CN114970265A - 一种考虑碳排放的机床关键部件优化方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种考虑碳排放的机床关键部件优化方法及系统，以机床运动/支撑关键部件为输入，对关键部件生命周期中的碳排放进行分析，构建碳排放量化模型，获得关键部件碳排放量和影响参数；构建机床整机有限元模型，分别对机床整机和关键部件静动态特性进行分析，获得整机及关键部件优化前的静动态特性；根据关键部件碳排放模型和优化前静动态特性，确定关键部件设计变量、构建多目标优化模型并对模型进行求解和验证，输出优化后的关键部件。本发明解决了机床优化设计时碳排放和静动态特性难以协调的问题，对保障机床低碳、高效运行具有重要意义。

Description

一种考虑碳排放的机床关键部件优化方法及系统

技术领域

本发明属于进制造与自动化技术领域，具体涉及一种考虑碳排放的机床关键部件优化方法及系统。

背景技术

机床装备是典型的技术密集型和知识密集型机电一体产品，装备制造业关系到国家工业和国防实力。然而机床装备能源和材料消耗导致的二氧化碳占据装备制造业主导地位。我国装备制造业正面临着国内和国外资源节约和环境友好的双重压力和严峻挑战。因此，降低机床生命周期产生的大量碳排放是全球能源危机和气候恶化压力下装备制造业亟待解决的重要问题。机床的关键部件，包括机床运动部件(工作台、横梁、主轴箱等)和支撑部件(如床身、立柱等)与静态特性和动态特性(如振动性能、抗变形能力等)密切相关。传统机床关键部件的优化设计，如如拓扑优化、尺寸优化，往往只关注机床的静动态特性，而忽略机床产生的碳排放。由于碳排放考量的引入，导致只关注重量最轻、成本最低、刚度最大等的优化设计思路难以有效支持机床低碳化目标。

因此，需要进一步根据机床关键部件静动态特性与碳排放的相关性，提取二者耦合影响参数，实现关键部件碳排放与静动态特性的协同优化。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种考虑碳排放的机床关键部件优化方法及系统，有效降低机床关键部件碳排放，同时改善机床及关键部件的静动态特性。

本发明采用以下技术方案：

一种考虑碳排放的机床关键部件优化方法，包括以下步骤：

S1、以机床运动/支撑关键部件为输入，对机床关键部件生命周期中的碳排放进行分析，构建机床关键部件碳排放量化模型；

S2、构建机床整机有限元模型，分别对机床整机和关键部件静动态特性进行分析，获得整机及关键部件优化前的静动态特性；

S3、根据步骤S1得到的机床关键部件碳排放量化模型和步骤S2获得的整机及关键部件优化前的静动态特性，确定关键部件设计变量，构建多目标优化模型并输出优化后的关键部件，完成机床关键部件优化。

具体的，步骤S1具体为：

S101、以机床关键部件为对象确定机床关键部件碳排放量化边界；

S102、基于步骤S101定义的机床关键部件碳排放量化边，分析边界内涉及的多形态流，对碳排放量化的相关要素进行评判，确定碳源、类别、流向、影响因素；

S103、基于步骤S102确定的碳源、类别、流向、影响因素，采用生命周期评估方法对边界内多形态流涉及的不同碳排放来源进行量化，然后基于步骤S101定义的边界，构建机床关键部件的碳排放量化函数，得到包含不同参数的机床关键部件碳排放量化模型；

S104、基于步骤S103获得的包含不同参数的机床关键部件碳排放量化模型，收集碳排放系数及相关数据，代入机床关键部件碳排放量化模型中，获得机床关键部件的碳排放量。

具体的，步骤S102中，类别包括：化石燃料排放、来自能量消耗的间接碳排放以及来自供应链上下游的间接碳排放；静止源燃烧设备、移动源燃烧设备、过程源排放和飞逸性源排放；材料消耗引起的直接碳排放和能源消耗引起的间接碳排放；能源碳排放、物料碳排放和工艺碳排放；流向包括信息流、能量流和物质流在机床中流动方向；影响为对碳排放量化有影响的因素。

