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数控机床关键部件的热误差补偿技术研究

发布时间:2017-04-30 18:07

  本文关键词:数控机床关键部件的热误差补偿技术研究,,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:现代机械制造技术正朝着高效率、高质量、高精度、高智能、高集成化方向发展,精密和超精密加工技术已成为高端装备制造业中最重要的组成部分。随着精密和超精密加工机床的快速发展,影响机床加工精度的因素备受广泛关注,研究表明,高精度数控机床的热误差已占机床综合误差的%70%40-,是影响机床加工精度的主要原因,因此研究数控机床的热误差补偿技术对提高机床加工精度具有十分重要的意义。本文以LGMazak VTC-16A立式加工中心的电主轴及滚珠丝杠副为研究对象,使用有限元软件对二者的温度场分布规律进行分析研究,借助模糊聚类与灰色关联相结合的方法寻找最佳温度测点,以GA-BP神经网络为基础建立热误差预测模型,通过误差补偿系统减小温度波动对机床加工精度的影响。研究内容如下:(1)介绍热传递的基本形式,在传热学基础上推导稳态温度场和瞬态温度场的有限元方程,建立热—结构耦合的电主轴单元及滚珠丝杠副有限元分析模型,利用有限元法研究二者在特定转速下的温度场变化规律,并对温度变化敏感的位置进行实验测量,经计算显示仿真结果与实验结果的相对误差约为4%,说明仿真所得温度场对电主轴单元及滚珠丝杠副的热态特性研究具有可行性。(2)通过实验测得机床关键部件11个位置的温度变化情况,借助模糊聚类与灰色关联分析相结合的方法选出3个最佳温度测点。温度测点的优化,减少了温度传感器的数量,降低了传感器之间的耦合作用,缩短了建模所需的时间。(3)分别采用BP神经网络法和GA-BP神经网络法建立热误差预测模型,对比两种方法的预测效果表明:GA-BP预测模型具有建模时间短、预测精度高、收敛速度快等优点,并以GA-BP网络模型为基础对机床热误差进行补偿,实验证明该模型的热误差补偿率为%46.64,补偿效果良好。
【关键词】:数控机床 温度测点优化 热误差 温度场 补偿技术
【学位授予单位】:河北工程大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TG659
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第1章 绪论10-18
  • 1.1 课题研究的背景和意义10-11
  • 1.2 国内外研究现状11-14
  • 1.2.1 机床热误差补偿技术研究现状11-12
  • 1.2.2 高速电主轴热误差研究现状12-13
  • 1.2.3 滚珠丝杠副热误差研究现状13-14
  • 1.3 本课题研究内容与技术路线14-16
  • 1.3.1 本课题研究的具体内容14-15
  • 1.3.2 本课题研究的技术路线15-16
  • 1.4 本章小结16-18
  • 第2章 热力学有限元分析理论18-28
  • 2.1 热传递的基本形式18-20
  • 2.1.1 热传导18-19
  • 2.1.2 热对流19
  • 2.1.3 热辐射19-20
  • 2.2 有限元热分析理论20-27
  • 2.2.1 温度场与温度梯度20-21
  • 2.2.2 导热微分方程及定解条件21-23
  • 2.2.3 稳态温度场有限元计算法23-26
  • 2.2.4 瞬态温度场有限元计算法26-27
  • 2.3 本章小结27-28
  • 第3章 数控机床关键部件的热态特性分析28-46
  • 3.1 高速电主轴单元的热态特性分析28-40
  • 3.1.1 高速电主轴单元的结构28-29
  • 3.1.2 高速电主轴单元的热源分析29
  • 3.1.3 高速电主轴单元的冷却润滑系统分析29-30
  • 3.1.4 高速电主轴单元的发热量计算30-31
  • 3.1.5 高速电主轴单元的传热机理分析31-35
  • 3.1.6 高速电主轴单元的温度场有限元分析35-40
  • 3.2 滚珠丝杠副的热态特性分析40-45
  • 3.2.1 滚珠丝杠副的结构40
  • 3.2.2 滚珠丝杠副的热源分析40
  • 3.2.3 滚珠丝杠副的温度场有限元分析40-45
  • 3.3 本章小结45-46
  • 第4章 数控机床关键部件的热误差温度测点优化46-58
  • 4.1 温度传感器的选择46
  • 4.2 温度传感器的布置原则46-47
  • 4.3 温度测点的优化方法47-48
  • 4.4 模糊聚类与灰色关联分析法的应用48-57
  • 4.4.1 模糊聚类概述48-50
  • 4.4.2 灰色理论简介50-52
  • 4.4.3 基于模糊聚类与灰色关联分析的温度测点优化52-57
  • 4.5 本章小结57-58
  • 第5章 数控机床关键部件的热误差补偿技术58-72
  • 5.1 数控机床关键部件的热误差建模与优化58-67
  • 5.1.1 基于BP神经网络的热误差建模58-61
  • 5.1.2 基于GA-BP神经网络的热误差建模61-67
  • 5.1.3 两种模型的精度对比67
  • 5.2 数控机床关键部件的热误差补偿技术研究67-70
  • 5.2.1 机床热误差补偿系统设计68
  • 5.2.2 机床热误差补偿效果分析68-70
  • 5.3 本章小结70-72
  • 结论72-74
  • 致谢74-75
  • 参考文献75-79
  • 作者简介79
  • 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果79-80

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