龙门机床横梁的参数识别与动态特性分析

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1、万方数据第25卷第1期2010年3月北京信息科技大学学报JournalofBeijingInformationScienceandTechnologyUniversityV01．25No．1Mal"．2010文章编号：1674—6864(2010)01—0066—04龙门机床横梁的参数识别与动态特性分析李扬，杨庆东，刘国庆(北京信息科技大学机dg-r程学院，北京100192)摘要：针对龙门机床横梁导轨副结合面参数识别的问题，提出了基于参考相关结合面参数经验值，采用实验模态分析与有限元分析相结合的方法，对滚动直线导轨副结合

2、面参数进行识别，在此基础上对横梁的动态特性进行分析。计算结果与实验结果的比较表明，采用的结合面参数识别方法是有效的。关键词：横梁；有限元分析；模态实验；直线滚动导轨中图分类号：TG502．14文献标志码：AParameteridentificationanddynamicsofgantryNCmachinetoolbeampartLIYang，YANGQing·dong，LIUGuo-qing(SchoolofEleetromeehanicalEIlgincering，BeijingInformationSciencea

3、ndTechnologyUniversity，Beijing100192，China)Abstract：Thecontactparameteridentificationforgantrymachinetoolbeamsguidewayisacon—ventionalresearchtopic．Thispaperadoptamethodforthecontactparameteridentificationoflinearroll—ingguidebasedontherelevantexperiencevalues．Mo

4、dalexperimentanalysisiscombinedwithfiniteele—mentanalysis．Onthisground，thedynamiccharacteristicsanalysisofthebeamismade．Thecomparisonoffiniteelementanalysisresultsandtheexperimentalresultsconfirmsthevalidityofthisresearchmeth—ods．Keywords：beam；finiteelementanalys

5、is；modaltest；linearrollingguide0引言横梁是龙门机床的一个重要基础部件。对横梁进行模态分析，得到结构的固有频率和振型有助于识别其动态特性，从而为结构的优化设计提供依据。在应用有限元模态分析法时，横梁导轨结合面参数的识别是提高有限元计算精度的关键。为了更加准确、快速的识别结合面参数，同时可使识别出的参数可以直接用于机床其余部件或其他同类型机床的有限元计算，而无需另行对导轨副进行实验，本文尝试采用基于经验值的有限元分析法来识别结合面参数，并结合实验测试验证了方法的有效性。现阶段对导轨副结合面参数

6、的识别方法主要有三种：理论分析计算法、实验识别法和实验测试与理论分析相结合的系统辨识法。但是，由于结合部参数的影响因素众多，特别是在结合部作用机理尚未被真正揭示之前，要在理论上精确地获得结合部的特性参数及其分析计算表达式是非常困难的；而实验识别法均需制造导轨样机或搭建试验台，实验成本高且识别周期较长，实验结果也没有通用性，如文献[1—2]采用搭建试验台进行模态实验来识别结合面参数；6-限元分析与实验模态分析相结合的结合面参数识别法，既发挥了理论分析的指导作用，又充分利用了实验测试的可操作性，是当前结合部等效动力学参数识别

7、较为经济有效的途径。有限元分析与实验模态分析相结合的结合面参数识别法的思想是：实验测得系统结构的模态参数，同时用有限元方法模拟分析，在有限元模型中输入一组初始结合面参数，求得整个结构的固有频率和模态振型，然后逐步调整结合面参数，直到实验测试结果和有限元分析结果相近或相似时，就可以确定结合部等效参数，此方法流程如图l所示。收稿日期：2009．10-30基金项目：北京市科技计划项目(ⅪZz0901)作者简介：李扬(1983一)，女，山西大同人，硕士研究生，主要从事五轴数控机床方面的研究。万方数据第1期李扬等：龙门机床横梁的参

8、数识别与动态特性分析67实验结构结合面参数}_．叫有限元分析ll实验模态分析修鏊篡龛面僻参数值l’固有频率模态振型力锤激励信号横粱力传感器豳唑少伫竺P悭==r一图2锤击法实验原理简图相关性如何?Ⅵ得出结果图1有限元分析与实验模态分析相结合参数识别法流程图本文是结合SKY—DXl2160小型龙门数控机床横梁来展开研究。