基于RSM-IRIME的进给系统热边界条件优化方法及其在双驱进给系统高精度热模拟中的应用

为解决传统经验公式求解热边界条件精度不足的问题，研究人员开展了基于响应面法(RSM)和改进霜冰算法(IRIME)的进给系统热边界参数优化研究。通过Box-Behnken实验设计建立响应模型，结合Tent混沌映射和Lévy飞行策略改进优化算法，使温度场最大绝对误差从6.5°C降至1.6°C，热变形场误差从8.5μm降至1.7μm。该研究首次证明优化后的边界条件能实现变转速工况下的动态跟踪，为机床热特性分析提供了高精度仿真工具。

　　

在精密加工领域，机床进给系统的热变形已成为影响零件加工精度的首要误差源。传统基于经验公式的热边界条件求解方法存在显著局限——热生成量计算依赖轴承摩擦系数等不确定参数，对流换热系数(CHTC)的Nusselt准则包含时变变量，而接触热阻(TCR)的W-M函数重构仅能获得近似解。这导致仿真模型温度场误差高达24.07%，热变形误差达34.07%，严重制约了机床热特性分析的可靠性。

山东大学的研究团队以双驱进给系统(DDFS)为研究对象，创新性地提出RSM-IRIME热边界优化方法。通过Morris参数筛选从21个参数中锁定7个关键变量，采用Box-Behnken设计建立响应面模型，并引入Tent混沌映射和Lévy飞行策略改进霜冰算法。研究结果显示优化后温度场最大绝对误差降至1.6°C，热变形误差降低至1.7μm，相关成果发表在《Results in Engineering》。

关键技术包括：1)基于改进Morris法的参数敏感性分析；2)Box-Behnken实验设计与响应面建模；3)融合Tent混沌映射的种群初始化策略；4)结合Lévy飞行的改进霜冰算法(IRIME)；5)多工况(400/800/1200rpm及变速条件)实验验证。

【热边界参数敏感性分析】
通过±20%参数扰动测试发现：螺母轴承发热量(H₅)、丝杠发热量(H₆)和丝杠CHTC(C₁)为敏感参数(敏感因子>0.2)，前轴承发热量(H₃)等为中度敏感参数。该发现将优化参数从21个缩减至7个，显著提升计算效率。

【响应面模型构建】
方差分析表明：螺母轴承发热量(x₂)与CHTC(x₅)的交互作用对目标函数影响显著(P<0.01)。当x₂=8.22W、x₅=16.78W/(m²·K)时，系统达到最优热平衡状态。

【IRIME算法性能】
在CEC2022测试中，IRIME在10/12基准函数上取得最优平均值，标准偏差降低21.9%。优化热边界参数时，其收敛速度较传统RIME提升25.7%，且30次独立运行的稳定性最佳(STD=0.29)。

【多工况验证】
变速条件下，优化模型仍保持温度预测误差<4.82%。动态跟踪数据显示：在0-180分钟升温阶段，RMSE降低52.49%(温度场)和51.21%(热变形场)，证实了方法的鲁棒性。

该研究首次实现了机床热边界条件的智能优化，解决了传统经验公式精度不足的核心难题。提出的IRIME算法通过混沌初始化与Lévy飞行策略的融合，有效避免了早熟收敛问题。特别值得关注的是，优化后的模型在变速工况下仍保持高精度预测能力，这为机床动态热误差补偿提供了新思路。未来可将该方法拓展至传统进给系统，并与数据驱动模型结合，进一步推动精密加工技术的发展。