基于神经网络建模的机床滑动结合面动态特性参数识别

针对机床滑动结合面动态特性参数难以准确确定的问题。以结合面的刚度参数、阻尼参数为优化变量,建立滑动结合面动态特性参数的神经网络模型,结合神经网络模型的计算结果与机床整机实验模态的分析结果,采用布谷鸟优化算法对结合面的刚度与阻尼参数进行优化识别;以自行设计制造的机床滑动结合面实验台上工作台与床身间的滑动导轨结合面为实例进行了建模、实验、参数识别等分析。分析结果表明:该方法是可行的、有效的,参数识别精度高于已有文献研究。     

滚珠丝杠进给系统滚动结合部径向动态特性参数辨识

针对滚珠丝杠进给系统滚动结合部径向动态特性参数难以确定的问题,提出了一种进给系统在整机状态下滚动结合部径向动态特性参数辨识方法。该方法将丝杠简化为欧拉-伯努利梁,以建立在简谐激振力作用下丝杠轴向上各截面的径向振动方程;设计实验以测量丝杠上测量点的径向振动位移,结合丝杠径向振动方程所计算的理论值建立优化目标函数,基于人工鱼群算法优化识别出滚动结合部的径向刚度及径向阻尼参数。以自行研制的滚珠丝杠进给实验台为研究对象,采用该方法对其导轨副、两端轴承组及滚珠丝杠副滚动结合部的径向刚度与径向阻尼参数进行识别。实验结果表明：以该方法辨识的结合部的参数所计算的丝杠上测量点的径向振动位移与实验测试值之间的误差在3.0%以内,验证了该方法的正确性和有效性。