具体的，步骤S2具体为：

S201、构建机床几何模型，根据机床结构、材料、几何特征、截面、精度要求、工况条件，基于有限元分析软件定义材料属性和边界条件，获得机床整机的有限元模型；

S202、分析并计算机床整机不同部位的受力情况；

S203、根据机床关键部件的功能特点，分析载荷及其作用表征形式，简化机床关键部件结构，设置机床关键部件在特定工况条件下的约束，分别进行静态和动态特性分析，得到优化前的低阶固有频率、模态振型和谐响应分析曲线。

进一步的，步骤S202中，在静态分析中，确定机床结构位移和应力变形情况；在动态分析中，进行模态分析和谐响应分析，得到机床低阶固有频率、模态振型和谐响应分析曲线。

具体的，步骤S3具体为：

S301、基于步骤S1得到的机床关键部件碳排放量化模型，以及步骤S2得到的机床整机及关键部件优化前的静动态特性，结合定量和定性方法，综合判断提取影响碳排放和静动态特性的耦合影响参数；

S302、对步骤S301得到的耦合影响参数进行分析、处理和简化处理，基于参数灵敏度分析方法筛选出对机床关键部件碳排放和静动态特性影响最大的关键变量；

S303、构建多目标优化模型；

S304、采用进化算法、线性加权法、梯度下降算法对步骤S303得到的多目标优化模型进行求解，得到关键部件关于设计变量的优化方案。

进一步的，步骤S301中，耦合影响参数包括：

材料参数：材料密度、热导率、比热容、弹性模量；

尺寸参数：关键部件的长度、厚度、宽度、直径、角度；

运动参数：切削速度、切削深度、进给量、转速、加速度、流量；

动力参数：功率、力、力矩、转动惯量。

进一步的，步骤S303具体为：

S3031、以关键部件的碳排放和静动态特性为目标，使碳排放最小、变形量最小，一阶固有频率最大；

S3032、建立多目标优化模型的约束条件；

S3033、建立各目标对于设计变量的响应面模型并对响应面模型的预测能力进行显著性分析，指标包括多重判定系数、修正的多重判定系数以及均方根差。

进一步的，步骤S304完成后，对关键部件关于设计变量的优化方案进行验证如下：

S3051、基于步骤S304得到的关键部件关于设计变量的优化方案，对优化后的关键部件进行验证，设置相同边界和约束条件对关键部件进行静动态分析；

S3052、将优化后的关键部件替代机床整机模型中关键部件的原始模型，对机床整机进行静动态分析；

S3053、分别对比分析优化前后关键部件的性能和整机的性能的变化，包括变形量、模态频率和振型和谐响应分析曲线；

S3054、重新计算关键部件的碳排放量，对比分析优化前后关键部件的碳排放量的变化确定优化后的关键部件。

第二方面，本发明实施例提供了一种考虑碳排放的机床关键部件优化系统，包括：

碳排放模块，以机床运动/支撑关键部件为输入，对机床关键部件生命周期中的碳排放进行分析，构建机床关键部件碳排放量化模型；

静动态特性模块，构建机床整机有限元模型，分别对机床整机和关键部件静动态特性进行分析，获得整机及关键部件优化前的静动态特性；

优化模块，根据碳排放模块得到的机床关键部件碳排放量化模型和静动态特性模块获得的整机及关键部件优化前的静动态特性，确定关键部件设计变量，构建多目标优化模型并输出优化后的关键部件，完成机床关键部件优化。

与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：

本发明一种考虑碳排放的机床关键部件优化方法，充分考虑能源和原材料消耗问题，将碳排放目标引入到机床运动/支持关键部件的设计优化过程中，从而最大限度实现碳排放减量化目标；通过构建机床关键部件的碳排放量化模型，分析关键部件的静动态特性，提取设计耦合影响参数，获得机床关键部件的优化设计方案；与现有技术相比，传统机床或关键部件优化设计时以静动态特性或碳排放为单一目标，忽视了静动态特性和碳排放特性优化的关联性或矛盾性，导致优化设计时的低碳性能和静动态性能难以协调。本发明通过构建关键部件碳排放量化模型，获得与碳排放相关的参数，进一步通过关键部件的静动态特性，基于响应面法、敏感性分析等，提取耦合影响参数(材料、尺寸、运动和动力参数)，确定设计变量，实现减碳与设计过程的关联，对保障机床低碳、高效运行具有重要意义。

