随着群智能算法快速兴起,人工蜂群算法展现出强大的寻优能力。由于优化问题的复杂程度增加,人工蜂群算法在易陷入局部最优、搜索后期算法的收敛速度较慢、适应动态环境能力差等方面的缺陷也越发明显。因此,加强对人工蜂群算法的改进,对提高寻优性能及广泛应用显得尤为重要。另一方面,电主轴的热变形是机床精密加工精度的关键影响因素之一,而热膨胀系数是影响电主轴热变形的主要参数。热膨胀系数受多种参数的影响,且具有较强的非线性关系,找不到精确数学模型精确描述。目前,热膨胀系数大多使用经验值或实验确定,影响了电主轴热变形的计算精度。因此,如何正确确定热膨胀系数,精确计算电主轴的热变形,对提高机床精密加工精度起到重要作用。针对上述问题,本文进行了蜂群算法寻优性能的改进研究,并在电主轴热变形模型上进行应用,具体内容如下:1.进行了传统人工蜂群算法的改进研究。一方面提出基于反学习方法的初始种群建立机制,增加初始种群数量,避免算法陷入局部最优值。并将全局最优值引入邻域搜索公式,增强全局最优值附近的搜索能力,加快全局收敛速度。另一方面提出基于案例推理技术的动态寻优方法,通过与案例库中历史案例进行对比,实时调整搜索方向,使算法更能适应环境因素变化,加强动态寻优能力。最后通过10个标准测试函数进行仿真实验。仿真实验结果表明,改进的蜂群算法相比于标准蜂群算法优化精度提高了大约2倍,达到收敛精度的迭代次数减少10%-1 6%,动态寻优能力得到加强。2.进行了基于改进的蜂群算法的应用研究。首先对电主轴实际结构及电主轴热变形机理进行了分析,将改进后的人工蜂群算法应用到电主轴热变形模型中,结合有限元仿真软件,提出了基于改进人工蜂群算法的热膨胀系数优化及基于改进人工蜂群算法的电主轴热变形模型。3.实验研究。为了验证本文提出的方法的有效性,采用100MD60Y4电主轴系统性能测试平台,对不同转速下的电主轴进行热变形研究。实验结果表明,以转速为2000rad/min为例,基于经验热膨胀系数得到的热变形量与实际测得的热变形量在X、Y、Z三个方向的误差分别为0.17μm、0.47μm、1.48μm,基于优化热膨胀系数得到的热变形量与实际测得的热变形量在X、Y、Z三个方向的误差分别为0.02μm、0.13μm、0.56μm。采用本文提出的方法,能够提高电主轴热变形的计算精度。