基于深度學(xué)習(xí)的大型龍門(mén)五面加工中心熱誤差建模方法與補(bǔ)償
發(fā)布時(shí)間:2021-01-23 18:17
熱誤差在數(shù)控機(jī)床誤差源中占據(jù)較大比重,而熱誤差補(bǔ)償是一種能夠減小熱誤差,提高數(shù)控機(jī)床加工精度的既經(jīng)濟(jì)又有效的方法。本文以大型龍門(mén)五面加工中心為研究對(duì)象,從結(jié)構(gòu)、熱源分析、溫度測(cè)點(diǎn)的優(yōu)化、熱誤差模型的建立和實(shí)驗(yàn)補(bǔ)償驗(yàn)證等方面入手對(duì)其加工精度進(jìn)行了研究。通過(guò)熱源及結(jié)構(gòu)分析確定了溫度傳感器的安裝部位,并將模糊聚類(lèi)算法和灰色關(guān)聯(lián)度理論用于對(duì)溫度測(cè)點(diǎn)的優(yōu)化,之后將深度學(xué)習(xí)方法引入到熱誤差建模中,結(jié)合溫度與熱誤差檢測(cè)系統(tǒng)得出的熱誤差數(shù)據(jù)和優(yōu)化后的關(guān)鍵溫度測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)了熱誤差模型的構(gòu)建與優(yōu)化,最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法所建立的模型的有效性,并開(kāi)發(fā)了大型龍門(mén)五面加工中心溫度測(cè)點(diǎn)優(yōu)化與熱誤差建模系統(tǒng)。主要工作如下:1)以大型龍門(mén)五面加工中心為研究對(duì)象,對(duì)其結(jié)構(gòu)和熱源進(jìn)行了分析,依此了解了其溫度場(chǎng)分布情況,確定了溫度傳感器的安裝部位。分別介紹了模糊聚類(lèi)算法和灰色關(guān)聯(lián)度理論,并將兩種方法相結(jié)合用于溫度測(cè)點(diǎn)的優(yōu)化選擇。2)根據(jù)目前熱誤差補(bǔ)償技術(shù)存在的問(wèn)題,將深度學(xué)習(xí)方法引入到大型龍門(mén)五面加工中心熱誤差建模中,采用深度自編碼器對(duì)溫度數(shù)據(jù)特征進(jìn)行了自動(dòng)提取并結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法建立了大型龍門(mén)五面加工中心的熱誤差模...
【文章來(lái)源】:重慶理工大學(xué)重慶市
【文章頁(yè)數(shù)】:91 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
船舶發(fā)動(dòng)機(jī)缸體加工精度的影響因素基于以上內(nèi)容,本文在研究機(jī)床熱誤差相關(guān)理論的基礎(chǔ)上將其與實(shí)際應(yīng)用相結(jié)合,對(duì)大型龍門(mén)五面加工中心的熱誤差進(jìn)行深入研究,旨在建立準(zhǔn)確的熱誤差模型并
圖 1.2 技術(shù)路線(xiàn)3 章節(jié)安排第一章:緒論。首先論述了本課題的研究背景及意義,并通過(guò)綜述數(shù)控機(jī)床國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀,指出當(dāng)前熱誤差補(bǔ)償技術(shù)存在的一些問(wèn)題,最后介紹了本來(lái)源,技術(shù)路線(xiàn)和研究?jī)?nèi)容。第二章:龍門(mén)五面加工中心的熱源分析及溫度測(cè)點(diǎn)優(yōu)化。以大型龍門(mén)五面加研究對(duì)象,對(duì)其結(jié)構(gòu)和熱源進(jìn)行分析,并將在了解其溫度場(chǎng)的分布情況下確感器的安裝部位;之后分別介紹和應(yīng)用模糊聚類(lèi)算法和灰色關(guān)聯(lián)度理論,并種方法進(jìn)行大型龍門(mén)五面加工中心溫度測(cè)點(diǎn)的優(yōu)化選擇。第三章:熱誤差模型的構(gòu)建。根據(jù)目前熱誤差補(bǔ)償技術(shù)存在的問(wèn)題,把深度引入到熱誤差建模中,采用深度自編碼器對(duì)溫度數(shù)據(jù)特征進(jìn)行自動(dòng)提取。并上結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法建立大型龍門(mén)五面加工中心的熱誤差模型,以提高型的精度和魯棒性。第四章:溫度測(cè)點(diǎn)優(yōu)化與熱誤差建模系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)及熱誤差補(bǔ)償實(shí)驗(yàn)的驗(yàn)證。
