Multi-objective optimization design for the table of a CNC machine tool based on bionic structures
Notice bibliographique
Résumé
To improve the static and dynamic performance of CNC machine tool tables, a multi-objective optimization design method based on bionic structures is proposed, which involves bionic design and size optimization design. Based on the bionics, four types of bionic structure tables for the original XK5032 machine tool were designed, namely bamboo cross-section bionic structure table, spider web bionic structure table, honeycomb bionic structure table, and prairie rushes bionic structure table. Static and modal analysis of the original and four types of bionic tables were conducted using finite element simulation methods validated through modal experiments. The results show that the overall mechanics of the four bionic tables have been improved compared to the original table. Using the entropy weight TOPSIS method, the prairie rushes bionic structure table was selected from four types of bionic tables. Conducting multi-objective optimization design on the prairie rushes bionic structure table, three optimization candidate schemes were obtained. The entropy-weighted TOPSIS method was used again to select the optimal solution from these three schemes, resulting in a 0.8% reduction in mass, an increase in first-order natural frequency by 2.8%, a decrease in maximum displacement by 3.2%, and a significant 21.6% reduction in maximum equivalent stress compared to the original table.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».