预测机械产品结合面特性的优化识别方法

2018-09-26 15:18杨天辉汤金金
赢未来 2018年11期
关键词:特性方法

杨天辉 汤金金

摘要:基于对表面样本的实验模态分析和模态模式之间的组合对拟合,利用两个固有频率来减小与其算法对应的目标的平方和之间的差异并识别特征参数。相应的软件是采用表面法进行编制。利用该参数预测了由两列构成的结构体系的固有频率,并通过实验验证了预测结果的准确性。

关键词:预测机械产品;结合面;特性;优化识别;方法

1、前言

接触表面的接触刚度和接触阻尼对整机的性能影响很大,尤其是对动态响应的影响较大。最薄弱的环节就是机械系统。因此,通过正确识别组合曲面的特征参数来准确预测整个机器的性能是一个先决条件。尽管许多学者对组合曲面的组合进行了大量的深入研究,机理和特征参数识别等,至今尚未充分把握特征与表面特征相结合的原因,这是造成影响因素复杂性的原因。

2、影响特征的主要因素

通过大量实验研究的数量和理论分析,影响某些特征组合的主要因素分为三类:(1)零件的结构和尺寸,紧固螺钉的数量和分布;(2)复合材料表面的加工方法,加工精度和粗糙度;工作条件,包括表面压力分布和中间介质。元素1)反映了刚度s和部件连接部分的阻尼特性,而不是复合材料表面的本质特征。然而,组合曲面不能单独存在,不能识别出接头表面参数。因此,将表面特征与系统结构相结合是分开的,并讨论了表面特征参数研究中的关键问题。我们认为最好的方法是在平面复合材料中建立精确的有限元模型元素2)反映了复合材料表面的基本属性,因素3)反映了组合的工作环境。随着生产设备条件和企业组装条件的不同,复合材料表面的参数也随着这些变化而变化两个因素。因此,通过各种组合平面模型的参数识别来获得一组通用的关节面参数是非常困难和不切实际的。然而,根据产品设计的要求,使用这些参数作为企业信息在产品性能预测的条件下有限制造的情况确定样本表面模型的复合模型的参数。有限元分析根据这一观点,为了预测机器的固有频率,本文所述的参数辨识方法被用来确定接触刚度模型在六自由度组合方向上的预测。用于预测基柱结构体系的固有频率。有限元分析系统的固有频率与测量值之间的误差非常小说明了本文提出的方法的正确性和实用性。

3、界面参数识别方法

3.1建立复合材料表面样品的有限元分析模型。本研究样品为箱形截面,Ⅱ型单元为薄壳和梁模拟,单元划分应正确反映由于本研究主要用于预测结构体系的固有频率,因此接触面的阻尼对固有频率影响不大,因此忽略了阻尼器的数目,尺寸和分布。紧固螺钉对复合材料表面参数有显着影响。本文建立了具有12个自由度的接头单元。当样品处于自由状态时,边界条件与有限元模型一致振动实验模型,因此模型没有边界约束。因此,在有限元分析结果和实验模式中共存在六个刚体运动模式。

3.2选择组合板的初始接触刚度并用有限元方法分析模型。为了准确地识别结合面参数,输出输出为16-20模式和固有频率。有学者认为,整合了“总弹性机总弹性”四川省台湾阻尼机总阻尼书,以建立动力学模型对结构的动态性能进行分析和优化,必须结合表面动态参数的精确测量,结合接触刚度和接触阻尼。

3.3实验结果表明复合材料表面样品的模态和固有频率。采用HP3562A型动态信号分析仪进行研究,激励方式为单点脉冲激励拾取点的离子取决于识别弯曲和扭转模式的三倍和三倍的能力。现在一些研究人员在建立机械结构的有限元模型时,往往将界面简化为刚性连接,通常这个过程不符合结构的实际情况,有限元模型能够准确模拟真实结构的子结构合成技术是一个重要原因。结合表面参数来表示子结构的耦合条件和表面参数之间的不确定性,不能进行子结构合成。

3.4实验模型和有限元分析模型的拟合计算。实验模式和有限元分析模式与常规频率测试和有限元分析结果一致。组合机理非常复杂,难以获得可靠的表面参数通过联合表面模型试验和理论分析,直接应用结构动力试验结果与地面参数相结合已成为尹先生感兴趣的一种方法。 “元下组”所提出的帮助和饥饿识别方法需要充分利用该模式的结构。复杂的结构,完整的测量结构模式是非常困难的,有时甚至是不可能的,因此,识别方法只能应用于简单结构(例如袁景霞“综合运用有限元法结合凝固技术识别表面参数的方法并不需要测量完整的结构型式”,然而,有限元模型的结构这种方法所需要的部件是预先设定的并且更加复杂,建立一个精确的结构构件有限元模型也是一项艰巨的任务,这是建立在本文中的有限元模型。不可避免的是,表面参数是不可信的,如何利用结构动力学实验来识别接头的参数是一个问题这个问题在机械结构的动力分析中需要解决。

3.5界面的接触刚度是设计变量,自然频率与最小二乘之和的差值模型与实验值相同。通过优化算法搜索接头的最佳接触刚度。为了设计满足接触刚度输入性能参数预测需要的系统结构。

4、结束语

机械零件的表面纹理特征对判断零件具有重要的参考作用加工技术。在对纹理特征进行提取和分析的基础上,对零件表面纹理进行数字解释,进行了计算分析。研究了其变化规律的纹理方向,建立了结构模型,并提出了一种方法和过程实验表明,该方法能正确识别零件,并采用曲面车削,铣削,刨削和磨削四种加工方法,为测量图像的视觉匹配尺寸开辟了一条新途径。

参考文献

[1]陈卫福, 赵宏林. 预测机械产品结合面特性的优化识别方法[J]. 制造技术与机床, 1998(9):5-7.

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