基于改进蚁群算法的数控机床主轴优化设计

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1、基于改进蚁群算法的数控机床主轴优化设计OptimizationDesignofCNCMachineToolSpindleBasedonImprovedAntColonyAlgorithm黄传文HUANGChuan-wen曰朱成实ZHUCheng-shi(沈阳化工大学机械工程学院，沈阳110142)(InstituteofMechanicalEngineering,ShenyangUniversityofChemicalTechnology，Shenyang110142，China)摘要院通过机床主轴结构的分析，建立数学模型优化主轴。改进的蚁群算法，将寻优过程分

2、为粗搜索和精搜索两个步骤，将粗搜索获得的可行解进行变异交叉操作，最后通过精搜索完成整个寻优过程。分别采用改进蚁群算法、基木蚁群算法和常规优化设计对主轴进行优化，对比分析优化结果可知，采用改进蚁群算法优化后体积减少了5.6%,刚度提高了8.2%,并且改进蚁群算法比基木蚁群算法优化耗时减少了36%，比常规优化设计减少了57%,这为机床主轴系统的优化提供了一种切实可行的优化算法。Abstract:Throughtheanalysisofthespindlesystemofmachinetoolspindle,anoptimizationmathematicalmod

3、elisestablished.Itintroducesanimprovedantcolonyalgorithmbywhichtheoptimizationprocessisdividedintocoarsesearchandfinesearchtwostepsbasedonthebasicantcolonyalgorithm.Thecoarsesearchistoobtainfeasiblesolutionsofgeneticalgorithmwithmutationcrossoveroperation,andthefinesearchistocomplet

4、etheentireoptimizationprocess.Byusingtheimprovedantcolonyalgorithm,basicantcolonyalgorithmparametersandconventionaloptimizationdesignonthemachinetoolspindleareoptimized.Comparativeanalysisoftheoptimizationresultsshowsthatthevolumedecreasedby5.6%andrigidityincreasedby8.2%afterusingth

5、eimprovedantcolonyalgorithmoptimization,andthetimetakenbytheimprovedantcolonyoptimizationalgorithmisdecreasedby36%comparedwiththebasicantcolonyalgorithmoptimizationanddecreasedby57%comparedwiththeconventionaloptimizationdesign.Itprovidesapracticaloptimizationalgorithmforoptimization

6、ofmachinetoolspindlesystem.关键词院改进蚁群算法；数控机床；主轴；优化设计Keywords:antcolonyalgorithm；CNCmachinetool；spindle；optimizationdesign中图分类号院TG659文献标识码院A文章编号院1006-4311(2014)21-0036-030引言数控机床已广泛应用于各种类型的加工，其最重要的组成部分就是主轴[1】。主轴故障不仅影响加工产品的质量，也造成了很大的人力和财产损失，因此数控机床主轴的优化设计是必要的[2】。传统的优化设计方法求解过程复杂且容易陷入局部最优解[

7、3]，而蚁群算法能较好的克服这些问题，而改进的蚁群算法比基本蚁群算法更能稳定的获得全局最优解[4】。1机床主轴优化数学模型的建立机床主轴结构优化的数学模型[5]可以描述为通过分析计算表中的数据可知，和常规优化设计相比，改进蚁群算法的优化效果非常明显，使机床主轴刚度提高了8.2%,体积减少了5.6%,搜索吋间减少了57%，而和基本蚁群算法相比，优化值也更理想且搜索吋间减少了36%。4结论采用改进的蚁群算法对数控机床主轴结构进行优化，达到了预期的优化效果，刚度提高了8.2%,体积减少了5.6%,并II分别与常规优化设计、基本蚁群算法进行比较，说明了改进的蚁群算法优

8、化效果更明显且收敛速度更好。参考文献院