若對(duì)大型龍門(mén)加工中心進(jìn)行熱誤差建模和補(bǔ)償,首先需要了解該加工中心的溫度和熱誤差變化情況。通過(guò)分析龍門(mén)五面加工中心的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)與發(fā)熱源,了解龍門(mén)五面加工中心的熱源分布情況。之后闡述了溫度測(cè)點(diǎn)優(yōu)化理論,便于后續(xù)模型的建立和數(shù)據(jù)的處理。2.1 大型龍門(mén)五面加工中心分析2.1.1 大型龍門(mén)五面加工中心結(jié)構(gòu)分析本文以某大型龍門(mén)五面加工中心為研究對(duì)象,該加工中心的實(shí)物圖和結(jié)構(gòu)圖分別如圖 2.1 和 2.2 所示。該加工中心主要由床身,立柱,連接梁,橫梁,溜板,滑枕,主軸,傳動(dòng)系統(tǒng),電氣控制系統(tǒng)等組成。該龍門(mén)加工中心采用雙立柱動(dòng)梁式結(jié)構(gòu):橫梁上下移動(dòng),龍門(mén)固定,工作臺(tái)前后移動(dòng),適合大型和重型零件的加工,可實(shí)現(xiàn)零件的五面加工。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于時(shí)序深度學(xué)習(xí)的數(shù)控機(jī)床運(yùn)動(dòng)精度預(yù)測(cè)方法[J]. 余永維,杜柳青,易小波,陳罡. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2019(01)
[2]基于深度學(xué)習(xí)的大棚及地膜農(nóng)田無(wú)人機(jī)航拍監(jiān)測(cè)方法[J]. 孫鈺,韓京冶,陳志泊,史明昌,付紅萍,楊猛. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2018(02)
[3]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鮮茶葉智能分選系統(tǒng)研究[J]. 高震宇,王安,劉勇,張龍,夏營(yíng)威. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2017(07)
[4]基于深度學(xué)習(xí)特征匹配的鑄件微小缺陷自動(dòng)定位方法[J]. 余永維,杜柳青,曾翠蘭,張建恒. 儀器儀表學(xué)報(bào). 2016(06)
[5]基于深度學(xué)習(xí)特征的鑄件缺陷射線(xiàn)圖像動(dòng)態(tài)檢測(cè)方法[J]. 余永維,杜柳青,閆哲,許賀作. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2016(07)
[6]基于彈性動(dòng)量深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的果體病理圖像識(shí)別[J]. 譚文學(xué),趙春江,吳華瑞,高榮華. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2015(01)
[7]基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的射線(xiàn)圖像缺陷識(shí)別方法[J]. 余永維,殷國(guó)富,殷鷹,杜柳青. 儀器儀表學(xué)報(bào). 2014(09)
[8]數(shù)控機(jī)床可靠性技術(shù)的研究進(jìn)展[J]. 楊兆軍,陳傳海,陳菲,李國(guó)發(fā). 機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2013(20)
[9]基于模糊聚類(lèi)與偏相關(guān)分析的機(jī)床溫度測(cè)點(diǎn)優(yōu)化[J]. 趙瑞月,梁睿君,葉文華. 機(jī)械科學(xué)與技術(shù). 2012(11)
[10]高速滾動(dòng)軸承力學(xué)特性建模與損傷機(jī)理分析[J]. 曹宏瑞,何正嘉,訾艷陽(yáng). 振動(dòng)與沖擊. 2012(19)
