發(fā)布時(shí)間：2017-09-28 12:14

  本文關(guān)鍵詞：數(shù)控機(jī)床的熱影響分析及補(bǔ)償策略研究

  更多相關(guān)文章： 數(shù)控機(jī)床 有限元 溫度測點(diǎn)優(yōu)化 熱誤差建模

【摘要】：隨著我國由制造業(yè)大國向制造業(yè)強(qiáng)國邁進(jìn),我國對數(shù)控機(jī)床加工精度的要求越來越高。然而隨著數(shù)控機(jī)床加工精度的不斷提高,熱誤差已經(jīng)成為影響數(shù)控機(jī)床加工精度的關(guān)鍵因素,因此對機(jī)床熱誤差進(jìn)行有效補(bǔ)償已經(jīng)成為我國乃至世界亟待解決的問題。本課題以數(shù)控機(jī)床的熱誤差補(bǔ)償為主線,從數(shù)控機(jī)床的熱變形有限元分析,機(jī)床溫度測點(diǎn)優(yōu)化和熱誤差建模三個(gè)方面進(jìn)行了深入研究。首先是數(shù)控機(jī)床的熱變形有限元分析。從理論上給出了數(shù)控機(jī)床熱源和散熱系數(shù)的計(jì)算方法,在有限元分析與實(shí)測對比驗(yàn)證基礎(chǔ)上對輪槽銑床主軸箱進(jìn)行了穩(wěn)態(tài)和瞬態(tài)的熱-結(jié)構(gòu)耦合分析,得到了輪槽銑床主軸箱的溫升和熱變形規(guī)律,并分析了環(huán)境溫度對輪槽銑床主軸箱熱變形的影響。其次是對數(shù)控機(jī)床的溫度測點(diǎn)優(yōu)化。采用瞬態(tài)熱分析的方法獲得XK5034立式銑床整機(jī)的溫升和熱變形數(shù)據(jù),對預(yù)先布置的溫度測點(diǎn)采用模糊C均值聚類算法進(jìn)行分組優(yōu)化。針對模糊C均值聚類算法需要人為設(shè)定分類數(shù)的弊端,對算法進(jìn)行了改進(jìn),提出了聚類數(shù)自適應(yīng)算法。該算法不僅能給出最佳聚類數(shù),還能對測點(diǎn)進(jìn)行分組優(yōu)化,改進(jìn)后的算法將溫度測點(diǎn)由13個(gè)減少到6個(gè),其測點(diǎn)分類情況與實(shí)際情況更加吻合。在此基礎(chǔ)上,將聚類數(shù)自適應(yīng)算法應(yīng)用到輪槽銑床主軸箱的溫度測點(diǎn)優(yōu)化上,得到了主軸箱的關(guān)鍵測溫點(diǎn)。最后是對數(shù)控機(jī)床的熱誤差建模。搭建實(shí)驗(yàn)平臺測量機(jī)床關(guān)鍵測點(diǎn)的溫升和機(jī)床主軸的熱變形,采用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多元線性回歸兩種建模方法分別對兩種不同測點(diǎn)優(yōu)化得到的溫度測點(diǎn)進(jìn)行熱誤差建模,并對它們的建模精度和魯棒性進(jìn)行了對比分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn):所建立的熱誤差模型都能較好的預(yù)測機(jī)床的熱誤差,而徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聚類數(shù)自適應(yīng)算法的預(yù)測精度和魯棒性最好。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)控機(jī)床 有限元 溫度測點(diǎn)優(yōu)化 熱誤差建模
【學(xué)位授予單位】：西南科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TG659
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 課題的研究背景9
• 1.2 課題的研究意義9-10
• 1.3 數(shù)控機(jī)床熱誤差補(bǔ)償國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3.1 數(shù)控機(jī)床熱變形研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3.2 機(jī)床溫度測點(diǎn)優(yōu)化研究現(xiàn)狀11
• 1.3.3 數(shù)控機(jī)床的熱誤差建模研究現(xiàn)狀11-12
• 1.4 機(jī)床熱誤差補(bǔ)償存在的問題12-13
• 1.5 課題的來源和主要研究內(nèi)容13-15
• 1.5.1 課題的來源13-14
• 1.5.2 課題的研究內(nèi)容14-15
• 2 數(shù)控機(jī)床的熱特性分析基本理論15-20
• 2.1 機(jī)床的熱變形機(jī)理15-16
• 2.2 傳熱學(xué)的基本理論16-17
• 2.2.1 熱傳導(dǎo)16
• 2.2.2 熱對流16-17
• 2.3 ANSYS熱分析有限元基本理論17-19
• 2.3.1 ANSYS熱耦結(jié)構(gòu)分析方法18-19
