一种机器学习增强多节流气浮导轨CFD设计方法,涉及气浮导轨优化设计技术领域。选取设计参数建立多节流气浮导轨的设计参数库;根据设计方案进行三维模型建立,将设计参数库转化为能够用于数值模拟的三维模型库;建立不同设计方案对应的网格库;构建包含性能特性的多节流气浮导轨的二维CFD仿真数据库;采用机器学习方法建立设计参数‑性能特性参数库;基于机器学习选择最佳的设计方案;迭代优化设计参数,直至获得最佳设计参数。通过流体力学软件Fluent对三维导轨模型的流场进行模拟,并结合CFD进行仿真验证,能够有效预测多节流气浮导轨的性能表现,优化设计方案,从而减少实验成本并提高设计效率。
背景技术
多节流气浮导轨在尖端制造装备及超精密运动装备中对提升系统性能具有重要意义,由于环境条件复杂且不确定性高,气浮导轨的设计面临较大的挑战。多节流气浮导轨因其高承载能力和高精度在各类高端机械系统中受到广泛关注。
然而,由于气浮导轨在复杂气流条件下运行,不同的设计参数组合如孔距、孔径、进气压力及沟槽等都会影响导轨的性能表现。因此,在特定工作条件下研究气浮导轨的设计方案与其相应的力学特性至关重要。此外,多节流气浮导轨的实验优化成本高,模拟计算量大。
有鉴于此,亟需一种基于机器学习方法以有效优化导轨设计的实施方案,从而避免昂贵的实验和繁重的计算需求。
实现思路