进一步的，通过确定碳排放量化边界，得到以关键部件为对象的碳排放量，不包含其他机床部件生命周期的碳排放；通过对多形态流的分析，明确碳排放量化过程中涉及的碳排放源头、类别、流向和影响因素，便于后续根据不同碳排放类型进行计算；基于碳排放量化边界和关键部件的碳排放分析，采用排放系数法(碳排放量＝碳排放系数×活动强度)对碳排放进行评估计算，得到关键部件的碳排放量化模型；在得到的碳排放量化模型中，包含未知的碳排放因子、材料数据、工艺数据、加工数据等，通过查阅国内外权威的统计数据、文献资料、设计手册、数据库，获得关键部件碳排放量具体评估值。

进一步的，按照碳排放类别的不同，碳排放评估方法不同；信息流、能量流和物质流的流向决定了碳排放量化模型构建的形式不同；碳排放影响因素决定了碳排放模型中包含的项不同。因此，通过对类别、流向和影响因素的分析，便于得到关键部件碳排放量化模型。

进一步的，为了对机床静动态特性进行分析，首先需要构建机床的三维几何模型，然后对几何模型进行网格划分。网格划分决定于单元属性、网格密度、材料特性。因此需要根据机床的结构、材料、几何特征、截面、精度要求、工况条件确定有限元模型；为了得到优化前机床整机的静动态特性，需要计算不同部位的受力情况，分析分析载荷类型、大小和作用位置；为关键部件优化设计提供依据，根据模拟仿真中静动态分析的一般步骤，简化关键部件结构，设置约束条件和载荷，得到优化前关键部件的变形和模态结果。

进一步的，静态和动态分析对加工效率和精度方面有重要影响，通过静态分析，可以确定关键部件在施加静载荷后的位移、应力、应变；通过动态分析，可以确定关键部件的振动特性，包括固有顿率和振型。因此对通过静动态分析可以对关键进行有效设计。

进一步的，影响机床关键部件碳排放和静动态特性的参数很多，为了降低后续建模难度和模型计算量，通过定量和定性结合的方法确定耦合影响参数；为了在关键部件的结构优化设计中有效改善机床碳排放和静动态特性，需要确定影响机床关键部件碳排放和静动态特性影响最大的关键变量，所采用的方法为参数灵敏度分析方法；多目标优化模型的目标包括碳排放量、变形量和一阶固有频率；由于含有耦合影响参数的多目标优化模型难以求解，且目标间相互影响和矛盾，需要通过多种数学方法建模和求解，这些方法涵盖进化算法、线性加权法、梯度下降算法。

进一步的，影响碳排放量、静动态特性的参数很多，这些参数可以对单一目标产生影响或对多个目标产生影响，从结构设计的角度分析这些影响参数，提取材料、尺寸、运动和动力四个方面的耦合影响参数。

进一步的，为了构建关键部件的多目标优化模型，首先明确优化目标和约束条件；其次，分别以碳排放最小、变形量最小和一阶固有频率最大为目标。然而，优化目标关于耦合影响参数的数学函数关系有时是不明确的，需要通过响应面法建立决策变量和目标的函数关系。最后，采用多重判定系数、修正的多重判定系数以及均方根差评估三个目标函数响应面模型的预测能力，这样才能在寻优过程中更好找到最优值。

进一步的，在得到关键部件的多目标优化模型的求解结果后，即得到了关键部件三个目标的最优值，此时还需进一步与关键部件在优化前的碳排放和静动态特性进行对比分析，若优化后的关键部件碳排放降低、变形量减小、一阶固有频率变大，那么关键部件的优化方案是可行的，否则重新对关键部件进行设计。

可以理解的是，上述第二方面至第三方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。

综上所述，本发明从碳排放分析及量化建模、机床及关键部件静动态分析到关键部件的优化模型求解，思路清晰、采用的方法简单可行，解决了现有机床整机或关键部件优化设计时只考虑静动态特性或碳排放单一目标或同时考虑三者但目标间相互矛盾的问题，从而造成了机床整机或关键部件优化设计的局限性。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

