CN105354364B - 一种基于云平台的静压支撑系统模型制造方法 - Google Patents

Abstract

一种基于云平台技术的静压支撑系统制造模型，属于支撑与润滑设计技术领域。静压支撑系统是一种定制化程度很高的产品，从用户到生产商，各生产环节的参与者需要深入的交流才能制造出符合用户需求的静压系统。封油边支撑表面微小的误差都会对它的承载性能产生影响。由于静压支撑系统广泛的应用范围，用户可以将其应用到很多种支撑结构中，所以定制化的需求很高。但微小的偏差往往是无法完全避免的。此类微小偏差只有在零件生产完成后才能够真实测定。这便需要建立一种新的设计与生产模式，借助云平台技术将实验室中的设计者与工厂中的生产商联系起来，进行实时的数据交流，以得到更加真实、准确的分析结果，提高静压支撑系统设计的可靠性。

Description

一种基于云平台的静压支撑系统模型制造方法

技术领域

本发明是一种基于云平台技术的静压支撑系统制造模型，属于支撑与润滑设计技术领域。

背景技术

目前静压系统是重型机床中关键的支撑结构，其性能分析是一个涵盖固体、流体、热力等复杂大系统工程。同时静压支撑系统也是一种定制化程度很高的产品，从用户到生产商，各生产环节的参与者需要深入的交流才能制造出符合用户需求的静压系统。云技术与大数据平台能够很好的满足静压支撑系统设计过程中数据处理、传输量大的需求。外通常静压系统的油膜的厚度不会超过100微米，同时需要承载上百吨的负重，所以封油边支撑表面微小的误差都会对它的承载性能产生影响。由于静压支撑系统广泛的应用范围，用户可以将其应用到很多种支撑结构中，所以定制化的需求很高。但微小的偏差往往是无法完全避免的，例如零件的粗糙度、加工波纹度、形位公差等。同时此类微小偏差只有在零件生产完成后才能够真实测定。通常零件制造商有能力测量零件的几何误差，但不能通过新的研究方法进行分析。而设计者通常受限与资金或地理位置等因素而难以自主生产并调试实验台。这便需要建立一种新的设计与生产模式，将实验室中的设计者与工厂中的生产商联系起来，进行实时的数据交流，以得到更加真实、准确的分析结果，提高静压支撑系统设计的可靠性。

在求解静压导轨中封油边内压强分布的问题时，雷诺方程是主要的分析方法。在求解雷诺方程时，有限差分方法是一种常用的数值方法，可以通过有限差分方法将雷诺方程近似转变为代数方程，再通过代数方程的数值求解方法进行求解，最终得到封油边内压强分布的近似解。云平台技术目前是一种新兴的网络数据交互技术，通过处理能力强大服务器为各联网用户提供实时的数据交流平台。借助与云平台强大的数据处理能力，静压支撑系统各环节的参与者可以进行高效的数据交流或处理。

发明内容

本发明根据一般的静压系统设计与制造模式，提出了一种基于云平台的静压支撑系统制造模型，以提高成产效率，更好地满足用户需求。首先，用户向设计者提出功能要求，设计者根据一般静压支撑系统的油垫形式，建立一种考虑油膜间隙变化的雷诺方程。通过数值方法进行求解，得出压强分布，进而积分得出承载能力。在设计与分析过程中，零件制造商需要为设计者提供零件实测的粗糙度、波纹度、形位公差等将影响油膜厚度的几何误差。设计者以此作为雷诺方程求解的条件，分析几何误差对于承载性能的影响，校核原有设计，得出更加符合实际条件的优化结果，保证设计的可靠性。由于设计者与生产商之间可能存在很远的地理距离，所以云技术为此云制造模型提供了数据交互的基础条件。多批次零件的几何误差或者分析过程中的数值方法通常都需要处理大量的数据，所以此云制造模型对数据的传输能力有比较高的要求。设计者也可以依据理论计算结果向生产商提供零件加工或机床装配标准。同时借助于此模型，静压支撑系统的使用者也可以实时地将机床的监控数据反馈给设计者，为后续设计提供更多参考依据。

