五轴高速加工中心热特性分析与预测研究
发布时间：2021-04-24 04:31
随着我国“中国制造2025”的战略目标逐步推进,五轴联动数控机床作为高端制造装备在船舶、航空航天等领域应用也越来越广,其加工精度也越来越重视。五轴数控机床自身具有运动部件多,主轴转数高和进给速度快等特点,导致其发热机理复杂,由发热导致的热变形误差对机床的加工精度影响严重。本文以沈阳机床公司生产的VMC-0656e五轴联动加工中心为研究对象,利用有限元法对其空载与加载状态的温度场与主要部件的热变形分析研究;针对机床的主要热误差采用分解法进行了各部分热特性实验,通过采集温度及热误差数据,与仿真分析数据进行了对比;并根据实验数据样本,对加载状态下的主要热误差完成了建模,并对各部分和整机的热误差预测效果进行了分析。本文的主要研究内容如下:（1）对VMC-0656e五轴加工中心的热源和边界条件进行了分析,使用相关的经验公式对各热源空载与加载状态的生热率和对流散热系数进行了计算,并利用有限元法进行了温度场与主要部件的热变形分析,获得了该五轴加工中心各部分产生主要的热误差分布情况。（2）根据实验分析对象的结构特点,参考相关理论与有限元分析结果,开展了五轴加工中心的主要热误差实验与建模研究,建立了主要...
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：89 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 五轴机床热特性分析研究现状
1.2.2 五轴机床温度与热误差测量技术研究现状
1.2.3 五轴机床热误差预测研究现状
1.3 课题研究的主要内容及方法
1.3.1 课题来源
1.3.2 主要研究内容
第二章 五轴高速加工中心热特性仿真研究
2.1 机床热特性相关理论研究
2.1.1 传热学基础理论
2.1.2 机床热变形因素分析
2.2 VMC-0656e五轴高速加工中心简介
2.2.1 机床简介及机床性能参数
2.2.2 建立有限元模型
2.3 空载状态温度场与变形场分析
2.3.1 机床热源生热计算
2.3.2 对流边界条件计算
2.3.3 空载状态温度场分析
2.3.4 空载状态变形场分析
2.4 加载状态温度场与变形场分析
2.4.1 机床热源生热与边界条件计算
2.4.2 机床加载状态温度场分析
2.4.3 机床加载状态变形场分析
2.5 本章小结
第三章 五轴高速加工中心热特性实验分析
3.1 五轴加工中心热误差分析
3.1.1 各轴热误差分析
3.1.2 机床主要热误差数学模型
3.2 .实验总体方案
3.2.1 实验总体方案
3.2.2 实验数据采集
3.3 空载状态机床热特性实验分析
3.3.1 主轴空载状态实验分析
3.3.2 进给轴空载状态实验分析
3.3.3 旋转工作台空载状态实验分析
3.4 加载状态机床热特性实验分析
3.4.1 机床三轴部分加载状态实验分析
3.4.2 机床工作台部分加载状态实验分析
3.5 仿真分析与实验分析对比
3.6 本章小结
第四章 五轴加工中心热误差预测方法研究
4.1 五轴加工中心热误差预测方法
4.1.1 整机热误差分析
4.1.2 热误差预测方法
4.2 五轴加工中心温度关键点选取
4.2.1 灰色关联度法
4.2.2 偏相关分析法
4.3 五轴加工中心各轴热误差建模
4.3.1 基于多元线性回归模型的热误差建模分析
4.3.2 基于BP神经网络模型的热误差建模及预测
4.3.3 基于时间的热误差建模及预测
4.3.4 预测效果对比
4.4 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于模糊C均值聚类法和多元线性回归理论的铣床热误差研究[J]. 余蔚荔,王素娟. 机床与液压. 2018(01)
[2]基于集成BP神经网络的数控机床主轴热误差建模[J]. 谭峰,殷鸣,彭骥,卫亚斌,殷国富. 计算机集成制造系统. 2018(06)