图1为本发明的结构框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

应当理解，尽管在本发明实施例中可能采用术语第一、第二、第三等来描述预设范围等，但这些预设范围不应限于这些术语。这些术语仅用来将预设范围彼此区分开。例如，在不脱离本发明实施例范围的情况下，第一预设范围也可以被称为第二预设范围，类似地，第二预设范围也可以被称为第一预设范围。

取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。

在附图中示出了根据本发明公开实施例的各种结构示意图。这些图并非是按比例绘制的，其中为了清楚表达的目的，放大了某些细节，并且可能省略了某些细节。图中所示出的各种区域、层的形状及它们之间的相对大小、位置关系仅是示例性的，实际中可能由于制造公差或技术限制而有所偏差，并且本领域技术人员根据实际所需可以另外设计具有不同形状、大小、相对位置的区域/层。

本发明提供了一种考虑碳排放的机床关键部件优化方法，以机床运动/支撑关键部件为输入，对关键部件生命周期中的碳排放进行分析，构建碳排放量化模型，获得关键部件碳排放量和影响参数；构建机床整机有限元模型，分别对机床整机和关键部件静动态特性进行分析，获得整机及关键部件优化前的静动态特性；根据得到的关键部件碳排放模型和优化前静动态特性，确定关键部件设计变量、构建多目标优化模型并对模型进行求解和验证，输出优化后的关键部件。本发明所述方法解决了机床优化设计时碳排放和静动态特性难以协调的问题，对保障机床低碳、高效运行具有重要意义。

请参阅图1，本发明一种考虑碳排放的机床关键部件优化方法，包括以下步骤：

S1、机床关键部件碳排放分析及建模；

以机床机床运动/支撑关键部件为输入，对该关键部件生命周期中的碳排放的来源、类型进行分析，并对产生的不同碳排放进行计算，构建关键部件碳排放量化模型，获得关键部件的碳排放模型。

包括确定关键部件碳排放量化边界、分析关键部件碳排放复杂特性、构建关键部件碳排放量化模型和确定关键部件碳排放量。

S101、确定关键部件碳排放量化边界

以关键部件为对象定义其碳排放量化边界，特别是针对机床装备部件，其全生命周期流程涉及因素众多，定义关键部件某个过程、某一个或全生命周期阶段为边界，在其边界内分析关键部件的能源、资源和过程。

以机床某关键部件为例，其生命周期阶段通常包括原材料制备阶段、制造加工阶段、使用及回收阶段以及运输阶段。原材料制备阶段涉及采矿、原材料物理化学制备过程等；制造加工阶段包括毛坯制造阶段、车削加工阶段、磨削加工阶段、热处理加工解决等；使用回收阶段包括关键部件在整机中的使用和报废回收等；运输阶段包括运输过程涉及各个环节。

S102、分析关键部件碳排放复杂特性

基于步骤S101中定义的碳排放量化边界，分析该边界内涉及的多形态流，多形态流在时空领域伴随着能源、物质和信息等的输入输出，包括信息流、能量流、物质流，从而对碳排放量化的相关要素进行评判，确定碳源、类别、流向、影响因素。

特别地，碳源即碳排放源头，例如在毛坯制造阶段，其碳源主要涉及毛坯加工消耗的电能、钢材、铸铁等材料的消耗产生的碳排放。

类别即碳排放的类别，按照不同方法可分为：化石燃料排放、来自能量消耗的间接碳排放以及来自供应链上下游的间接碳排放；静止源燃烧设备、移动源燃烧设备、过程源排放和飞逸性源排放；材料消耗引起的直接碳排放和能源消耗引起的间接碳排放；能源碳排放、物料碳排放和工艺碳排放。

流向即为信息流、能量流和物质流在机床中流动方向。例如主轴系统中，能量流是从伺服电机流向齿轮传动零部件，再流向工件或刀具中。分析关键部件多形态流的流向是为了得到关键部件多形态流细节。

