申请/专利权人：西安科技大学

申请日：2024-02-05

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117852365A

主分类号：G06F30/23

分类号：G06F30/23;G06F111/06;G06F119/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明提供了基于热特性和碳排放量的机床结构优化方法、系统及设备，属于先进制造与自动化技术领域，其方法包括如下步骤：对机床加工过程中的热源和碳排放源进行分析，得到机床关键部件碳排放量化模型，根据碳排放量化模型获取关键部件碳排放量；对机床进行热特性分析，得到关键部件温度场；根据关键部件碳排放量和温度场确定耦合影响参数及设计变量，根据影响参数及设计变量建立建立多目标优化模型；通过多目标优化模型求解最优耦合参数，并根据最优耦合参数对机床关键部件进行优化。本发明能够充分考虑机床在工作过程中的热特性，准确预测机床在实际工作条件下的碳排放量变化、温度变化、应力分布和变形情况，从而对机床结构进行精准优化。

主权项：1.一种基于热特性和碳排放量的机床结构优化方法，其特征在于，包括如下步骤：对机床加工过程中的热源和碳排放源进行分析，得到影响机床碳排放量的关键部件及关键参数，根据所述关键参数构建机床关键部件的碳排放量化模型；将机床关键部件的运行参数及能耗率输入碳排放量化模型，得到关键部件的碳排放量；对机床关键部件进行热特性分析，得到关键部件的温度场；根据所述关键部件的碳排放量和温度场确定耦合影响参数及设计变量，根据所述耦合影响参数及设计变量建立多目标优化模型；将机床关键部件的碳排放量、最大变形量、平均温度和固有频率输入多目标优化模型，通过所述多目标优化模型求解最优耦合参数，并根据最优耦合参数对机床关键部件进行优化。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安科技大学 基于热特性和碳排放量的机床结构优化方法、系统及设备

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