本文關鍵詞：數(shù)控機床關鍵部件的熱誤差補償技術研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：現(xiàn)代機械制造技術正朝著高效率、高質(zhì)量、高精度、高智能、高集成化方向發(fā)展,精密和超精密加工技術已成為高端裝備制造業(yè)中最重要的組成部分。隨著精密和超精密加工機床的快速發(fā)展,影響機床加工精度的因素備受廣泛關注,研究表明,高精度數(shù)控機床的熱誤差已占機床綜合誤差的%70%40-,是影響機床加工精度的主要原因,因此研究數(shù)控機床的熱誤差補償技術對提高機床加工精度具有十分重要的意義。本文以LGMazak VTC-16A立式加工中心的電主軸及滾珠絲杠副為研究對象,使用有限元軟件對二者的溫度場分布規(guī)律進行分析研究,借助模糊聚類與灰色關聯(lián)相結合的方法尋找最佳溫度測點,以GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎建立熱誤差預測模型,通過誤差補償系統(tǒng)減小溫度波動對機床加工精度的影響。研究內(nèi)容如下:(1)介紹熱傳遞的基本形式,在傳熱學基礎上推導穩(wěn)態(tài)溫度場和瞬態(tài)溫度場的有限元方程,建立熱—結構耦合的電主軸單元及滾珠絲杠副有限元分析模型,利用有限元法研究二者在特定轉(zhuǎn)速下的溫度場變化規(guī)律,并對溫度變化敏感的位置進行實驗測量,經(jīng)計算顯示仿真結果與實驗結果的相對誤差約為4%,說明仿真所得溫度場對電主軸單元及滾珠絲杠副的熱態(tài)特性研究具有可行性。(2)通過實驗測得機床關鍵部件11個位置的溫度變化情況,借助模糊聚類與灰色關聯(lián)分析相結合的方法選出3個最佳溫度測點。溫度測點的優(yōu)化,減少了溫度傳感器的數(shù)量,降低了傳感器之間的耦合作用,縮短了建模所需的時間。(3)分別采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡法和GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡法建立熱誤差預測模型,對比兩種方法的預測效果表明:GA-BP預測模型具有建模時間短、預測精度高、收斂速度快等優(yōu)點,并以GA-BP網(wǎng)絡模型為基礎對機床熱誤差進行補償,實驗證明該模型的熱誤差補償率為%46.64,補償效果良好。
【關鍵詞】：數(shù)控機床 溫度測點優(yōu)化 熱誤差 溫度場 補償技術
【學位授予單位】：河北工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TG659
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 課題研究的背景和意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 機床熱誤差補償技術研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 高速電主軸熱誤差研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.3 滾珠絲杠副熱誤差研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 本課題研究內(nèi)容與技術路線14-16
• 1.3.1 本課題研究的具體內(nèi)容14-15
• 1.3.2 本課題研究的技術路線15-16
• 1.4 本章小結16-18
• 第2章 熱力學有限元分析理論18-28
• 2.1 熱傳遞的基本形式18-20
• 2.1.1 熱傳導18-19
• 2.1.2 熱對流19
• 2.1.3 熱輻射19-20
• 2.2 有限元熱分析理論20-27
• 2.2.1 溫度場與溫度梯度20-21
• 2.2.2 導熱微分方程及定解條件21-23
• 2.2.3 穩(wěn)態(tài)溫度場有限元計算法23-26
• 2.2.4 瞬態(tài)溫度場有限元計算法26-27
• 2.3 本章小結27-28
• 第3章 數(shù)控機床關鍵部件的熱態(tài)特性分析28-46
• 3.1 高速電主軸單元的熱態(tài)特性分析28-40
• 3.1.1 高速電主軸單元的結構28-29
• 3.1.2 高速電主軸單元的熱源分析29
• 3.1.3 高速電主軸單元的冷卻潤滑系統(tǒng)分析29-30
• 3.1.4 高速電主軸單元的發(fā)熱量計算30-31
• 3.1.5 高速電主軸單元的傳熱機理分析31-35
• 3.1.6 高速電主軸單元的溫度場有限元分析35-40
• 3.2 滾珠絲杠副的熱態(tài)特性分析40-45
• 3.2.1 滾珠絲杠副的結構40
• 3.2.2 滾珠絲杠副的熱源分析40
• 3.2.3 滾珠絲杠副的溫度場有限元分析40-45
• 3.3 本章小結45-46
• 第4章 數(shù)控機床關鍵部件的熱誤差溫度測點優(yōu)化46-58
• 4.1 溫度傳感器的選擇46
• 4.2 溫度傳感器的布置原則46-47
• 4.3 溫度測點的優(yōu)化方法47-48
• 4.4 模糊聚類與灰色關聯(lián)分析法的應用48-57
• 4.4.1 模糊聚類概述48-50
• 4.4.2 灰色理論簡介50-52
• 4.4.3 基于模糊聚類與灰色關聯(lián)分析的溫度測點優(yōu)化52-57
• 4.5 本章小結57-58
• 第5章 數(shù)控機床關鍵部件的熱誤差補償技術58-72
• 5.1 數(shù)控機床關鍵部件的熱誤差建模與優(yōu)化58-67
• 5.1.1 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的熱誤差建模58-61
• 5.1.2 基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的熱誤差建模61-67
• 5.1.3 兩種模型的精度對比67
• 5.2 數(shù)控機床關鍵部件的熱誤差補償技術研究67-70
• 5.2.1 機床熱誤差補償系統(tǒng)設計68
• 5.2.2 機床熱誤差補償效果分析68-70
• 5.3 本章小結70-72
• 結論72-74
• 致謝74-75
• 參考文獻75-79
• 作者簡介79
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文和科研成果79-80

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  本文關鍵詞：數(shù)控機床關鍵部件的熱誤差補償技術研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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