基于內部數(shù)據的數(shù)控機床熱變形模型研究及應用
發(fā)布時間:2021-05-21 19:11
在3C、模具等行業(yè),小型鉆攻中心可以快節(jié)奏地連續(xù)完成多種工序的加工,縮短生產周期,但是高速、高頻次的換刀動作和主軸高速運轉的加工特點也同時帶來了熱變形量大的問題,尤其是Z軸絲杠和主軸。針對上述問題,本文以型號為TD-500A的小型鉆攻中心為研究對象,研究了基于環(huán)境溫度和內部數(shù)據的絲杠和主軸的熱變形預測模型。利用溫度傳感器來建立預測模型的方法,成本較高;在加工過程中利用對刀儀校正刀具長度的方法,降低了加工效率;通過熱機使得加工時的機床熱變形處于飽和狀態(tài)的方法,導致資源浪費。對于Z軸絲杠,本文根據能量守恒原理,利用機床的加工過程中的內部數(shù)據和環(huán)境溫度建立了多元線性回歸模型,并與前饋神經網絡模型進行了對比;通過對絲杠安裝方式的分析建立了與絲杠位置相關的熱變形模型,最后設計實驗對模型進行標定和驗證,結果表明,與絲杠位置相關的多元線性回歸模型將熱變形從0.08mm降低到了0.01mm。針對主軸,本文首先研究了主軸熱變形與工作模式和負載電流的關系,通過對研究對象主軸系統(tǒng)的結構分析確定了熱量的來源及消散情況,然后根據能量守恒原理以及熱傳導公式的推導,基于環(huán)境溫度和內部數(shù)據建立了主軸熱變形預測模型,最...
【文章來源】:華中科技大學湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:68 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 課題來源
1.2 課題背景、研究目的和意義
1.3 國內外研究現(xiàn)狀
1.4 本文主要研究內容
2 基于環(huán)境溫度和內部數(shù)據的絲杠熱變形預測模型
2.1 基于環(huán)境溫度和內部數(shù)據的多元線性回歸模型
2.2 多元線性回歸模型的參數(shù)辨識
2.3 基于環(huán)境溫度和內部數(shù)據的前饋神經網絡模型
2.4 多元線性回歸模型與神經網絡模型預測效果對比
2.5 與位置相關的絲杠熱變形預測模型
2.6 與位置相關的熱變形模型參數(shù)辨識
2.7 本章小結
3 基于環(huán)境溫度和內部數(shù)據的主軸熱變形模型
3.1 主軸熱變形與工作模式的關系
3.2 主軸熱變形與負載電流的關系
3.3 主軸系統(tǒng)的結構及熱量傳遞
3.4 基于環(huán)境溫度和內部數(shù)據的主軸熱變形模型
3.5 主軸熱變形模型系數(shù)辨識
3.6 本章小結
4 機床Z向綜合熱變形實驗驗證
4.1 數(shù)控機床結構特點
4.2 模型應用效果測試實驗設計
4.3 預測效果
4.4 本章小結
5、總結和展望
5.1 全文總結
5.2 展望
致謝
參考文獻
附錄1
附錄2
攻讀碩士學位期間的論文和專利
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于HNC-8數(shù)控系統(tǒng)的機床熱誤差補償方法[J]. 陳國華,閆茂松,向華,李強,張少博,童光慶. 機床與液壓. 2018(02)
[2]高速鉆攻中心Z軸熱變形的在線測量與補償技術[J]. 譚慧玲,劉國安,楊祥,王旭. 組合機床與自動化加工技術. 2017(12)
[3]基于溫度敏感點選擇的數(shù)控機床熱誤差補償技術與應用研究[J]. 張曉春. 齊齊哈爾大學學報(自然科學版). 2017(01)
[4]重型數(shù)控機床熱誤差建模及預測方法的研究[J]. 李逢春,王海同,李鐵民. 機械工程學報. 2016(11)
[5]機床熱誤差建模技術研究進展[J]. 郭前建,王紅梅,李愛軍. 河北科技大學學報. 2015(04)
[6]數(shù)控機床主軸熱誤差測量精度提升方法研究[J]. 計昌柱,苗繼超,黨連春. 安徽職業(yè)技術學院學報. 2014(01)
[7]數(shù)控機床滾珠絲杠副調整維修[J]. 曲海波. 設備管理與維修. 2013(12)
[8]基于因子分析和貝葉斯估計的機床熱誤差建模[J]. 代貴松,楊建國,朱小龍. 組合機床與自動化加工技術. 2013(09)
[9]精密加工中心主軸熱誤差測量技術的研究[J]. 馬躍,曲淑娜,周源. 組合機床與自動化加工技術. 2011(09)
[10]非線性倒立擺的BP神經網絡系統(tǒng)辨識[J]. 顏昕,趙英凱,竇東陽. 微計算機信息. 2006(34)
博士論文
[1]熱彈性效應和數(shù)控機床進給系統(tǒng)熱動態(tài)特性的研究[D]. 夏軍勇.華中科技大學 2008
碩士論文
[1]基于機床實時數(shù)據的絲桿熱變形預測模型研究[D]. 劉國安.華中科技大學 2017
