基于有限元的落地镗铣床立柱优化设计.pdf

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1、第3期机械设计与制造2012年3月MachineryDesign&Manufacture23文章编号:1001—3997(2012)03—0023—02基于有限元的落地镗铣床立柱优化设计术石前列武友德吴向东(西南交通大学机械工程学院,成都610031)(四川工程职业技术学院,德阳618000)OptimizationdesignoftheCNCmilling-boringmachinecloumnbaseonfiniteelementanalysisSHIQian—lie.WUYou—de,27WUXiang—dong(SchoolofMechanicalEngineering,Southwe

2、stJiaotongUniversity,Chengdu610031,China)(SichuanEngineeringTechnicalCollege,Deyang618000,China)中图分类号:TH12,TG536文献标识码:A1引言际经验米字型筋板和十字型筋板在静态特性方面差别不大,而米字型筋板抗扭能力要好于十字型筋板。但是由于十字型筋板较落地式镗铣床是加工制造的基本设备。随着经济及技术的米字型筋板结构简单,就铸造T艺性而言,十字型筋板的铸造更发展,现代制造企业对落地式镗铣床的生产效率及加工精度提出为简单,可以更好的避免因铸造而产生的结块或浇注不足的情了更高的要求。因此,对落地式镗

3、铣床的设计也提出了更高的要况,且用铸铁更少,制造成本更低。故TX6916型数控镗铣床立柱求。落地镗铣床是要由床身、立柱、滑枕、镗轴,等部件组成。立柱内部筋板结构采用十字型筋板。立柱三维模型,如图1所示。作为镗铣床的重要部件,其动态性能直接影响机床的加工性能。模态分析属于动力学的一部分,也是动力学分析的起点,为动力学分析中的瞬态动力学分析、谐响应分析、谱分析提供了最基本的分析数据。通过模态分析确定设计结构或机床主要部件的振动特性(固有频率和主振型),为承受动载荷机构的设计提供重要参数。以某公司正在生产的TX6916大型数控铣床为研究对象,利用有限元和拓扑优化方法,对立柱进行动态性能分析和优化,为

4、机床的进一步优化设计提供基础。2立柱的有限元模态分析2.1立柱有限元模型的建立图1立柱三维模型图图2立柱有限元模型TX6916型数控镗铣床立柱端面尺寸(1400xl500)mm,立柱由于立柱结构比较复杂,先通过PRO/E建立i维模型后再高4600mm,材料HT2000,总重9600kg。镗铣床立柱内部筋板结导入ANSYS,选择单元类型为Solid45。Solid45用于三维实体结构形式有两种,一种是十字型筋板,另一种是米字型筋板,根据实构模型,每个单元有8个节点,每个节点3个自南度。该单元具有★来稿日期:2011-05—24★基金项目:中国重大技术装备制造业基地基金项目(2006ZG053)2

5、4石前列等:基于有限元的落地镗铣床立柱优化设计第3期塑性,徐变,膨胀,应力强化,大变形和大应变能力。定义弹性模量式,或在设计域空间需求结构最佳的传力路线,以优化结构的某为2.06el1Pa、泊松比0.3、密度7800kg/m3,定义底面全约束,划分些性能或减轻结构的重量。网格,共有57080个四面体单元。在建立有限元模型时,不可能全在ANSYS中的拓扑优化工具可用来解决以下问题:(1)体部考虑所有细微复杂的几何因素,因此去除了螺纹孔、圆角、倒积约束下的最大刚度设计:以柔顺度为目标函数,体积为约束函角、等对分析结果影响不大的局部细节结构。TX6916型数控镗铣数;(2)刚度约束下的最小体积优化:

6、以体积为目标函数,刚度为床立柱的有限元模型,如图2所示。约束函数;(3)体积约束下的最大动刚度设计:以n阶自振频率为2-2立柱模态分析目标函数,体积为约束函数;(4)以上多种工况的组合优化问题。ANSYS中的模态分析是线性分析。可选的模态提取方法有63-2拓扑优化有限元模型建立种:Subspace(子空间)法、Blocklanczos(兰索斯)法、Powerdynamics建立立柱的有限元模型,相对于模态分析模型,拓扑优化有(动力)法、Reduced(缩减)法、Unsymmetic(t~对称)法、Damped(阻限元模型还有一些特殊的地方:(1)拓扑优化模型只能选择线性尼)法。Blocklan

7、czos(兰索斯)法特征值求解法采用Lanczos递归算单元,故选择单元类型为solid92,solid92单元三维10节点四面法,当计算某系统特征值谱包含一定范围的固有频率时很有效。体结构实体。具有二次位移,适用于模拟不规则网格。该元素由该方法相对Subspace具有更快的收敛速度。10个节点定义,每个节点3个自由度。具有塑性,徐变,膨胀,应采用Blocklanczos(兰索斯)法求解主轴的前5

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