大型龙门导轨磨床精密化关键技术应用研究

发布时间：2017-03-25 10:13

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【摘要】：本文是在国家自然科学基金(编号51275305)、高等学校博士学科点专项科研基金(编号20110073110041)、国家科技重大专项课题(编号2011ZX04015-031)、2013年度上海市引进技术的吸收与创新计划项目《基于动态实时补偿的高精度大重型数控机床及其产业化》的大力支持下,开展针对上海重型机床厂的MK5225A重型数控龙门导轨磨床误差机理研究工作。对于机床加工定位误差,目前我们主要可以从两个方向去改善。首先,从机床本身入手,运用有限元分析及结构优化理论,从根本上改善引起机床加工定位精度变化的力、热或几何等特征;第二,运用误差补偿理论,人为地构造出一个反方向的误差去补偿刀具原有的误差。两者方法相辅相成,共同促使机床加工定位精度的提高。本文主要致力于磨床整机的热力耦合模态分析,建立有限元模型并进行误差的机理分析,找到受力及应变的变化规律、温度场及热变形场的变化规律及结构优化设计,建立误差模型并进行补偿,最终达到减少误差,提高加工精度的目的。主要研究内容包括以下几个方面:1、对所研究的MK5225A重型数控龙门导轨磨床整机进行有限元分析,由于数控导轨磨床结构庞大,热、力变形复杂,很多情况下还耦合在一起,所以分别对龙门导轨磨床进行系统地热、力变形分析,找出其中的薄弱环节,为优化设计做准备。2、对于一些对加工定位误差有很大影响的零部件如横梁系统,需要进行更综合全面的分析。这里结合导轨磨床生产实际,模拟横梁体在三个位置变形模态,提出筋格优化设计分析方法,对横梁体进行结构优化设计。3、针对导轨磨床基本的运动关系,利用齐次坐标变换理论,分别分析每一部件的各个误差元素,并建立各自的齐次坐标变换矩阵。通过对比理论、实际两大齐次坐标变换矩阵,推导出磨床左右磨头三个方向综合误差模型,对误差补偿模型的建立有一定的推动作用。4、进行磨床的直线度误差检测、建模及补偿,主要测量了磨床的几何误差,用激光干涉仪测得,基于测量的数据,提出三次样条插值函数对机床的误差进行直线度误差建模补偿。5、利用API动态测量仪测得主轴热漂移误差,提出了基于PSO温度测点优化ELM神经网络的热误差建模方法,与并与传统BP、RBF神经网络建模方法进行比较,证明了新的建模方法的优势之处,能够跳出局部最优的局限而得到全局最优解,其精度更高。
【关键词】：整机分析 横梁结构优化 齐次坐标变换 热误差 神经网络
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TG596
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 绪论10-19
• 1.1 课题背景10-11
• 1.2 国内外研究历史及现状11-15
• 1.2.1 数控龙门导轨磨床的生产历史及现状11-12
• 1.2.2 机床热误差研究历史及现状12-15
• 1.3 技术研究难题15-17
• 1.3.1 导轨磨床设计制造主要难题15-16
• 1.3.2 机床误差补偿研究面临的难题16-17
• 1.4 本文主要内容17-19
• 第二章 整机系统热力耦合变形分析19-41
• 2.1 引言19-21
• 2.2 磨床整机力变形分析21-28
• 2.2.1 磨床主要技术参数21-22
• 2.2.2 三维磨床结构简化设计及坐标系建立22-23
• 2.2.3 磨床力学模态分析23-28
• 2.3 磨床整机热变形分析28-36
• 2.3.1 整机热模态理论分析28-29
• 2.3.2 整机热源分析及热量计算29-32
• 2.3.3 磨床热力学分析32-36
• 2.4 磨床热力耦合分析36-38
• 2.5 磨床误差机理分析38-40
• 2.5.1 自重对加工精度的影响38-39
• 2.5.2 热变形对加工精度的影响39-40
• 2.6 本章小结40-41
• 第三章 横梁体优化设计41-54
• 3.1 横梁体耦合场分析41-43
• 3.2 横梁体静力变形结构优化43-51
• 3.2.1 横梁体结构分析44-47
• 3.2.2 横梁体优化设计方案47-50
• 3.2.3 横梁静力优化结果对比50-51
• 3.3 横梁体热变形及优化设计51-53
• 3.3.1 常用于控制热变形的方法51-52
• 3.3.2 优化横梁体受热变形方案52-53
• 3.4 本章小结53-54
• 第四章 数控导轨磨床综合误差模型54-64
• 4.1 齐次坐标变换方法简介54-55
• 4.1.1 齐次坐标变换应用历史54
• 4.1.2 齐次坐标变换理论54-55
• 4.2 数控导轨磨床综合误差模型55-63
• 4.2.1 导轨磨床运动部件误差元素55-56
• 4.2.2 导轨磨床误差综合模型56-63
• 4.3 本章小结63-64
• 第五章 数控导轨磨床误差建模技术64-87
• 5.1 导轨直线度误差建模技术64-73
• 5.1.1 直线度误差的测量64-66
• 5.1.2 直线度误差建模技术66-73
• 5.2 神经网络主轴热误差建模技术73-86
• 5.2.1 数控导轨磨床温度测点优化技术73-79
• 5.2.2 极限学习机神经网络主轴热误差建模技术79-86
• 5.3 本章小结86-87
• 第六章 导轨磨床误差实时补偿实例87-93
• 6.1 引言87-88
• 6.2 实时补偿实验88-92
• 6.3 本章小结92-93
• 第七章 总结与展望93-95
• 7.1 论文总结93
• 7.2 论文主要创新点93-94
• 7.3 研究展望94-95
• 参考文献95-100
• 致谢100-101
• 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文101-103

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