• 2.4 本章小結(jié)19-20
• 3 輪槽銑床的熱變形分析20-38
• 3.1 機(jī)床熱源分析與散熱計(jì)算20-22
• 3.1.1 軸承發(fā)熱計(jì)算20-21
• 3.1.2 電機(jī)生熱計(jì)算21
• 3.1.3 對流換熱系數(shù)的計(jì)算21-22
• 3.2 輪槽銑床主軸箱的熱變形分析22-34
• 3.2.1 XK5034銑床熱分析實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證23-26
• 3.2.2 輪槽銑床主軸箱的穩(wěn)態(tài)熱變形分析26-30
• 3.2.3 輪槽銑床主軸箱的瞬態(tài)熱變形分析30-34
• 3.3 環(huán)境溫度對輪槽銑床主軸箱熱變形的影響34-37
• 3.3.1 環(huán)境溫度對主軸前端圓度的影響36-37
• 3.4 本章小結(jié)37-38
• 4 數(shù)控機(jī)床的溫度測點(diǎn)優(yōu)化38-55
• 4.1 溫度測點(diǎn)優(yōu)化原則38-40
• 4.2 基于模糊C均值聚類的溫度測點(diǎn)優(yōu)化40-46
• 4.2.1 模糊C均值聚類算法40-42
• 4.2.2 基于FCM的數(shù)控機(jī)床溫度測點(diǎn)優(yōu)化實(shí)例42-46
• 4.3 改進(jìn)的模糊C均值聚類測點(diǎn)優(yōu)化46-50
• 4.3.1 模糊C均值聚類數(shù)的自適應(yīng)算法46-47
• 4.3.2 聚類數(shù)自適應(yīng)算法在溫度測點(diǎn)優(yōu)化的實(shí)例47-50
• 4.4 輪槽銑床主軸箱的溫度測點(diǎn)優(yōu)化50-54
• 4.5 本章小結(jié)54-55
• 5 數(shù)控機(jī)床的熱誤差建模與補(bǔ)償55-74
• 5.1 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)55-57
• 5.1.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)55-56
• 5.1.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)56-57
• 5.2 多元線性回歸建模理論57-58
• 5.3 數(shù)控機(jī)床溫升和熱誤差測量實(shí)驗(yàn)58-63
• 5.4 基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱誤差建模63-67
• 5.4.1 模糊C均值聚類的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模63-64
• 5.4.2 聚類數(shù)自適應(yīng)算法的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模64-66
• 5.4.3 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模結(jié)果分析66-67
• 5.5 基于最小二乘的多元線性回歸建模67-71
• 5.5.1 模糊C均值聚類的多元線性回歸建模67-69
• 5.5.2 聚類數(shù)自適應(yīng)的多元線性回歸建模69-70
• 5.5.3 多元線性回歸建模結(jié)果分析70-71
• 5.6 數(shù)控機(jī)床熱誤差建�？偨Y(jié)71-72
• 5.7 數(shù)控機(jī)床的熱誤差補(bǔ)償72-73
• 5.8 本章小結(jié)73-74
• 全文總結(jié)及展望74-76
• 總結(jié)74-75
• 展望75-76
• 致謝76-77
• 參考文獻(xiàn)77-81
• 攻讀碩士期間的學(xué)術(shù)論文及科研成果81

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 竇小龍,楊建國,關(guān)賀,鄧衛(wèi)國;溫度測點(diǎn)優(yōu)化在機(jī)床主軸熱誤差建模中的應(yīng)用[J];航空精密制造技術(shù);2003年04期

2 張海燕;曾黃麟;唐建芳;;基于粗集方法的機(jī)床熱補(bǔ)償誤差的溫度測點(diǎn)優(yōu)化[J];機(jī)床與液壓;2010年01期

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

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中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 陽江源;數(shù)控機(jī)床熱誤差檢測與建模研究[D];大連理工大學(xué);2010年

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本文編號：935774