将遗传算法和神经网络两种技术相结合,建立遗传-神经网络插补模型以实现对复杂型面零件插补,该模型兼具神经非线性映射能力和遗传算法快速、收敛学习能力等性能。通过实验分析,验证了遗传-神经网络数控插补的可行性,该方法能够提高复杂型面零件插补的精度及速度。

为提高研球机床身的静动刚度并减少床身质量,建立床身结构的有限元模型,通过有限元分析获得机床床身的静动态特性以及低阶固有频率。在此基础上利用尺寸优化和拓扑优化设计方法,对其进行了以减轻质量和提高结构刚度为目标的结构优化设计,最终完成对床身的综合优化。将优化后的床身与原床身进行比较,结果显示:综合优化后的床身最大变形量减少了19.45%,最大应力减小了12.24%,床身的质量下降了3.52%,并且前5阶固有频率均有明显提高。通过综合优化,提高了床身的工作性能,减轻了床身质量,该研究结果对提升机床床身刚度提供参考。