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摘要
为解决对玄武岩纤维树脂混凝土（basalt fiber polymer concrete,BFPC）机床基础件性能预测不够准确的问题，依据实验测试的20组BFPC结合面的动态性能参数，建立由结合面表面粗糙度和预紧力对结合面阻尼和刚度进行预测的神经网络模型。以BFPC数控机床龙门框架为例，运用多目标优化设计理论对BFPC固定结合面动态性参数进行优化，获得最优的结合面粗糙度和预紧力。运用虚拟材料法对考虑结合面参数的BFPC龙门框架的动态特性进行仿真分析，并将结果与不考虑结合面的BFPC龙门框架的动态特性仿真分析结果进行对比，结果表明：BFPC机床基础件结合面会在一定程度上降低机床基础件的动态性能，通过对BFPC结合面参数的优化可降低其对机床基础件动态性的影响程度。
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