博士論文
[1]數(shù)控機(jī)床誤差補(bǔ)償關(guān)鍵技術(shù)及其應(yīng)用[D]. 沈金華.上海交通大學(xué) 2008
碩士論文
[1]基于STM32-DSP聯(lián)合控制的GPHA深度人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNC實(shí)時(shí)熱補(bǔ)償系統(tǒng)研究[D]. 張睿.重慶大學(xué) 2016
[2]面向數(shù)控加工檢測(cè)一體化的在線(xiàn)檢測(cè)系統(tǒng)誤差預(yù)測(cè)與補(bǔ)償[D]. 文章.廣東工業(yè)大學(xué) 2015
[3]大型龍門(mén)數(shù)控機(jī)床溫度測(cè)點(diǎn)優(yōu)化與熱誤差建模技術(shù)研究[D]. 趙瑞月.南京航空航天大學(xué) 2012
[4]數(shù)控機(jī)床熱誤差檢測(cè)與建模研究[D]. 陽(yáng)江源.大連理工大學(xué) 2010
本文編號(hào):2995692
【文章來(lái)源】:重慶理工大學(xué)重慶市
【文章頁(yè)數(shù)】:91 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
船舶發(fā)動(dòng)機(jī)缸體加工精度的影響因素基于以上內(nèi)容,本文在研究機(jī)床熱誤差相關(guān)理論的基礎(chǔ)上將其與實(shí)際應(yīng)用相結(jié)合,對(duì)大型龍門(mén)五面加工中心的熱誤差進(jìn)行深入研究,旨在建立準(zhǔn)確的熱誤差模型并
圖 1.2 技術(shù)路線(xiàn)3 章節(jié)安排第一章:緒論。首先論述了本課題的研究背景及意義,并通過(guò)綜述數(shù)控機(jī)床國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀,指出當(dāng)前熱誤差補(bǔ)償技術(shù)存在的一些問(wèn)題,最后介紹了本來(lái)源,技術(shù)路線(xiàn)和研究?jī)?nèi)容。第二章:龍門(mén)五面加工中心的熱源分析及溫度測(cè)點(diǎn)優(yōu)化。以大型龍門(mén)五面加研究對(duì)象,對(duì)其結(jié)構(gòu)和熱源進(jìn)行分析,并將在了解其溫度場(chǎng)的分布情況下確感器的安裝部位;之后分別介紹和應(yīng)用模糊聚類(lèi)算法和灰色關(guān)聯(lián)度理論,并種方法進(jìn)行大型龍門(mén)五面加工中心溫度測(cè)點(diǎn)的優(yōu)化選擇。第三章:熱誤差模型的構(gòu)建。根據(jù)目前熱誤差補(bǔ)償技術(shù)存在的問(wèn)題,把深度引入到熱誤差建模中,采用深度自編碼器對(duì)溫度數(shù)據(jù)特征進(jìn)行自動(dòng)提取。并上結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法建立大型龍門(mén)五面加工中心的熱誤差模型,以提高型的精度和魯棒性。第四章:溫度測(cè)點(diǎn)優(yōu)化與熱誤差建模系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)及熱誤差補(bǔ)償實(shí)驗(yàn)的驗(yàn)證。
若對(duì)大型龍門(mén)加工中心進(jìn)行熱誤差建模和補(bǔ)償,首先需要了解該加工中心的溫度和熱誤差變化情況。通過(guò)分析龍門(mén)五面加工中心的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)與發(fā)熱源,了解龍門(mén)五面加工中心的熱源分布情況。之后闡述了溫度測(cè)點(diǎn)優(yōu)化理論,便于后續(xù)模型的建立和數(shù)據(jù)的處理。2.1 大型龍門(mén)五面加工中心分析2.1.1 大型龍門(mén)五面加工中心結(jié)構(gòu)分析本文以某大型龍門(mén)五面加工中心為研究對(duì)象,該加工中心的實(shí)物圖和結(jié)構(gòu)圖分別如圖 2.1 和 2.2 所示。該加工中心主要由床身,立柱,連接梁,橫梁,溜板,滑枕,主軸,傳動(dòng)系統(tǒng),電氣控制系統(tǒng)等組成。該龍門(mén)加工中心采用雙立柱動(dòng)梁式結(jié)構(gòu):橫梁上下移動(dòng),龍門(mén)固定,工作臺(tái)前后移動(dòng),適合大型和重型零件的加工,可實(shí)現(xiàn)零件的五面加工。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于時(shí)序深度學(xué)習(xí)的數(shù)控機(jī)床運(yùn)動(dòng)精度預(yù)測(cè)方法[J]. 余永維,杜柳青,易小波,陳罡. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2019(01)