影响因素即为对碳排放量化有影响的因素，以磨削加工为例进行说明。磨削加工产生碳排放，其碳排放影响因素包括磨削用量、磨床加工系统、砂轮磨具、磨削液等不同因素。

S103、构建关键部件碳排放量化模型

基于步骤S102的分析，首先，采用生命周期评估方法对边界内多形态流涉及的不同碳排放来源进行量化，需要确定不同碳源的物质或能源的消耗量及对应的碳排放因子；然后，基于步骤S101所定义的边界，构建关键部件的碳排放量化函数，得到包含不同参数的碳排放量化模型。如果涉及多个环节和阶段，则对这些碳排放量化函数累积加和。

需明确核算机床所在地域及时间，以获得正确的碳排放数据。

以车削加工过程为例，车削加工碳排放包括材料去除消耗电能产生的碳排放、物料消耗产生的碳排放。其中，材料去除能耗需要根据车削机床系统决定，一般包括空载能耗、切削能耗以及附加载荷损耗。车削过程物料消耗由原材料消耗、废屑处理消耗、刀具磨损以及切削液消耗构成。分别构建能耗和物耗的碳排放量化函数，得到车削加工过程的碳排放量化模型。

S104、确定机床关键部件碳排放量

基于步骤S103获得的关键部件碳排放量化模型，收集碳排放系数及相关数据，如关键部件尺寸、质量、加工时间、各加工工艺参数、冷却液消耗量等，代入关键部件碳排放量化模型中，获得关键部件的碳排放量。

S2、机床三维建模及静动态分析

静动态特性是衡量机床设计方案优劣的重要手段，是影响机床使用性能的关键技术指标。为此，需要构建机床整机有限元模型，分别对机床整机静动态特性和关键部件静动态特性进行分析，获得整机及关键部件的位移变形量、应力分布情况、固有频率、振型以及谐响应曲线。包括构建机床整机有限元模型、分析机床整机静动态特性和分析机床关键部件静动态特性。

S201、构建机床整机有限元模型

分析机床的结构、组成，确定其装配体、部件和零件，构建机床几何模型并进行必要的简化、变化和处理，以适应有限元分析的特点。根据机床结构、材料、几何特征、截面、精度要求、工况条件，基于有限元分析软件，如Ansys、Abaqus、Hypermesh，定义材料属性和边界条件，获得机床整机的有限元模型，用于后续模型的显示、处理和计算。

S202、分析机床整机静动态特性

分析并计算整机不同部位的受力情况，在静态分析中，确定机床结构位移和应力变形情况；在动态分析中，进行模态分析和谐响应分析，得到机床低阶固有频率、模态振型和谐响应分析曲线，为关键部件优化设计提供依据。

S203、分析机床关键部件静动态特性

根据关键部件的功能特点，如运动或支撑功能，分析其载荷及其作用表征形式，简化关键部件结构，设置该部件在特定工况条件下的约束，分别进行静态和动态特性分析，得到优化前的低阶固有频率、模态振型和谐响应分析曲线。

S3、机床关键部件优化分析与建模

经步骤S2获得的碳排放模型和优化前静动态特性，基于静动态特性和碳排放耦合分析，确定关键部件设计变量，对关键部件进行优化设计。包括提取耦合影响参数、确定关键部件设计变量、构建多目标优化模型、求解优化模型和验证优化结果。具体实现如下：

S301、提取耦合影响参数

基于步骤S103和步骤S104得到的关键部件的碳排放量化模型，以及基于步骤S203得到的关键部件静动态特性的薄弱环节，结合定量和定性方法，综合判断提取影响碳排放和静动态特性的耦合影响参数，这些参数与后续的设计过程相关，具体包括材料、尺寸、运动及动力参数。

特别地，材料参数包括材料密度、热导率、比热容、弹性模量等；尺寸参数包括关键部件的长度、厚度、宽度、直径、角度等；运动参数包括切削速度、切削深度、进给量、转速、加速度、流量等；动力参数包括功率、力、力矩、转动惯量等。

