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基于混合算法的双摆角铣头热分析及误差建模

发布时间:2017-09-16 17:04

  本文关键词:基于混合算法的双摆角铣头热分析及误差建模


  更多相关文章: 双摆角铣头 热误差 混合算法 热-结构耦合 热关键点筛选


【摘要】:大扭矩双摆角铣头作为五轴联动数控机床的关键部件,主要用来实现五轴机床的A轴摆动功能与C轴旋转功能,以方便复杂零部件的高效、高精度加工。双摆角铣头在工作过程中承受重载荷,在该载荷的作用下,其内部轴承副、齿轮副之间会因为摩擦产生大量的热,导致摆角铣头发生热变形,降低其加工精度。为提高摆角铣头的加工精度,需要对其进行精度补偿。在分析不同热误差补偿方法特点的基础上,提出采用混合算法热误差建模的方法,通过建立温度与误差之间的数学关系式作为误差补偿的输入模型,来提高摆角铣头加工精度,为热误差补偿提供理论基础。本文的主要内容如下:(1)研究摆角铣头在标准工况状态下,其内部温度场随时间的变化规律,以此为基础分析在该温度场影响下X、Y、Z三个方向的线性热漂移误差以及A、C轴的转角热漂移误差的变化规律,同时研究各项热漂移误差随摆角铣头位姿的变化规律。(2)针对热关键点筛选过程中,热关键点之间耦合、热关键点温度与热误差的相关性低、传统方法不适应多误差建模的问题,采用主因素策略与算术平均值相结合的方法,建立温度与不同角度下不同热误差间的相关系数,以温度与误差之间的相关程度进行初步筛选,并采用模糊聚类理论对其进行热关键点分类。最后根据温度传感器布置的可实现性与相关程度,从各分类中选取最优热关键点。(3)研究多元线性回归方法在热误差建模中的应用,分别以数目为2、4、6时的热关键点温度数据为输入量,建立不同摆角下的热误差模型,以确定最佳热关键点数目。同时建立混合算法与单一算法热误差模型对比,分析发现,基于混合算法关键点筛选所得的热误差模型具有更高的预测精度。
【关键词】:双摆角铣头 热误差 混合算法 热-结构耦合 热关键点筛选
【学位授予单位】:燕山大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TG659
【目录】:
  • 摘要4-5
  • ABSTRACT5-9
  • 第1章 绪论9-17
  • 1.1 课题的背景与意义9-10
  • 1.1.1 课题背景9-10
  • 1.1.2 研究意义10
  • 1.2 课题来源10
  • 1.3 热误差关键点筛选国内、外研究现状10-15
  • 1.3.1 热关键点布置国内、外研究现状11-13
  • 1.3.2 热误差建模研究现状13-14
  • 1.3.3 双摆角铣头热误差建模目前存在的问题14-15
  • 1.4 课题研究内容与研究目标15-16
  • 1.4.1 课题的主要研究内容15
  • 1.4.2 课题的研究目标15-16
  • 1.5 课题的研究方法16-17
  • 第2章 双摆角铣头结构组成及热误差源分析17-32
  • 2.1 双摆角铣头的结构组成17-20
  • 2.2 双摆角铣头热误差源分析20-22
  • 2.3 摆角铣头热误差源分析22-27
  • 2.3.1 切削热22-23
  • 2.3.2 运动副的摩擦生热23
  • 2.3.3 轴承摩擦生热23-25
  • 2.3.4 齿轮摩擦生热25-27
  • 2.3.5 电机发热量计算27
  • 2.4 散热系数27-31
  • 2.3.1 齿轮与冷却液之间的对流换热27-29
  • 2.3.2 轴承与冷却液之间的对流换热29
  • 2.3.3 摆角铣头外表面与周围环境之间的对流换热29-30
  • 2.3.4 摆角铣头外壁与周围环境之间的辐射换热30-31
  • 2.5 本章小结31-32
  • 第3章 双摆角铣头热-结构耦合分析32-49
  • 3.1 双摆角铣头有限元建模及分析32-35
  • 3.2 双摆角铣头温度场分析35-47
  • 3.2.1 双摆角铣头温度场分布研究35-38
  • 3.2.2 摆角铣头温度提取38-39
  • 3.2.3 摆角铣头变形39-47
  • 3.3 本章小结47-49
  • 第4章 基于混合算法的热误差建模49-79
  • 4.1 混合算法热关键点筛选49-62
  • 4.1.1 混合算法原理49-50
  • 4.1.2 热关键点筛选50-62
  • 4.1.2.1 主因素策略热关键点分类50-58
  • 4.1.2.2 模糊聚类算法热关键点分类58-62
  • 4.2 摆角铣头热误差建模62-76
  • 4.3 混合算法热误差建模精度分析76-78
  • 4.4 本章小结78-79
  • 结论79-80
  • 参考文献80-84
  • 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果84-85
  • 致谢85

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9 张,

本文编号:864300


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