本发明提供的一种基于云平台的静压支撑系统模型制造方法，该方法包括以下步骤：

S1.首先提供理论基础。静压支撑系统云制造模型的设计核心依然是对于静压系统的承载能力分析，求解常用油垫的雷诺方程，通过求解得出压强分布，再积分得出承载能力，进而根据模型需要分析刚度或阻尼等动态特性：

矩形油垫：

圆形油垫：

径向油垫：

其中：为无量纲压力；为无量纲长度；为无量纲宽度；L为静压导轨油垫长度；B为静压导轨油垫宽度；为无量纲半径；或为无量纲角度；为无量纲导轨移动速度；为无量纲油膜厚度；

S2.再对雷诺方程进行有限差分离散：

矩形油垫：

圆形油垫：

径向油垫：

其中：为x方向离散步长；为y方向离散步长；i为x方向微元计数；j为y方向微元计数；通过求解得出油垫内压强的数值解；

S3.在通过数值积分求解油垫的承载力：

其中：为无量纲承载力；Qe为每个油垫的供油流量。

S4.在此承载力的计算理论基础上，云平台内搭设有与设计方、制造方、使用方交互的数据窗口模块，云平台的数据库包括几何误差的云数据库、微缩模型实验的云数据库、装配调试实验综合的云数据库。其中使用方与设计方需要通过云平台交流静压系统的外形尺寸、油垫形式、承载力需求、刚度需求等参数，便于设计者有目标地进行静压系统设计。制造方通过数据窗口模块将S3中分析得到的油垫的承载力参数传输至云平台的几何误差的云数据库，设计方通过数据窗口模块获取云平台的几何误差的云数据库中制造方的几何参数，并进行设计指导与校正，保证最终生产的产品符合实际工况。使用者在静压系统的使用过程中将机床的实时监控数据上传至云服务器，并与设计者进行相关性能信息分析共享，根据工作情况确定维护周期，并验证校准先前的设计模型。

S5.当云平台的数据传输能力能实现S4中的交流前提下，静压制造模型借助云平台高效地数据处理能力为生产过程各环节参与者提供设计交互平台。设计交互平台的设计方应用三维建模软件或力学仿真软件或数值计算软件等进行设计；制造方通过多通道数据采集系统、大数据处理与分析软件等进行数据分享。通过计算机处理将上述分析过程转移至云服务器进行处理，以期使信息借由数据动态分享并充分交流以提高生产效率；还可以降低参与者的硬件门槛，使得更多设计方或制造方能够参与静压系统的生产当中。

一种基于云平台技术的静压支撑系统制造模型具有如下优点。

1、搭建了一种针对机床静压支撑系统的云制造平台，为异地的设计者、生产商、用户提供实时的数据交流平台，保证设计生产的静压性能系统更加符合实际工况要求。

2、通过有限差分方法分析静压支撑系统承载性能，应用数值解法将复杂的几何误差近似表达并离散地引入油膜厚度，更全面地分多种油垫在几何误差影响下的承载能力，充分发挥现有云服务器的大数据处理能力。