[3]基于逐步回归的机床温度测点优化及热误差建模技术[J]. 郭前建,徐汝锋,贺磊,于洁,于珊珊,杨廷毅. 制造技术与机床. 2015(12)
[4]机床温度测点优化方法研究及试验验证[J]. 丛明,李泳耀,孙宗余,李宏坤. 大连理工大学学报. 2015(06)
[5]高速电主轴稳态热性能分析[J]. 尤晶,黄正东. 机电信息. 2011(06)
[6]基于偏相关分析的数控机床温度布点优化及其热误差建模[J]. 凡志磊,李中华,杨建国. 中国机械工程. 2010(17)
[7]基于LS-SVM与遗传算法的数控机床热误差辨识温度传感器优化策略[J]. 林伟青,傅建中,许亚洲,陈子辰. 光学精密工程. 2008(09)
[8]两种轴流脱粒分离装置脱出物分布规律对比试验研究[J]. 衣淑娟,陶桂香,毛欣. 农业工程学报. 2008(06)
[9]基于灰色综合关联度的数控机床温度测点分组优化[J]. 闫嘉钰,张宏韬,刘国良,杨建国. 湖南大学学报(自然科学版). 2008(04)
[10]机床热误差温度测点优化和补偿建模研究现状[J]. 罗立辉,郭建钢,苏继龙. 机床与液压. 2006(09)
博士论文
[1]五轴数控机床几何与热误差实时补偿关键技术及其试验研究[D]. 姜辉.上海交通大学 2014
[2]五轴数控机床几何与热致空间误差检测辨识及模型研究[D]. 何振亚.浙江大学 2014
[3]双转台五轴数控机床误差的动态实时补偿研究[D]. 张宏韬.上海交通大学 2011
硕士论文
[1]五轴联动龙门加工中心热变形分析及结构优化[D]. 邵灵芝.东南大学 2017
[2]卧式加工中心主轴热误差动态检测与建模方法的研究[D]. 王洪福.大连理工大学 2016
[3]卧式加工中心热特性分析与工作空间热误差建模方法[D]. 杨金玉.天津大学 2016
[4]立式加工中心主轴热误差预测及补偿[D]. 王乾俸.山东大学 2015
[5]五轴机床热误差机理与综合误差补偿策略研究[D]. 丛长龙.长春工业大学 2015
[6]铣车复合加工中心整机热特性分析研究[D]. 张彬.兰州理工大学 2014
[7]铣车复合加工中心整机热变形及误差补偿的研究[D]. 刘征文.兰州理工大学 2013
[8]加工中心热误差机理分析及误差实时补偿研究[D]. 杨漪.上海交通大学 2013
[9]GQ1070龙门加工中心热特性分析[D]. 陈欣.浙江工业大学 2012
[10]大型龙门数控机床温度测点优化与热误差建模技术研究[D]. 赵瑞月.南京航空航天大学 2012
本文编号：3156681
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：89 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 五轴机床热特性分析研究现状
1.2.2 五轴机床温度与热误差测量技术研究现状
1.2.3 五轴机床热误差预测研究现状
1.3 课题研究的主要内容及方法
1.3.1 课题来源
1.3.2 主要研究内容
第二章 五轴高速加工中心热特性仿真研究
2.1 机床热特性相关理论研究
2.1.1 传热学基础理论
2.1.2 机床热变形因素分析
2.2 VMC-0656e五轴高速加工中心简介
2.2.1 机床简介及机床性能参数
2.2.2 建立有限元模型
2.3 空载状态温度场与变形场分析
2.3.1 机床热源生热计算
2.3.2 对流边界条件计算
2.3.3 空载状态温度场分析
2.3.4 空载状态变形场分析
2.4 加载状态温度场与变形场分析
2.4.1 机床热源生热与边界条件计算
2.4.2 机床加载状态温度场分析
2.4.3 机床加载状态变形场分析
2.5 本章小结
第三章 五轴高速加工中心热特性实验分析
3.1 五轴加工中心热误差分析
3.1.1 各轴热误差分析
3.1.2 机床主要热误差数学模型
3.2 .实验总体方案
3.2.1 实验总体方案
3.2.2 实验数据采集