[2]基于深度學(xué)習(xí)的大棚及地膜農(nóng)田無(wú)人機(jī)航拍監(jiān)測(cè)方法[J]. 孫鈺,韓京冶,陳志泊,史明昌,付紅萍,楊猛. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2018(02)
[3]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鮮茶葉智能分選系統(tǒng)研究[J]. 高震宇,王安,劉勇,張龍,夏營(yíng)威. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2017(07)
[4]基于深度學(xué)習(xí)特征匹配的鑄件微小缺陷自動(dòng)定位方法[J]. 余永維,杜柳青,曾翠蘭,張建恒. 儀器儀表學(xué)報(bào). 2016(06)
[5]基于深度學(xué)習(xí)特征的鑄件缺陷射線(xiàn)圖像動(dòng)態(tài)檢測(cè)方法[J]. 余永維,杜柳青,閆哲,許賀作. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2016(07)
[6]基于彈性動(dòng)量深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的果體病理圖像識(shí)別[J]. 譚文學(xué),趙春江,吳華瑞,高榮華. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2015(01)
[7]基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的射線(xiàn)圖像缺陷識(shí)別方法[J]. 余永維,殷國(guó)富,殷鷹,杜柳青. 儀器儀表學(xué)報(bào). 2014(09)
[8]數(shù)控機(jī)床可靠性技術(shù)的研究進(jìn)展[J]. 楊兆軍,陳傳海,陳菲,李國(guó)發(fā). 機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2013(20)
[9]基于模糊聚類(lèi)與偏相關(guān)分析的機(jī)床溫度測(cè)點(diǎn)優(yōu)化[J]. 趙瑞月,梁睿君,葉文華. 機(jī)械科學(xué)與技術(shù). 2012(11)
[10]高速滾動(dòng)軸承力學(xué)特性建模與損傷機(jī)理分析[J]. 曹宏瑞,何正嘉,訾艷陽(yáng). 振動(dòng)與沖擊. 2012(19)
博士論文
[1]數(shù)控機(jī)床誤差補(bǔ)償關(guān)鍵技術(shù)及其應(yīng)用[D]. 沈金華.上海交通大學(xué) 2008
碩士論文
[1]基于STM32-DSP聯(lián)合控制的GPHA深度人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNC實(shí)時(shí)熱補(bǔ)償系統(tǒng)研究[D]. 張睿.重慶大學(xué) 2016
[2]面向數(shù)控加工檢測(cè)一體化的在線(xiàn)檢測(cè)系統(tǒng)誤差預(yù)測(cè)與補(bǔ)償[D]. 文章.廣東工業(yè)大學(xué) 2015
[3]大型龍門(mén)數(shù)控機(jī)床溫度測(cè)點(diǎn)優(yōu)化與熱誤差建模技術(shù)研究[D]. 趙瑞月.南京航空航天大學(xué) 2012
[4]數(shù)控機(jī)床熱誤差檢測(cè)與建模研究[D]. 陽(yáng)江源.大連理工大學(xué) 2010
本文編號(hào):2995692
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