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主管单位 中华人民共和国
工业和信息化部
主办单位 中国材料研究学会
哈尔滨工业大学
主编 苑世剑 国际刊号ISSN 1005-0299 国内刊号CN 23-1345/TB

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引用本文:许全文,尹志宏,尹作升,王超,王维,陈昊然.基于砂型快速成形的机床主轴箱铸造数值模拟与优化[J].材料科学与工艺,2026,(2):86-96.DOI:10.11951/j.issn.1005-0299.20240160.
XU Quanwen,YIN Zhihong,YIN Zuosheng,WANG Chao,WANG Wei,CHEN Haoran.Numerical simulation and optimization of casting for machine tool spindle box based on sand mold rapid prototyping[J].Materials Science and Technology,2026,(2):86-96.DOI:10.11951/j.issn.1005-0299.20240160.
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基于砂型快速成形的机床主轴箱铸造数值模拟与优化
许全文1,2,尹志宏1,尹作升2,3,王超2,3,王维2,3,陈昊然2,3
(1.昆明理工大学 机电工程学院,昆明 650000;2.中国机械总院集团 云南分院有限公司,昆明 650000; 3.云南省机电一体化应用技术重点实验室,昆明 650000)
摘要:
为了提高机床主轴箱铸造质量,基于砂型快速成形技术要求,对机床主轴箱进行了铸造工艺分析与设计。运用ProCAST仿真软件对铸造过程进行数值模拟和铸造工艺优化,基本消除缩孔和缩松等缺陷。通过单因素实验分析了铸造工艺参数对孔隙率的影响,然后采用Box-Behnken方法设计响应面实验,得到铸造工艺参数与孔隙率之间的回归模型,方差和可信度分析结果表明,数学模型拟合良好,数据可信度较高。利用遗传算法对铸造工艺参数进行优化设计,得到了使孔隙率趋于最低值的工艺参数组合为浇注温度1 360 ℃,浇注时间23 s,砂型温度24 ℃,实验结果表明,预测值与实验值误差为0.38%,孔隙率比优化前降低4.2%,证实了模型预测的有效性和优化效果。研究为基于砂型快速成形技术的机床类铸件产品铸造工艺设计提供技术参考。
关键词:  机床主轴箱  快速成形  数值模拟  响应面法  遗传算法优化
DOI:10.11951/j.issn.1005-0299.20240160
分类号:TG502.3;TG24
文献标识码:A
基金项目:云南省科技厅重点研发计划项目(202103AA080018).
Numerical simulation and optimization of casting for machine tool spindle box based on sand mold rapid prototyping
XU Quanwen1,2, YIN Zhihong1, YIN Zuosheng2,3, WANG Chao2,3, WANG Wei2,3,CHEN Haoran2,3
(1.Faculty of Mechanical and Electrical Engineering, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650000, China; 2.Yunnan Branch of China Academy of Machinery Co., Ltd., Kunming 650000, China; 3.Key Laboratory of Electromechanical Integration Application Technology of Yunnan, Kunming 650000, China)
Abstract:
In order to improve the casting quality of machine tool spindle box, a casting process analysis and design were conducted based on the requirements of sand rapid prototyping technology.The ProCAST simulation software was utilized to numerically simulate the casting process and optimize the casting process,effectively minimizing defects such asshrinkage cavities and porosity.The influence of casting process parameters on porosity was analyzed through a single-factor experiment, followed by the design of a response surface experiment utilizing the Box-Behnken method to obtain a regression model between casting process parameters and porosity.Variance and confidence analysisresults showed that the mathematical model fits well and the data reliabilitywas high.Using genetic algorithms for the optimization design of casting process parameters, the combination of parameters that minimizes porosity was identified as a casting temperature of 1 360 ℃, casting time of 23 s, and mold temperature of 24 ℃.Experimental results showed that the deviation between the predicted value and the experimental value was 0.38%, and the porosity was reduced by 4.2% compared with pre-optimization levels, confirming the effectiveness of the model predictions and optimization results.This research provides a technical reference for the casting process design of machine tool castings based on sand rapid prototyping technology.
Key words:  spindle box of machine tool  rapid prototyping  numerical simulation  response surface methodo logy  genetic algorithm optimization

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