S302、确定关键部件设计变量

基于步骤S301，还需进一步对耦合影响参数进行分析、处理和简化。耦合影响参数需要处理的情况包括重复参数、关联参数和无关参数。

例如，若关键部件是对称结构，其尺寸影响参数属于重复参数，应予以去除，因此可以选择一侧的参数进行分析；无关参数有两种情况，一种是与优化目标无关的参数，一种是不适宜作为设计变量的参数。例如，改变装配关系尺寸会影响其他结构尺寸，因此不宜作为设计变量，属于无关参数，应予以去除；另外，一些尺寸依赖于另外一些尺寸，属于定位关系，这类参数属于关联参数，可选择其中之一作为设计变量。

进一步基于参数灵敏度分析方法筛选出对关键部件碳排放和静动态特性影响较大(灵敏度绝对值较大)的关键变量，从而缩短设计周期、提高设计效率。

S303、构建多目标优化模型

首先，以关键部件的碳排放和静动态特性为目标，使其碳排放最小、变形量最小，一阶固有频率最大；

然后，建立多目标优化模型的约束条件；

包括：设计变量必须在其范围内；碳排放、最大变形量和固有频率(根据实际情况选择一阶、二阶和三阶)均优于各自初始值。

最后，建立各目标对于设计变量的响应面模型并对响应面模型的预测能力进行显著性分析，通常这些指标包括多重判定系数、修正的多重判定系数以及均方根差。

S304、求解优化模型

基于步骤S303得到的多目标优化模型，采用进化算法、线性加权法、梯度下降算法对优化模型进行求解，得到关键部件关于设计变量的优化方案。

S305、验证优化结果。

S3051、基于步骤S304得到的优化的关键部件，对优化后的关键部件进行验证，设置相同边界和约束条件对关键部件进行静动态分析；

S3052、将优化后的关键部件替代机床整机模型中关键部件的原始模型，对机床整机进行静动态分析；

S3053、分别对比分析优化前后关键部件的性能和整机的性能的变化，包括变形量、模态频率和振型和谐响应分析曲线；

S3054、重新计算关键部件的碳排放量，并对比分析优化前后关键部件的碳排放量的变化。

如果优化后的关键部件碳排放和静动态性能有所改善，则机床关键部件的优化方案可接受，得到优化后的关键部件；否则，需要重新对机床关键部件进行优化分析与建模。

本发明再一个实施例中，提供一种考虑碳排放的机床关键部件优化系统，该系统能够用于实现上述考虑碳排放的机床关键部件优化方法，具体的，该考虑碳排放的机床关键部件优化系统包括碳排放模块、静动态特性模块以及优化模块。

其中，碳排放模块，以机床运动/支撑关键部件为输入，对机床关键部件生命周期中的碳排放进行分析，构建机床关键部件碳排放量化模型；

静动态特性模块，构建机床整机有限元模型，分别对机床整机和关键部件静动态特性进行分析，获得整机及关键部件优化前的静动态特性；

优化模块，根据碳排放模块得到的机床关键部件碳排放量化模型和静动态特性模块获得的整机及关键部件优化前的静动态特性，确定关键部件设计变量，构建多目标优化模型并输出优化后的关键部件，完成机床关键部件优化。

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中的描述和所示的本发明实施例的组件可以通过各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

将本发明方法应用于某型号龙门式数控深孔珩磨机床的立柱优化设计中。首先构建珩磨机床和立柱的碳排放量化模型，获得影响立柱碳排放的参数，包括材料、尺寸、运动和动力参数；其次分析珩磨机床在使用工况下立柱的静动态特性，获得立柱的位移变形量、固有频率、振型等数据。再次，提取立柱碳排放和静动态特性的耦合影响参数，包括壁板厚、筋板尺寸等，基于灵敏度分析提取立柱设计变量；然后，基于响应面法得到碳排放和静动态特性的目标函数，运用多目标遗传算法对该模型进行求解，获得了立柱满足碳排放和静动态特性的优化方案。

将本发明方法应用于某型号龙门式数控深孔珩磨机床的立柱优化设计中。首先规定珩磨机床立柱的碳排放量化边界，其碳排放应源于原材料获取、制造加工和珩磨机床使用过程分配的碳排放；其次，采用排放系数法对立柱碳排放进行量化评估，即

C_total＝C_mar+C_manu+C_use (1)

