摘要：针对数控机床多热源所致的温升与主轴热误差之间复杂的非线性关系问题,提出一种鸡群优化(chicken swarm optimization, CSO)算法与支持向量机(support vector machines, SVM)相结合的主轴热误差预测模型(以下简称热误差模型)。以某精密数控机床的主轴单元为研究对象,采用五点法对其在空转状态下的轴向热变形进行测量,并借助热电偶传感器对机床的4个关键温度测点的温度进行采集。以SVM为理论基础,随机选取75%的数据样本进行训练,进而构建主轴热误差模型。其中,利用CSO算法优化SVM模型的惩罚参数c和核参数g,以提升热误差模型的预测能力及鲁棒性。以余下的25%的样本作为测试数据集,对所得热误差模型进行验证。利用CSO-SVM模型对不同工况下主轴的热误差进行预测,并将预测结果与测量结果进行对比。结果表明:当主轴转速为3 000 r/min时,CSO-SVM模型的平均预测精度高达97.32%,相较于多元线性回归模型和基于粒子群优化的SVM模型分别提升了6.53%和4.68%;当主轴转速为2 000,4 000 r/min时,CSO-SVM模型的平均预测精度分别为92.53%、91.82%,表明该模型具有较高的预测能力和良好的鲁棒性。CSO-SVM模型具有较强的实用性和工程应用价值。

摘要：为了使电动病床具备更优秀的舒适性、工艺性,更高的安全系数及更低的制造成本,常规的运动仿真分析或静应力分析已无法满足电动病床在设计过程当中工程师对模拟结果的需求,于是将Motion和Simulation的联合仿真运用于电动病床的设计当中显得尤为重要,在运动仿真分析的过程中采集结构运动全时段的材料力学及工程力学的参数和变化情况,分析各结构在不同时间点的应力、应变、运动参数、关键零部件的安全系数及马达的扭矩或推力数据等,从而对电动病床进行进一步的结构优化,以满足对电动病床的各项要求。