3.3 空载状态机床热特性实验分析
3.3.1 主轴空载状态实验分析
3.3.2 进给轴空载状态实验分析
3.3.3 旋转工作台空载状态实验分析
3.4 加载状态机床热特性实验分析
3.4.1 机床三轴部分加载状态实验分析
3.4.2 机床工作台部分加载状态实验分析
3.5 仿真分析与实验分析对比
3.6 本章小结
第四章 五轴加工中心热误差预测方法研究
4.1 五轴加工中心热误差预测方法
4.1.1 整机热误差分析
4.1.2 热误差预测方法
4.2 五轴加工中心温度关键点选取
4.2.1 灰色关联度法
4.2.2 偏相关分析法
4.3 五轴加工中心各轴热误差建模
4.3.1 基于多元线性回归模型的热误差建模分析
4.3.2 基于BP神经网络模型的热误差建模及预测
4.3.3 基于时间的热误差建模及预测
4.3.4 预测效果对比
4.4 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于模糊C均值聚类法和多元线性回归理论的铣床热误差研究[J]. 余蔚荔,王素娟. 机床与液压. 2018(01)
[2]基于集成BP神经网络的数控机床主轴热误差建模[J]. 谭峰,殷鸣,彭骥,卫亚斌,殷国富. 计算机集成制造系统. 2018(06)
[3]基于逐步回归的机床温度测点优化及热误差建模技术[J]. 郭前建,徐汝锋,贺磊,于洁,于珊珊,杨廷毅. 制造技术与机床. 2015(12)
[4]机床温度测点优化方法研究及试验验证[J]. 丛明,李泳耀,孙宗余,李宏坤. 大连理工大学学报. 2015(06)
[5]高速电主轴稳态热性能分析[J]. 尤晶,黄正东. 机电信息. 2011(06)
[6]基于偏相关分析的数控机床温度布点优化及其热误差建模[J]. 凡志磊,李中华,杨建国. 中国机械工程. 2010(17)
[7]基于LS-SVM与遗传算法的数控机床热误差辨识温度传感器优化策略[J]. 林伟青,傅建中,许亚洲,陈子辰. 光学精密工程. 2008(09)
[8]两种轴流脱粒分离装置脱出物分布规律对比试验研究[J]. 衣淑娟,陶桂香,毛欣. 农业工程学报. 2008(06)
[9]基于灰色综合关联度的数控机床温度测点分组优化[J]. 闫嘉钰,张宏韬,刘国良,杨建国. 湖南大学学报(自然科学版). 2008(04)
[10]机床热误差温度测点优化和补偿建模研究现状[J]. 罗立辉,郭建钢,苏继龙. 机床与液压. 2006(09)
博士论文
[1]五轴数控机床几何与热误差实时补偿关键技术及其试验研究[D]. 姜辉.上海交通大学 2014
[2]五轴数控机床几何与热致空间误差检测辨识及模型研究[D]. 何振亚.浙江大学 2014
[3]双转台五轴数控机床误差的动态实时补偿研究[D]. 张宏韬.上海交通大学 2011
硕士论文
[1]五轴联动龙门加工中心热变形分析及结构优化[D]. 邵灵芝.东南大学 2017
[2]卧式加工中心主轴热误差动态检测与建模方法的研究[D]. 王洪福.大连理工大学 2016
[3]卧式加工中心热特性分析与工作空间热误差建模方法[D]. 杨金玉.天津大学 2016
[4]立式加工中心主轴热误差预测及补偿[D]. 王乾俸.山东大学 2015
[5]五轴机床热误差机理与综合误差补偿策略研究[D]. 丛长龙.长春工业大学 2015
[6]铣车复合加工中心整机热特性分析研究[D]. 张彬.兰州理工大学 2014
[7]铣车复合加工中心整机热变形及误差补偿的研究[D]. 刘征文.兰州理工大学 2013
[8]加工中心热误差机理分析及误差实时补偿研究[D]. 杨漪.上海交通大学 2013
[9]GQ1070龙门加工中心热特性分析[D]. 陈欣.浙江工业大学 2012
[10]大型龙门数控机床温度测点优化与热误差建模技术研究[D]. 赵瑞月.南京航空航天大学 2012
本文编号：3156681
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