[2]數(shù)控機床關鍵部件的熱誤差補償技術研究[D]. 張寶剛.河北工程大學 2016
[3]加工中心主軸熱誤差檢測與補償建模研究[D]. 曲淑娜.大連理工大學 2012
[4]數(shù)控機床主軸系統(tǒng)熱特性分析及熱補償技術研究[D]. 韓家亮.東北大學 2011
[5]機床電主軸熱管性能及其實驗研究[D]. 畢麗娜.哈爾濱工業(yè)大學 2008
[6]面向多體系統(tǒng)的五軸聯(lián)動數(shù)控機床運動建模及幾何誤差分析研究[D]. 李曉麗.西南交通大學 2008
本文編號:3200228
【文章來源】:華中科技大學湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:68 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 課題來源
1.2 課題背景、研究目的和意義
1.3 國內外研究現(xiàn)狀
1.4 本文主要研究內容
2 基于環(huán)境溫度和內部數(shù)據的絲杠熱變形預測模型
2.1 基于環(huán)境溫度和內部數(shù)據的多元線性回歸模型
2.2 多元線性回歸模型的參數(shù)辨識
2.3 基于環(huán)境溫度和內部數(shù)據的前饋神經網絡模型
2.4 多元線性回歸模型與神經網絡模型預測效果對比
2.5 與位置相關的絲杠熱變形預測模型
2.6 與位置相關的熱變形模型參數(shù)辨識
2.7 本章小結
3 基于環(huán)境溫度和內部數(shù)據的主軸熱變形模型
3.1 主軸熱變形與工作模式的關系
3.2 主軸熱變形與負載電流的關系
3.3 主軸系統(tǒng)的結構及熱量傳遞
3.4 基于環(huán)境溫度和內部數(shù)據的主軸熱變形模型
3.5 主軸熱變形模型系數(shù)辨識
3.6 本章小結
4 機床Z向綜合熱變形實驗驗證
4.1 數(shù)控機床結構特點
4.2 模型應用效果測試實驗設計
4.3 預測效果
4.4 本章小結
5、總結和展望
5.1 全文總結
5.2 展望
致謝
參考文獻
附錄1
附錄2
攻讀碩士學位期間的論文和專利
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于HNC-8數(shù)控系統(tǒng)的機床熱誤差補償方法[J]. 陳國華,閆茂松,向華,李強,張少博,童光慶. 機床與液壓. 2018(02)
[2]高速鉆攻中心Z軸熱變形的在線測量與補償技術[J]. 譚慧玲,劉國安,楊祥,王旭. 組合機床與自動化加工技術. 2017(12)
[3]基于溫度敏感點選擇的數(shù)控機床熱誤差補償技術與應用研究[J]. 張曉春. 齊齊哈爾大學學報(自然科學版). 2017(01)
[4]重型數(shù)控機床熱誤差建模及預測方法的研究[J]. 李逢春,王海同,李鐵民. 機械工程學報. 2016(11)
[5]機床熱誤差建模技術研究進展[J]. 郭前建,王紅梅,李愛軍. 河北科技大學學報. 2015(04)
[6]數(shù)控機床主軸熱誤差測量精度提升方法研究[J]. 計昌柱,苗繼超,黨連春. 安徽職業(yè)技術學院學報. 2014(01)
[7]數(shù)控機床滾珠絲杠副調整維修[J]. 曲海波. 設備管理與維修. 2013(12)
[8]基于因子分析和貝葉斯估計的機床熱誤差建模[J]. 代貴松,楊建國,朱小龍. 組合機床與自動化加工技術. 2013(09)
[9]精密加工中心主軸熱誤差測量技術的研究[J]. 馬躍,曲淑娜,周源. 組合機床與自動化加工技術. 2011(09)
[10]非線性倒立擺的BP神經網絡系統(tǒng)辨識[J]. 顏昕,趙英凱,竇東陽. 微計算機信息. 2006(34)
博士論文
[1]熱彈性效應和數(shù)控機床進給系統(tǒng)熱動態(tài)特性的研究[D]. 夏軍勇.華中科技大學 2008
碩士論文
[1]基于機床實時數(shù)據的絲桿熱變形預測模型研究[D]. 劉國安.華中科技大學 2017
[2]數(shù)控機床關鍵部件的熱誤差補償技術研究[D]. 張寶剛.河北工程大學 2016
[3]加工中心主軸熱誤差檢測與補償建模研究[D]. 曲淑娜.大連理工大學 2012
[4]數(shù)控機床主軸系統(tǒng)熱特性分析及熱補償技術研究[D]. 韓家亮.東北大學 2011
[5]機床電主軸熱管性能及其實驗研究[D]. 畢麗娜.哈爾濱工業(yè)大學 2008
[6]面向多體系統(tǒng)的五軸聯(lián)動數(shù)控機床運動建模及幾何誤差分析研究[D]. 李曉麗.西南交通大學 2008
本文編號:3200228
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