3、设计者、生产商、用户可以参与到静压系统生产的每个环节，及时的数据交流可以及时发现并修正问题，提高生产效率的同时确保生产过程可控。

附图说明

图1是一种基于云平台技术的静压支撑系统制造模型的模式流程图。

图2是机床常见静压支撑系统的结构示意图。

图3是静压支撑系统各参与者职责拓扑图。

图4是云平台交流数据示意图。

图5(a)是矩形油垫在行为公差与粗糙度影响下的油膜厚度示意图。

图5(b)是圆形油垫在行为公差与粗糙度影响下的油膜厚度示意图。

图5(c)是径向油垫在行为公差与粗糙度影响下的油膜厚度示意图。

具体实施方式

在应用时，为求解压强而引入雷诺方程的边界条件：

矩形油垫：

圆形油垫：

径向油垫：

根据图1所示流程图，对于三种油垫的理想模型，它们在封油边位置的压强分布近似于线性分布，油兜具体的比例以及数量需要根据实际的工作情况确定，即通过云服务器根据使用者的功能要求确定。图2所示为一般重型机床上需要应用静压支撑元件的结构及油垫形式。静压支撑系统各参与者职责拓扑图如图3所示。静压支撑系统生产过程的每一个环节的参与者都有各自的职责，用户负责向设计者与生产者提供功能需求并负责在使用中监控静压系统状态。设计者通过现有理论基础针对用户需求进行建模、仿真分析和结构设计，并负责校核生产商的实验数据，分析用户的监控数据。生产者需要根据设计者的模型实施生产与装配，进行基础实验。但实际生产中，油垫在生产后不可能与理想模型完全相同。为了更好的贴合实际加工条件，需要将波纹度与形位公差等几何误差引入油膜间隙，这样求解的雷诺方程将更加符合实际情况。波纹度可以看作一种表达式未知的周期函数，这可以用傅立叶展开近似表达；或是一种随机的波动，可以用数值随机函数表示；对油垫影响最大的形位公差是平面度，可以用线性函数近似表达。其中图5(a)是矩形油垫在行为公差与粗糙度影响下的油膜厚度示意图，图5(b)是圆形油垫在行为公差与粗糙度影响下的油膜厚度示意图，图5(c)是径向油垫在行为公差与粗糙度影响下的油膜厚度示意图，相对于理想的油膜，这种不规则的油膜变化将极大地增加系统的运算量。无论是傅立叶型波纹度还是随机函数型波纹度都需要较密的网格以及较高阶的函数才能够更好地将实际波纹度或粗糙度表现出来，这使得云平台需要有足够大的数据交互通道以及足够强的处理器。

设计者根据用户要求首先进行静压系统结构的初步设计，向生产商提出零件的设计模型，生产商根据实测的油垫形位公差向设计者提供校正依据，设计者在矫正承载力计算模型后依据有限差分方法计算承载性能，同时生产商处将微缩模型的实验结果反馈给设计者，进行对比、验证，设计者依据分析结果向生产商提供加工与精度要求，确保支撑性能满足用户要求，机床制作完成后，用户也可以用过云服务器将机床的监测结果实时反馈给设计者，做出工作性能的评估。

Claims (1)

1.一种基于云平台的静压支撑系统模型制造方法，该方法包括以下步骤：

S1.首先提供理论基础；静压支撑系统云制造模型的设计核心依然是对于静压系统的承载能力分析，求解常用油垫的雷诺方程，通过求解得出压强分布，再积分得出承载能力，进而根据模型需要分析刚度或阻尼动态特性：

矩形油垫：

圆形油垫：

径向油垫：

其中：为无量纲压力；为无量纲长度；为无量纲宽度；L为静压导轨油垫长度；B为静压导轨油垫宽度；为无量纲半径；或为无量纲角度；为无量纲导轨移动速度；为无量纲油膜厚度；

S2.再对雷诺方程进行有限差分离散：

矩形油垫：

圆形油垫：

径向油垫：

其中：为x方向离散步长；为y方向离散步长；i为x方向微元计数；j为y方向微元计数；通过求解得出油垫内压强的数值解；

S3.在通过数值积分求解油垫的承载力：

其中：为无量纲承载力；Q_e为每个油垫的供油流量；

S4.在此承载力的计算理论基础上，云平台内搭设有与设计方、制造方、使用方交互的数据窗口模块，云平台的数据库包括几何误差的云数据库、微缩模型实验的云数据库、装配调试实验综合的云数据库；其中使用方与设计方需要通过云平台交流静压系统的外形尺寸、油垫形式、承载力需求、刚度需求参数，便于设计者有目标地进行静压系统设计；制造方通过数据窗口模块将S3中分析得到的油垫的承载力参数传输至云平台的几何误差的云数据库，设计方通过数据窗口模块获取云平台的几何误差的云数据库中制造方的几何参数，并进行设计指导与校正，保证最终生产的产品符合实际工况；使用者在静压系统的使用过程中将机床的实时监控数据上传至云服务器，并与设计者进行相关性能信息分析共享，根据工作情况确定维护周期，并验证校准先前的设计模型；

S5.当云平台的数据传输能力能实现S4中的交流前提下，静压制造模型借助云平台高效地数据处理能力为生产过程各环节参与者提供设计交互平台；设计交互平台的设计方应用三维建模软件或力学仿真软件或数值计算软件进行设计；制造方通过多通道数据采集系统、大数据处理与分析软件进行数据分享；通过计算机处理将上述分析过程转移至云服务器进行处理，以期使信息借由数据动态分享并充分交流以提高生产效率；还可以降低参与者的硬件门槛，使得更多设计方或制造方能够参与静压系统的生产当中。