本文關(guān)鍵詞：基于誤差譜的多工序加工誤差分離與診斷研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：當(dāng)前機械產(chǎn)品的質(zhì)量問題主要體現(xiàn)在復(fù)雜精密零件的制造工藝水平和相應(yīng)的質(zhì)量控制能力不高,生產(chǎn)的產(chǎn)品質(zhì)量不穩(wěn)定,質(zhì)量特征值波動大。造成這種現(xiàn)象的主要原因是對零件的多工序加工過程中誤差的傳遞機理不夠清楚;對零件加工誤差的誤差成分及其誤差源缺乏了解。為了彌補這一缺陷,本文提出了一種基于誤差譜的多工序加工誤差診斷方法,主要研究內(nèi)容包含以下幾個方面:(1)誤差源的建模。本文主要分析了對于加工誤差有較大影響的機床熱誤差、夾具誤差、主軸回轉(zhuǎn)誤差的特征,并建立了這幾種誤差的數(shù)學(xué)模型,為后續(xù)的誤差分離后的誤差診斷提供依據(jù),同時也為建立其它類型的加工誤差模型提供參考。(2)基于工序誤差譜的多工序誤差傳遞過程分離與診斷研究。本研究首先介紹了基于狀態(tài)空間的誤差流在多工序誤差傳遞的研究方法。在此基礎(chǔ)上,本文提出了一種工序誤差譜的方法,描述零件誤差在多工序加工過程中的傳遞圖譜,實現(xiàn)加工誤差傳遞以及診斷的可視化,彌補了狀態(tài)空間方程無法可視化的缺陷。(3)基于表面誤差譜的表面形貌誤差分離與診斷研究。表面形貌誤差往往是由多種形貌的誤差成分構(gòu)成,本研究將構(gòu)成表面形貌誤差的成分稱為表面誤差譜。本研究從三個不同的角度實現(xiàn)了零件表面形貌誤差的分離,并對得到的誤差譜進行分析:1)針對誤差源之間相互獨立的特性,建立了誤差源到加工誤差的線性模型,首次提出了利用獨立成分分析將表面形貌誤差分解成由相互獨立的誤差源構(gòu)成的誤差譜;2)針對構(gòu)成表面形貌誤差的誤差譜多尺度特性,提出了利用小波變換和經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解將表面形貌誤差分離成不同尺度的誤差譜,獲取到表面形貌誤差的真實成分,克服了現(xiàn)有表面形貌分離方法總是得到的虛假結(jié)果的缺陷;3)針對復(fù)雜零件表面可能的非連續(xù)特性,提出了利用三角網(wǎng)格插值方法將非連續(xù)表面形貌誤差分離為系統(tǒng)誤差和隨機誤差,改正了當(dāng)前表面建模方法無法實現(xiàn)非連續(xù)表面建模的缺陷;提出了基于熵的分離判據(jù)以得到最佳的系統(tǒng)誤差和隨機誤差分離臨界點,為誤差分離的研究增添了新的依據(jù);最后將系統(tǒng)誤差利用二維經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解得到不同的誤差譜并實現(xiàn)了誤差診斷。這些研究實現(xiàn)了加工誤差從工序間的誤差到工序內(nèi)誤差的系統(tǒng)而全面診斷。
【關(guān)鍵詞】：誤差源建模 工序誤差譜 表面誤差譜
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TH16
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 緒論11-18
• 1.1 引言11-12
• 1.1.1 選題背景及意義11
• 1.1.2 課題來源11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀、不足及發(fā)展趨勢12-16
• 1.2.1 研究現(xiàn)狀與不足12-16
• 1.3 本文主要內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排16-18
• 第2章 加工誤差源建模方法18-28
• 2.1 引言18
• 2.2 加工誤差源模型定義18-19
• 2.3 定位誤差模型19-23
• 2.3.1 定位誤差描述19-20
• 2.3.2 定位誤差建模方法20-23
• 2.4 熱誤差模型23-25
• 2.4.1 熱誤差描述23
• 2.4.2 機床熱誤差建模方法23-25
• 2.5 主軸回轉(zhuǎn)誤差模型25-27
• 2.5.1 主軸回轉(zhuǎn)誤差描述25
• 2.5.2 主軸回轉(zhuǎn)誤差建模25-27
• 2.6 誤差源到加工誤差的映射27
• 2.7 本章小結(jié)27-28
• 第3章 基于工序誤差譜的多工序尺寸誤差傳播研究28-38
• 3.1 引言28
• 3.2 多工序制造過程及其誤差來源28-30
• 3.2.1 多工序制造過程28-29
• 3.2.2 零件、零件誤差表示29-30
• 3.3 坐標系定義30-32
• 3.3.1 加工過程和裝夾過程建模31-32
• 3.4 誤差傳遞模型32-33
• 3.5 基于工序誤差譜的加工誤差傳播研究33-37
• 3.5.1 工序誤差譜概念33
• 3.5.2 工序誤差譜的表示方法33-34
• 3.5.3 實例仿真34-37
• 3.6 本章小結(jié)37-38
• 第4章 基于獨立成分分析的加工誤差分離方法研究38-55
• 4.0 引言38
• 4.1 表面誤差譜的概念38-39
• 4.2 獨立成分分析的原理39-43
• 4.2.1 獨立成分分析的實現(xiàn)39-41
• 4.2.2 算例仿真41-43
• 4.3 獨立成分分析在加工誤差分離中的應(yīng)用43-54
• 4.3.1 加工誤差的表示43-44
• 4.3.2 ICA算法實現(xiàn)加工誤差分離44-46
• 4.3.3 實例驗證 146-49
• 4.3.4 實例驗證 249-54
• 4.4 本章小結(jié)54-55
• 第5章 基于小波重構(gòu)和經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的加工表面形貌分離55-71
• 5.1 引言55-56
• 5.2 表面形貌的小波分解與重構(gòu)56-61
• 5.2.1 表面形貌的小波分解56-58
• 5.2.2 表面形貌的小波重構(gòu)58-59
• 5.2.3 小波基函數(shù)的選擇59-60
• 5.2.4 小波分解在表面形貌誤差診斷中的缺陷60-61
• 5.3 重構(gòu)后表面形貌的EMD分解61-63
• 5.3.1 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解61-63
• 5.4 小波重構(gòu)抵消經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的缺陷63-66
• 5.5 實例驗證66-70
• 5.6 本章小結(jié)70-71
• 第6章 復(fù)雜曲面零件加工誤差分離與診斷方法71-84
• 6.1 引言71-72
• 6.2 非連續(xù)加工表面系統(tǒng)誤差和隨機誤差的分離72-77
• 6.2.1 測量數(shù)據(jù)的三角網(wǎng)格擬合72-74
• 6.2.2 基于信息熵的三角網(wǎng)格數(shù)目確定方法74-77
• 6.3 系統(tǒng)誤差的二維經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(BEMD)分解77-79
• 6.3.1 BEMD簡介77-79
• 6.4 系統(tǒng)誤差的BEMD及誤差診斷79-83
• 6.4.1 系統(tǒng)誤差分解結(jié)果79-80
• 6.4.2 結(jié)果分析 1—模態(tài)分析80-81
• 6.4.3 結(jié)果分析 2—自相關(guān)分析81-83
• 6.5 本章小結(jié)83-84
• 第7章 結(jié)論與展望84-86
• 7.1 總結(jié)84-85
• 7.2 展望85-86
• 參考文獻86-92
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文與研究成果清單92-93
• 致謝93

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  本文關(guān)鍵詞：基于誤差譜的多工序加工誤差分離與診斷研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：332187