要嘗試加權(quán)量或者重要因子,不需要人工激勵,不影響結(jié)構(gòu)的正常使用,

    用分析軟件繪制出各通道頻響函數(shù)曲線,最后通過分析頻響函數(shù)獲得固有頻率、阻尼比和模態(tài)振型等重要數(shù)據(jù)??紤]到低階固有頻率相對比較容易與外部條件耦合,且結(jié)構(gòu)的低階振型造成的影響較高階振型更嚴重,因此本項研究所有模態(tài)識別范圍皆取至500 Hz附近。由三組試驗整合得到的固有頻率和阻尼比的結(jié)果見表1。

    將測試采集到的時程數(shù)據(jù)進行坐標變換等一系列處理后載入到模式識別軟件中進行快速傅里葉變換,得到工作臺在非工作狀態(tài)環(huán)境下加工中心工作臺分別在x、y方向在不同切削工藝參數(shù)下切削時受影響情況。表2、3中,f代表進給速度,s代表主軸電機轉(zhuǎn)速。

    結(jié)果表明,加工中心工作臺在加工時主要受影響頻率為第一階36.27 Hz,第四階149.26 Hz,第五階235.58 Hz和第七階327.32 Hz。同時電機的轉(zhuǎn)速在10 000 r/min時,自激頻率166.66 Hz和其倍頻333.33 Hz與工作臺固有頻率149.26 Hz和327.32 Hz接近,這時會引起較明顯的共振現(xiàn)象,這時的頻率性能不適用于加工臺的工作。當進給提高后,第一階固有頻率36.27 Hz影響也會隨之增加。

    同時根據(jù)表3的數(shù)據(jù)結(jié)果可以驗證,x方向加工優(yōu)于y方向加工性能,加工中心主軸箱在加工時主要受影響頻率為第一階37.84 Hz,第六階158.20 Hz,第七階175.66 Hz,第十階240.89 Hz和第十一階289.49 Hz。電機的轉(zhuǎn)速在10 000 r/min時,自激頻率166.66 Hz和其倍頻333.33 Hz與主軸箱固有頻率158.20 Hz和175.66 Hz接近,會引起較明顯的共振現(xiàn)象。電機轉(zhuǎn)速在

    14 000 r/min時,自激頻率233.33 Hz和主軸箱固有頻率240.89 Hz接近,會引起較明顯的共振現(xiàn)象。當進給提高后,第一階固有頻率36.27 Hz影響也會隨之增加。

    3 結(jié)論

    本文在進行具體的分析研究前,通過研究某型號機床的裝配結(jié)構(gòu)并進行測繪,對機床加工精度影響具有代表性的零部件(機床主軸和導(dǎo)軌)單獨提取出來進行進一步的模型簡化和參數(shù)化設(shè)置,最后以機床零部件的設(shè)計尺寸為目標進行優(yōu)化,使得機床零部件的固有頻率有所提升,從而達到提高輕量化機床動態(tài)性能的目的。

    參考文獻

    [1] 張偉華,賽云祥,李佳,黃漢輝.某型精密數(shù)控機床床身的優(yōu)化設(shè)計及性能分析[J].機械設(shè)計,2020,37(S2):162-167.

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