Inicio > Noticias > Contenido

Desarrollo de máquina herramienta CNC

Oct 19, 2017

La máquina herramienta CNC es un producto complejo típico relacionado con campos multidisciplinarios, estructura compleja y requisitos de alto rendimiento. Es difícil identificar la solución óptima global de la estructura de la máquina herramienta para sus objetivos múltiples. A continuación, se propone un nuevo método de optimización de diseño multidisciplinar integrado utilizando un muestreo de hipercubo latino, un modelo aproximado de Kriging y un algoritmo genético multiobjetivo. El espacio de diseño y el modelo paramétrico se crean al elegir las variables de diseño apropiadas y sus rangos de valores. Las muestras en el espacio de diseño se generan mediante el método de hypercube latino óptimo y las contribuciones de variables de diseño para el rendimiento del diseño se discuten para ayudar a los juicios del diseñador . El modelo de Kriging se construye utilizando la aproximación polinómica de acuerdo con los resultados de respuesta de estas muestras. El modelo de diseño multidisciplinario se establece en base a tres objetivos de optimización, es decir, ajuste de masa, deformación óptima y frecuencia natural de primer orden, y dos restricciones, es decir, frecuencia natural de segundo orden y frecuencia natural de tercer orden. La solución óptima se identifica mediante el uso de un algoritmo genético multiobjetivo. El método propuesto se aplica en un estudio de caso de optimización multidisciplinar para una máquina herramienta CNC típica. En la solución óptima, la masa disminuye 3.35% y la frecuencia natural de primer orden aumenta 4.34% en contraste con la solución original.


La máquina herramienta CNC juega un papel importante en diferentes industrias, que es el equipo clave para la fabricación de productos mecánicos. La máquina herramienta va a ser de alta velocidad, alta precisión y peso ligero. Su diseño de estructura es un problema de optimización multidisciplinario complejo típico, que debe considerar la rigidez estática y dinámica, la masa, etc. Los métodos tradicionales de toma de decisiones subjetivos o los métodos de optimización de un solo objetivo son difíciles de tratar con el problema del acoplamiento multiobjetivo. El método de optimización de diseño multidisciplinario (MDO) puede aprovechar al máximo los efectos sinérgicos entre múltiples disciplinas y obtener la solución óptima mediante la optimización colaborativa para objetivos múltiples. Actualmente, el método MDO se ha aplicado en muchos sectores de la industria de la aviación, la industria aeroespacial, la construcción naval, la automoción, etc.