本文關(guān)鍵詞：基于動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的精密機(jī)床熱誤差研究與應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：熱誤差是影響機(jī)床加工精度的重要誤差源之一,在一般數(shù)控機(jī)床加工過程中,熱誤差占加工誤差的35%左右,對(duì)于精密或超精密加工,熱誤差對(duì)加工精度的影響將達(dá)到40%~70%,成為影響精密數(shù)控機(jī)床加工精度的主要誤差因素。因此,研究面向精密數(shù)控機(jī)床的熱誤差模型對(duì)于改善零件加工精度具有重要的意義。本文提出了基于動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Dynamic Bayesian Network,DBN)的精密數(shù)控機(jī)床熱誤差模型,利用球桿儀和溫度傳感器,考慮機(jī)床實(shí)際工況下測(cè)量數(shù)據(jù)不完整的狀態(tài),結(jié)合時(shí)間序列算法,實(shí)現(xiàn)較好的數(shù)據(jù)估計(jì)和預(yù)測(cè);運(yùn)用灰色系統(tǒng)中模糊聚類方法,對(duì)已得數(shù)據(jù)篩選優(yōu)化,得到相對(duì)精確的測(cè)量數(shù)據(jù);建立動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),構(gòu)建了精密多軸車-銑-磨-滾齒復(fù)合加工中心的熱誤差元素與熱變形元素網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)。主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)為實(shí)現(xiàn)精密數(shù)控機(jī)床的快速有效測(cè)量,提出了利用球桿儀(Double Ball Bar,DBB)配合數(shù)字溫度傳感器動(dòng)態(tài)跟蹤的測(cè)量方案。(2)利用灰色系統(tǒng)中模糊聚類分析法優(yōu)化關(guān)鍵溫度測(cè)點(diǎn),進(jìn)行溫度場(chǎng)和熱誤差采集實(shí)驗(yàn)。結(jié)合精密多軸車-銑-磨-滾齒復(fù)合加工中心溫度場(chǎng)與熱誤差特點(diǎn),將溫度與熱變形量分組,再根據(jù)相關(guān)性在每組中選擇典型值,對(duì)測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行修正。(3)針對(duì)精密多軸車-銑-磨-滾齒復(fù)合加工中心,由于受加工條件和環(huán)境因素等復(fù)雜變化因素,對(duì)于無法獲得完整數(shù)據(jù)的傳感器,使用時(shí)間序列算法進(jìn)行預(yù)測(cè),建立能夠具有代表性的時(shí)間依存關(guān)系的數(shù)學(xué)模型,根據(jù)模型所呈現(xiàn)的關(guān)系走勢(shì),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行估算預(yù)測(cè)。(4)利用灰色系統(tǒng)理論、動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建立熱誤差模型,運(yùn)用MATLAB軟件進(jìn)行仿真,對(duì)結(jié)果分析比較,得出較為優(yōu)越的建模方法,結(jié)合實(shí)際說明熱誤差建模的應(yīng)用。
【關(guān)鍵詞】：熱誤差 精密加工 精密數(shù)控機(jī)床 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：上海工程技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TG659
【目錄】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 緒論11-18
• 1.1 課題提出的研究背景及意義11-12
• 1.1.1 研究背景11
• 1.1.2 研究意義11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究狀況12-15
• 1.2.1 熱誤差產(chǎn)生原因12
• 1.2.2 常用熱誤差建模方法12-15
• 1.2.3 熱誤差研究存在問題15
• 1.3 研究?jī)?nèi)容15-16
• 1.4 論文創(chuàng)新點(diǎn)16-18
• 第二章 動(dòng)態(tài)貝葉斯理論及方法18-26
• 2.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論18-19
• 2.2 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論19-23
• 2.2.1 從靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)到動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的推導(dǎo)19-21
• 2.2.2 DBN算法推理21-22
• 2.2.3 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的學(xué)習(xí)22-23
• 2.3 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的熱誤差建模23-25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 第三章 精密數(shù)控機(jī)床的熱誤差測(cè)量系統(tǒng)26-49
• 3.1 機(jī)床熱誤差26-29
• 3.1.1 熱誤差來源與分類26-27
• 3.1.2 機(jī)床熱變形原理27-29
• 3.2 測(cè)量系統(tǒng)29-39
• 3.2.1 數(shù)控機(jī)床29-30
• 3.2.2 溫度測(cè)量30-31
• 3.2.3 球桿儀測(cè)量31-39
• 3.3 測(cè)量及數(shù)據(jù)處理39-47
• 3.3.1 溫度測(cè)點(diǎn)優(yōu)化39-43
• 3.3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)43-45
• 3.3.3 基于時(shí)間序列算法的數(shù)據(jù)完善45-47
• 3.4 本章小結(jié)47-49
• 第四章 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)熱誤差模型及分析49-63
• 4.1 基于動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的模型49-58
• 4.1.1 機(jī)床熱誤差的結(jié)構(gòu)模型建立49-50
• 4.1.2 建立參數(shù)模型50-58
• 4.2 與其他建模方法比較58-62
• 4.2.1 基于灰色系統(tǒng)模型的方案58-61
• 4.2.3 熱誤差建模方法比較61-62
• 4.3 本章小結(jié)62-63
• 第五章 總結(jié)與展望63-65
• 5.1 全文總結(jié)63-64
• 5.2 展望64-65
• 參考文獻(xiàn)65-70
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及取得的相關(guān)科研成果70-71
• 致謝71-72

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1 趙海濤;馮偉;楊建國(guó);;分段修正系數(shù)建模數(shù)控機(jī)床熱誤差[J];上海交通大學(xué)學(xué)報(bào);2011年11期

2 謝鋒云;;基于隱馬爾科夫模型的機(jī)床軸承熱誤差狀態(tài)表征[J];機(jī)床與液壓;2012年17期

3 仇健;劉春時(shí);劉啟偉;林劍峰;;龍門數(shù)控機(jī)床主軸熱誤差及其改善措施[J];機(jī)械工程學(xué)報(bào);2012年21期

4 姜輝;楊建國(guó);李自漢;姚曉棟;;基于誤差分解的數(shù)控機(jī)床熱誤差疊加預(yù)測(cè)模型及實(shí)時(shí)補(bǔ)償應(yīng)用[J];上海交通大學(xué)學(xué)報(bào);2013年05期

5 陳松;王永青;;數(shù)控機(jī)床熱誤差實(shí)時(shí)補(bǔ)償研究[J];機(jī)械設(shè)計(jì)與制造;2013年09期

6 盧曉紅;賈振元;張智聰;于小艷;;基于灰關(guān)聯(lián)分析的熱誤差測(cè)點(diǎn)優(yōu)化[J];組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù);2011年02期

7 張琨;張毅;侯廣鋒;楊建國(guó);;基于熱模態(tài)分析的熱誤差溫度測(cè)點(diǎn)優(yōu)化選擇[J];機(jī)床與液壓;2012年07期

8 陽紅;向勝華;劉立新;李昭平;殷國(guó)富;張s，

本文編號(hào)：432399