面向大型齿轮测量中心的热误差补偿与实验研究

发布时间：2017-09-27 17:39

  本文关键词：面向大型齿轮测量中心的热误差补偿与实验研究

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【摘要】：大型齿轮测量中心是一种基于电子展成法的高精度齿轮测量仪器。由于温度变化会使大型设备产生较大的热变形,从而产生较大的测量误差。本课题为了解决温度变化引起的热误差,在CNC齿轮测量中心几何误差补偿技术的基础上,进一步研究温度变化对测量精度的影响,采用热误差补偿技术,对热变形导致的误差进行研究和补偿,从而提高测量精度,为大型齿轮测量中心的设计和测量提供理论基础和依据。本文分析了国内外齿轮测量中心的热误差补偿技术研究现状;针对齿轮测量中心的结构特点进行热特性分析,分析其热源和热变形变化规律;然后利用ANSYS对其进行热-结构耦合有限元仿真分析,分析其热变形大小和变形位置的规律。为了测量温度和热变形,搭建了温度和热误差检测系统,确定检测硬件、检测方案和数据采集系统。为了研究温度变化与热变形之间的关系,采用实验建模法建立热误差经验模型。首先利用模糊聚类的方法对温度测点进行分组优化,确定关键测点;然后对齿轮测量中心采用人工神经网络和多元线性回归的方法建立热误差模型。在优化理论的基础上,将热误差建模过程集成到误差补偿软件中,建立热误差建模系统。提出了软件补偿的方法,并制定了补偿流程。结合具体的齿轮偏差参数的坐标计算方法,用补偿后的坐标计算,可以实现误差补偿。为了验证热误差补偿模型,搭建了齿轮测量中心的热误差补偿实验平台,将热误差检测系统方法运用于实验中,确定了用于建模的温度关键测点。将多元线性回归模型运用于热误差补偿实验,对渐开线圆柱齿轮样板的齿廓偏差和螺旋线偏差进行计算和补偿。最后,通过实验结果可以发现,补偿后误差明显减小,说明该热误差补偿模型可以显著地提高测量的精度。
【关键词】：齿轮测量中心 温度变化 热变形 热误差 补偿
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TG86
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-17
• 1.1 课题背景及研究目的和意义9-12
• 1.1.1 课题来源9
• 1.1.2 课题研究背景和意义9-12
• 1.2 国内外齿轮测量中心误差补偿的研究现状12-16
• 1.2.1 齿轮测量中心几何误差补偿技术研究现状12-13
• 1.2.2 齿轮测量中心热误差补偿技术研究现状13-15
• 1.2.3 国内外文献综述的简析15-16
• 1.3 本文的主要研究内容16-17
• 第2章 齿轮测量中心的热变形误差分析17-25
• 2.1 齿轮测量中心结构特点17-19
• 2.1.1 齿轮测量中心机械结构17
• 2.1.2 齿轮测量中心测量原理17-19
• 2.2 齿轮测量中心热特性19-21
• 2.2.1 齿轮测量中心的热源分析19-20
• 2.2.2 齿轮测量中心热变形理论分析20-21
• 2.3 齿轮测量中心热变形有限元仿真分析21-24
• 2.4 本章小结24-25
• 第3章 齿轮测量中心温度和热变形检测系统25-33
• 3.1 温度检测系统的建立25-28
• 3.1.1 温度检测系统硬件25-27
• 3.1.2 测点的选择与布置27-28
• 3.2 热变形检测系统的建立28-31
• 3.2.1 热变形检测系统硬件28-29
• 3.2.2 热变形检测参数的确定29-30
• 3.2.3 热变形检测方案的确定30-31
• 3.3 数据采集系统31-32
• 3.3.1 温度数据采集31-32
• 3.3.2 热变形数据采集32
• 3.4 本章小结32-33
• 第4章 齿轮测量中心的热误差建模和补偿33-48
• 4.1 测温点优化33-36
• 4.1.1 模糊聚类分析33-35
• 4.1.2 最佳测点组合35-36
• 4.2 热误差建模方法36-39
• 4.2.1 人工神经网络36-37
• 4.2.2 多元线性回归37-39
• 4.3 优化建模系统集成39-42
• 4.3.1 软件系统的总体设计40
• 4.3.2 功能模块分析40-42
• 4.4 热误差补偿42-47
• 4.4.1 热误差补偿方法42
• 4.4.2 热误差补偿原理42-43
• 4.4.3 热误差补偿的实现43-44
• 4.4.4 齿轮偏差参数的计算44-47
• 4.5 本章小结47-48
• 第5章 热误差补偿的实验研究48-61
• 5.1 实验内容和对象48
• 5.2 温度和热变形检测与分析48-53
• 5.2.1 温度测点的布置48-49
• 5.2.2 热变形的检测49
• 5.2.3 实验数据的采集49-50
• 5.2.4 数据处理与结果分析50-53
• 5.3 基于实验数据的测温点优化选择53
• 5.4 基于实验数据的热误差建模53-55
• 5.4.1 基于RBF神经网络方法建模53-54
• 5.4.2 基于多元线性回归分析方法建模54-55
• 5.5 基于实验数据的热误差补偿55-60
• 5.5.1 齿轮测量参数的评价55-56
• 5.5.2 补偿结果分析56-60
• 5.6 本章小结60-61
• 结论61-62
• 参考文献62-68
• 致谢68

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本文编号：931062