20世紀(jì)80年代開始，我國開始重視機(jī)械性的研究。經(jīng)過了30的探索，我國數(shù)控機(jī)床性水平了 程度的提升。在“八五’、“九五”及“十五”期間，數(shù)控機(jī)床性研究作為 科技攻關(guān)項(xiàng)目，取得了豐碩的研究成果“十一五”期間， “ 數(shù)控機(jī)床與基礎(chǔ)制造裝備”科技重大專項(xiàng)正在逐步實(shí)施，對數(shù)控裝備(數(shù)控機(jī)床、數(shù)控系統(tǒng)及數(shù)控機(jī)床關(guān)鍵功能部件)的性技術(shù)研究及數(shù)控機(jī)床產(chǎn)品的性水平的提升和考核給予高度關(guān)注。國內(nèi)各高校針對性設(shè)計(jì)、性計(jì)算方法、性評估及性分配及性評價(jià)模型等方面開展了大量的研究。
傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方法與性設(shè)計(jì)方法在設(shè)計(jì)思想及設(shè)計(jì)原理上的區(qū)別，從機(jī)械工程現(xiàn)代設(shè)計(jì)方法出發(fā)，在所建立的RS干涉模型的基礎(chǔ)上，綜合論述了JC法、Monte arlo法及Montearlo有限元法等5種機(jī)械性設(shè)計(jì)的工程方法及特點(diǎn)。對多維機(jī)械性設(shè)計(jì)方法進(jìn)行了系統(tǒng)的研究，對可能存在的各種情況進(jìn)行分析并提出處理意見，將多維性設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)化為求解非線性方程組，然后用數(shù)值方法求解；對一般性設(shè)計(jì)方法進(jìn)行分析，指出其存在的不足；提出了乘(余度的概念，建立了剩余度之和為化目標(biāo)函數(shù)，性條件和邊界條件為約束的機(jī)械性優(yōu)化設(shè)計(jì)的數(shù)學(xué)模型，編制了相應(yīng)的計(jì)算機(jī)程序；對過盈聯(lián)接的性優(yōu)化設(shè)計(jì)進(jìn)行了研究，并用實(shí)例驗(yàn)證了研究結(jié)果的正確性。
性本身是一個(gè)定性的概念，可以運(yùn)用概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)相關(guān)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)將其進(jìn)行定量化計(jì)算。采用一般概率攝動(dòng)有限元法的邊值求解方法，推導(dǎo)了多隨機(jī)參數(shù)系統(tǒng)周期解穩(wěn)定性的靈敏度和性計(jì)算公式，分析了各隨機(jī)參數(shù)對旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障特征的影響，可以得知故障發(fā)生時(shí)，需要 先修改哪些參數(shù)，從而可以減小或該類故障發(fā)生。東北大學(xué)回研究了五軸加工中心的運(yùn)動(dòng)學(xué)的性計(jì)算方法。運(yùn)用蒙特卡洛法，推斷出了MC650五軸數(shù)控機(jī)床的運(yùn)動(dòng)學(xué)的性的數(shù)學(xué)模型。該機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)學(xué)性的計(jì)算方法是通過點(diǎn)估計(jì)與跟蹤估計(jì)提出的。運(yùn)動(dòng)性分析為提高機(jī)床的加工精度及工作壽命提供了理論參考。
數(shù)控機(jī)床是高成本的產(chǎn)品，不能僅靠壽命試驗(yàn)獲得數(shù)控機(jī)床的失效時(shí)間，研究數(shù)控機(jī)床的性能隨時(shí)間而變化的規(guī)律，從而對數(shù)控機(jī)床進(jìn)行性評估是非常有意義的。性能退化數(shù)據(jù)包括大量的數(shù)控機(jī)床的性信息，即使通過壽命試驗(yàn)無法獲得數(shù)控機(jī)床的失效時(shí)間，數(shù)控機(jī)床的性及壽命同樣可以通過性能退化數(shù)據(jù)進(jìn)行評價(jià)。提出了基于退化量分布的性評估方法，將退化量在某時(shí)刻所服從Weihull分布的參數(shù)均視為時(shí)間的函數(shù)，利用退化數(shù)據(jù)找出它們與時(shí)間的關(guān)系，然后再利用性能性評估方法對數(shù)控系統(tǒng)性進(jìn)行評估。這種評估方法直接利用性能退化數(shù)據(jù)，原理清晰、計(jì)算簡單，避免了 先對軌跡參數(shù)進(jìn)行分布假設(shè)的缺陷， 加符合數(shù)控系統(tǒng)性能退化的實(shí)際情況。運(yùn)用威布爾混合模型研究了多種數(shù)控機(jī)床定時(shí)截尾試驗(yàn)的性評價(jià)問題。運(yùn)用廣義期望 大化(GEM)算法估計(jì)混合威布爾模型的參數(shù)，基于赤池信息準(zhǔn)則與貝葉斯信息準(zhǔn)則，提出了多種數(shù)控機(jī)床定時(shí)截尾試驗(yàn)的模型選擇與故障間隔時(shí)間的參數(shù)估計(jì)的方法。結(jié)果顯示混合模型比單一模型 適于評價(jià)數(shù)控機(jī)床的性，并且運(yùn)用蒙特卡洛仿真方法擴(kuò)大了小樣本數(shù)據(jù)的樣本規(guī)模，進(jìn)而提高區(qū)間估計(jì)的準(zhǔn)確性。提出了基于區(qū)間分析的數(shù)控機(jī)床綜合模糊性分配方法以及評價(jià)數(shù)控機(jī)床的使用性的綜合評價(jià)模型，并且計(jì)算了性指標(biāo)的估計(jì)值。