其中，C_total为立柱的总碳排放量，C_mar为原材料获取阶段碳排放；C_manu为制造加工阶段碳排放；C_use为使用阶段碳排放。

原材料获取阶段碳排放应包括该阶段立柱所用所有原材料产生的二氧化碳当量；制造加工阶段碳排放应包括立柱从毛坯到符合机床要求的所有制造工艺产生的二氧化碳当量；使用阶段碳排放应包括立柱在珩磨机床使用过程中间接产生的的二氧化碳当量。

其次，分析机床的结构、组成，基于SolidWorks软件构建珩磨机床三维模型，接着对珩磨机床三维模型进行有限元分析，定义材料属性和边界条件并施加载荷，获得机床整机的静动态特性；同理，分析立柱的受力情况，施加载荷和约束，得到优化前立柱的最大变形量和模态分析结果。

再次，选取多个立柱结构参数作为设计变量进行敏感性分析，通过分析确定立柱侧壁板尺寸对立柱静动态特性以及碳排放有重要影响，因此将侧壁版尺寸，包括侧壁板厚度、侧壁板宽度和侧壁板宽度作为设计决策变量。

然后，基于响应面法建立决策变量和目标的函数关系，该响应面模型符合二次多项式形式，如式(2)所示：

采用workbench中的Response Surface模块进行响应面分析，拟合出壁板尺寸和最大变形量和固有频率之间的函数关系；同时，可通过碳排放量化模型，得到侧壁板尺寸和碳排放之间的函数关系。

接着，以碳排放最小、变形量最小，一阶固有频率最大为目标构建立柱优化的多目标优化模型，并采用遗传算法对该多目标优化模型求解，获得满足碳排放和静动态特性最佳情况下立柱侧壁板尺寸的优化方案。

最后，采用优化后的立柱替代原珩磨机上的立柱零件，分别对珩磨机和立柱再次进行静动态分析，得到优化后的静动态特性。重新计算优化后的立柱碳排放，同时对比分析整机和立柱优化前后的静动态性能，通过与原先的立柱方案进行对比，发现碳排放和静动态特性均得到改善。

综上所述，本发明一种考虑碳排放的机床关键部件优化方法及系统，能够对机床整机或关键部件进行优化，实现碳排放的降低和静动态特性的改善，从而保障机床低碳、高效运行；不仅能够为机床的优化设计研究扩充思路，同时也为“双碳”目标在机床行业的落地应用探索了一条道路。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明权利要求书的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种考虑碳排放的机床关键部件优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、以机床运动/支撑关键部件为输入，对机床关键部件生命周期中的碳排放进行分析，构建机床关键部件碳排放量化模型；

S2、构建机床整机有限元模型，分别对机床整机和关键部件静动态特性进行分析，获得整机及关键部件优化前的静动态特性；

S3、根据步骤S1得到的机床关键部件碳排放量化模型和步骤S2获得的整机及关键部件优化前的静动态特性，确定关键部件设计变量，构建多目标优化模型并输出优化后的关键部件，完成机床关键部件优化。

2.根据权利要求1所述的考虑碳排放的机床关键部件优化方法，其特征在于，步骤S1具体为：

S101、以机床关键部件为对象确定机床关键部件碳排放量化边界；

S102、基于步骤S101定义的机床关键部件碳排放量化边，分析边界内涉及的多形态流，对碳排放量化的相关要素进行评判，确定碳源、类别、流向、影响因素；

S103、基于步骤S102确定的碳源、类别、流向、影响因素，采用生命周期评估方法对边界内多形态流涉及的不同碳排放来源进行量化，然后基于步骤S101定义的边界，构建机床关键部件的碳排放量化函数，得到包含不同参数的机床关键部件碳排放量化模型；

S104、基于步骤S103获得的包含不同参数的机床关键部件碳排放量化模型，收集碳排放系数及相关数据，代入机床关键部件碳排放量化模型中，获得机床关键部件的碳排放量。

3.根据权利要求1所述的考虑碳排放的机床关键部件优化方法，其特征在于，步骤S102中，类别包括：化石燃料排放、来自能量消耗的间接碳排放以及来自供应链上下游的间接碳排放；静止源燃烧设备、移动源燃烧设备、过程源排放和飞逸性源排放；材料消耗引起的直接碳排放和能源消耗引起的间接碳排放；能源碳排放、物料碳排放和工艺碳排放；流向包括信息流、能量流和物质流在机床中流动方向；影响为对碳排放量化有影响的因素。

