小型义齿加工系统插补与速度前瞻方法研究
发布时间:2022-12-22 01:13
小型义齿数控加工的计算机辅助制造(CAM)技术对于保证义齿加工的效率和精度具有非常重要重要的作用,然而,目前相关核心技术的国产化水平较低,从国外购入成本非常高,而且还存在着服务响应不及时等问题。为此本文从实际出发,以某公司生产的小型义齿数控系统作为研究对象,从义齿的曲线插补算法、速度控制算法以及速度前瞻几方面对小型义齿数控系统技术进行了研究。为了解决工业义齿生产数控插补算法无法加工义齿这类复杂工件的问题,本文对义齿曲线的选择和插补算法进行研究。从义齿加工的需求分析入手,研究了一种自适应步长的NURBS曲线的插补算法,并研究了一种自适应步长的NURBS曲线的插补算法,解决了进给步长过大导致过切的问题,增加了插补算法的精度。义齿加工数控机床这类需要频繁启动和制动的装置,加减速控制的基本要求是尽量缩短启动和制动时间以提高生产效率,并使生产机械的起动和制动过程尽量平稳,为此,本文给出一种自适应的加减速算法。根据加工轨迹中曲线的相关信息为约束,并用速度控制算法求出减速点的位置,给出义齿加工时速度突变点合理的速度规划。为了解决在加工中因为速度突变导致过切的问题,本文进一步研究了速度前瞻问题,给出一...
【文章页数】:72 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 数控系统插补算法
1.2.2 速度控制与速度前瞻规划
1.3 本文主要研究内容
第2章 加工轨迹插补算法研究
2.1 引言
2.2 NURBS曲线表达形式
2.2.1 有理分式表示
2.2.2 齐次坐标表示
2.3 NURBS曲线计算方法研究
2.3.1 NURBS曲线求值方法
2.3.2 NURBS曲线长度计算
2.3.3 NURBS的求导方法
2.4 NURBS曲线插补计算方法研究
2.4.1 泰勒级数展开法
2.4.2 Newton迭代法
2.4.3 改进Admas微分方程法
2.5 自适应进给步长的插补算法
2.6 本章小结
第3章 小型义齿数控系统加减速算法研究
3.1 引言
3.2 数控系统常用加减速控制算法
3.2.1 直线加减速控制算法
3.2.2 指数加减速控制算法
3.2.3 S型加减速算法
3.3 改进S加减速算法
3.4 本章小结
第4章 速度前瞻算法研究
4.1 引言
4.2 速度前瞻算法
4.3 自适应速度前瞻算法
4.3.1 速度突变点的确定
4.3.2 参数曲线的自适应进给速度约束
4.4 前瞻距离的确定
4.5 减速点的确定方法
4.6 基于速度调修的双向前瞻算法
4.7 本章小结
第5章 前瞻控制算法的仿真与插补平台开发
5.1 引言
5.2 前瞻控制算法的流程
5.3 进给速度的双向调修
5.4 仿真研究与分析
5.6 NURBS曲线插补软件设计
5.6.1 MFC概述
5.6.2 软件的平台设计与操作
5.7 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
在学研究成果
致谢
本文编号:3723136
【文章页数】:72 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 数控系统插补算法
1.2.2 速度控制与速度前瞻规划
1.3 本文主要研究内容
第2章 加工轨迹插补算法研究
2.1 引言
2.2 NURBS曲线表达形式
2.2.1 有理分式表示
2.2.2 齐次坐标表示
2.3 NURBS曲线计算方法研究
2.3.1 NURBS曲线求值方法
2.3.2 NURBS曲线长度计算
2.3.3 NURBS的求导方法
2.4 NURBS曲线插补计算方法研究
2.4.1 泰勒级数展开法
2.4.2 Newton迭代法
2.4.3 改进Admas微分方程法
2.5 自适应进给步长的插补算法
2.6 本章小结
第3章 小型义齿数控系统加减速算法研究
3.1 引言
3.2 数控系统常用加减速控制算法
3.2.1 直线加减速控制算法
3.2.2 指数加减速控制算法
3.2.3 S型加减速算法
3.3 改进S加减速算法
3.4 本章小结
第4章 速度前瞻算法研究
4.1 引言
4.2 速度前瞻算法
4.3 自适应速度前瞻算法
4.3.1 速度突变点的确定
4.3.2 参数曲线的自适应进给速度约束
4.4 前瞻距离的确定
4.5 减速点的确定方法
4.6 基于速度调修的双向前瞻算法
4.7 本章小结
第5章 前瞻控制算法的仿真与插补平台开发
5.1 引言
5.2 前瞻控制算法的流程
5.3 进给速度的双向调修
5.4 仿真研究与分析
5.6 NURBS曲线插补软件设计
5.6.1 MFC概述
5.6.2 软件的平台设计与操作
5.7 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
在学研究成果
致谢
本文编号:3723136
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