基于混合算法的雙擺角銑頭熱分析及誤差建模
本文關鍵詞:基于混合算法的雙擺角銑頭熱分析及誤差建模
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【摘要】:大扭矩雙擺角銑頭作為五軸聯(lián)動數(shù)控機床的關鍵部件,主要用來實現(xiàn)五軸機床的A軸擺動功能與C軸旋轉功能,以方便復雜零部件的高效、高精度加工。雙擺角銑頭在工作過程中承受重載荷,在該載荷的作用下,其內(nèi)部軸承副、齒輪副之間會因為摩擦產(chǎn)生大量的熱,導致擺角銑頭發(fā)生熱變形,降低其加工精度。為提高擺角銑頭的加工精度,需要對其進行精度補償。在分析不同熱誤差補償方法特點的基礎上,提出采用混合算法熱誤差建模的方法,通過建立溫度與誤差之間的數(shù)學關系式作為誤差補償?shù)妮斎肽P?來提高擺角銑頭加工精度,為熱誤差補償提供理論基礎。本文的主要內(nèi)容如下:(1)研究擺角銑頭在標準工況狀態(tài)下,其內(nèi)部溫度場隨時間的變化規(guī)律,以此為基礎分析在該溫度場影響下X、Y、Z三個方向的線性熱漂移誤差以及A、C軸的轉角熱漂移誤差的變化規(guī)律,同時研究各項熱漂移誤差隨擺角銑頭位姿的變化規(guī)律。(2)針對熱關鍵點篩選過程中,熱關鍵點之間耦合、熱關鍵點溫度與熱誤差的相關性低、傳統(tǒng)方法不適應多誤差建模的問題,采用主因素策略與算術平均值相結合的方法,建立溫度與不同角度下不同熱誤差間的相關系數(shù),以溫度與誤差之間的相關程度進行初步篩選,并采用模糊聚類理論對其進行熱關鍵點分類。最后根據(jù)溫度傳感器布置的可實現(xiàn)性與相關程度,從各分類中選取最優(yōu)熱關鍵點。(3)研究多元線性回歸方法在熱誤差建模中的應用,分別以數(shù)目為2、4、6時的熱關鍵點溫度數(shù)據(jù)為輸入量,建立不同擺角下的熱誤差模型,以確定最佳熱關鍵點數(shù)目。同時建立混合算法與單一算法熱誤差模型對比,分析發(fā)現(xiàn),基于混合算法關鍵點篩選所得的熱誤差模型具有更高的預測精度。
【關鍵詞】:雙擺角銑頭 熱誤差 混合算法 熱-結構耦合 熱關鍵點篩選
【學位授予單位】:燕山大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:TG659
【目錄】:
- 摘要4-5
- ABSTRACT5-9
- 第1章 緒論9-17
- 1.1 課題的背景與意義9-10
- 1.1.1 課題背景9-10
- 1.1.2 研究意義10
- 1.2 課題來源10
- 1.3 熱誤差關鍵點篩選國內(nèi)、外研究現(xiàn)狀10-15
- 1.3.1 熱關鍵點布置國內(nèi)、外研究現(xiàn)狀11-13
- 1.3.2 熱誤差建模研究現(xiàn)狀13-14
- 1.3.3 雙擺角銑頭熱誤差建模目前存在的問題14-15
- 1.4 課題研究內(nèi)容與研究目標15-16
- 1.4.1 課題的主要研究內(nèi)容15
- 1.4.2 課題的研究目標15-16
- 1.5 課題的研究方法16-17
- 第2章 雙擺角銑頭結構組成及熱誤差源分析17-32
- 2.1 雙擺角銑頭的結構組成17-20
- 2.2 雙擺角銑頭熱誤差源分析20-22
- 2.3 擺角銑頭熱誤差源分析22-27
- 2.3.1 切削熱22-23
- 2.3.2 運動副的摩擦生熱23
- 2.3.3 軸承摩擦生熱23-25
- 2.3.4 齒輪摩擦生熱25-27
- 2.3.5 電機發(fā)熱量計算27
- 2.4 散熱系數(shù)27-31
- 2.3.1 齒輪與冷卻液之間的對流換熱27-29
- 2.3.2 軸承與冷卻液之間的對流換熱29
- 2.3.3 擺角銑頭外表面與周圍環(huán)境之間的對流換熱29-30
- 2.3.4 擺角銑頭外壁與周圍環(huán)境之間的輻射換熱30-31
- 2.5 本章小結31-32
- 第3章 雙擺角銑頭熱-結構耦合分析32-49
- 3.1 雙擺角銑頭有限元建模及分析32-35
- 3.2 雙擺角銑頭溫度場分析35-47
- 3.2.1 雙擺角銑頭溫度場分布研究35-38
- 3.2.2 擺角銑頭溫度提取38-39
- 3.2.3 擺角銑頭變形39-47
- 3.3 本章小結47-49
- 第4章 基于混合算法的熱誤差建模49-79
- 4.1 混合算法熱關鍵點篩選49-62
- 4.1.1 混合算法原理49-50
- 4.1.2 熱關鍵點篩選50-62
- 4.1.2.1 主因素策略熱關鍵點分類50-58
- 4.1.2.2 模糊聚類算法熱關鍵點分類58-62
- 4.2 擺角銑頭熱誤差建模62-76
- 4.3 混合算法熱誤差建模精度分析76-78
- 4.4 本章小結78-79
- 結論79-80
- 參考文獻80-84
- 攻讀碩士學位期間承擔的科研任務與主要成果84-85
- 致謝85
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