4.根据权利要求1所述的考虑碳排放的机床关键部件优化方法，其特征在于，步骤S2具体为：

S201、构建机床几何模型，根据机床结构、材料、几何特征、截面、精度要求、工况条件，基于有限元分析软件定义材料属性和边界条件，获得机床整机的有限元模型；

S202、分析并计算机床整机不同部位的受力情况；

S203、根据机床关键部件的功能特点，分析载荷及其作用表征形式，简化机床关键部件结构，设置机床关键部件在特定工况条件下的约束，分别进行静态和动态特性分析，得到优化前的低阶固有频率、模态振型和谐响应分析曲线。

5.根据权利要求4所述的考虑碳排放的机床关键部件优化方法，其特征在于，步骤S202中，在静态分析中，确定机床结构位移和应力变形情况；在动态分析中，进行模态分析和谐响应分析，得到机床低阶固有频率、模态振型和谐响应分析曲线。

6.根据权利要求1所述的考虑碳排放的机床关键部件优化方法，其特征在于，步骤S3具体为：

S301、基于步骤S1得到的机床关键部件碳排放量化模型，以及步骤S2得到的机床整机及关键部件优化前的静动态特性，结合定量和定性方法，综合判断提取影响碳排放和静动态特性的耦合影响参数；

S302、对步骤S301得到的耦合影响参数进行分析、处理和简化处理，基于参数灵敏度分析方法筛选出对机床关键部件碳排放和静动态特性影响最大的关键变量；

S303、构建多目标优化模型；

S304、采用进化算法、线性加权法、梯度下降算法对步骤S303得到的多目标优化模型进行求解，得到关键部件关于设计变量的优化方案。

7.根据权利要求6所述的考虑碳排放的机床关键部件优化方法，其特征在于，步骤S301中，耦合影响参数包括：

材料参数：材料密度、热导率、比热容和弹性模量；

尺寸参数：关键部件的长度、厚度、宽度、直径和角度；

运动参数：切削速度、切削深度、进给量、转速、加速度和流量；

动力参数：功率、力、力矩和转动惯量。

8.根据权利要求6所述的考虑碳排放的机床关键部件优化方法，其特征在于，步骤S303具体为：

S3031、以关键部件的碳排放和静动态特性为目标，使碳排放最小、变形量最小，一阶固有频率最大；

S3032、建立多目标优化模型的约束条件；

S3033、建立各目标对于设计变量的响应面模型并对响应面模型的预测能力进行显著性分析，指标包括多重判定系数、修正的多重判定系数以及均方根差。

9.根据权利要求6所述的考虑碳排放的机床关键部件优化方法，其特征在于，步骤S304完成后，对关键部件关于设计变量的优化方案进行验证如下：

S3051、基于步骤S304得到的关键部件关于设计变量的优化方案，对优化后的关键部件进行验证，设置相同边界和约束条件对关键部件进行静动态分析；

S3052、将优化后的关键部件替代机床整机模型中关键部件的原始模型，对机床整机进行静动态分析；

S3053、分别对比分析优化前后关键部件的性能和整机的性能的变化，包括变形量、模态频率和振型和谐响应分析曲线；

S3054、重新计算关键部件的碳排放量，对比分析优化前后关键部件的碳排放量的变化确定优化后的关键部件。

10.一种考虑碳排放的机床关键部件优化系统，其特征在于，包括：

碳排放模块，以机床运动/支撑关键部件为输入，对机床关键部件生命周期中的碳排放进行分析，构建机床关键部件碳排放量化模型；

静动态特性模块，构建机床整机有限元模型，分别对机床整机和关键部件静动态特性进行分析，获得整机及关键部件优化前的静动态特性；

优化模块，根据碳排放模块得到的机床关键部件碳排放量化模型和静动态特性模块获得的整机及关键部件优化前的静动态特性，确定关键部件设计变量，构建多目标优化模型并输出优化后的关键部件，完成机床关键部件优化。

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