磨削电主轴动态回转精度分析及实验

以高速磨削电主轴为研究对象,对电主轴回转误差的表现形式、误差的分类进行分析。建立误差分离模型,提出利用最大波峰值减去最小波谷值的方法进行误差分离,并建立径向误差、倾斜误差和轴向误差运动的模型。通过最小二乘法平均值算法分析径向误差,基于径向误差轨迹分析得出倾斜误差。结合时域和频域的信号分析方法,对轴向误差进行分析。基于双标准球、多个高精度电容位移传感器和温度传感器组成的测量系统,在某国产磨削电主轴上进行动态回转误差测量实验。结果表明：随着转速升高,磨削电主轴的误差逐渐减小并趋于稳定;误差最小时其径向误差7.5 μm,轴向误差6.02 μm,倾斜误差25.91 μrad;在电主轴长时间运行过程中,随着温度升高其回转精度的变化并不明显,但是会出现热偏移的现象。     

高速电主轴热误差实验与预测建模

数控加工中心采用高速电主轴,由于电主轴发热导致主轴工作端明显热延伸,严重影响加工精度。以数控精雕机用永磁同步电主轴为研究对象,通过建立热特性实验平台,测试电主轴在不同转速、不同工作条件下的特征温度和热误差数据,建立基于自然指数函数的电主轴轴向热误差预测模型。在不同的工况下对模型的补偿结果进行实验验证,验证结果表明:该预测模型简单、精度较高,且建模成本较低,可以快速应用到实际的加工环境中。     

立式加工中心电主轴热伸长测试与补偿

针对数控机床主轴热变形对零件加工精度带来的影响占比很大的问题,对电主轴的热伸长随主轴温度的变化规律进行了研究,提出了一种补偿电主轴轴向热伸长的方法,介绍了热伸长补偿系统的硬件组成与工作原理,通过测试分析了在不同转速条件下电主轴热伸长的变化规律,通过多元线性回归理论建立了热伸长补偿模型,介绍了主轴热伸长补偿过程及补偿系统...     

基于改进的FCM聚类算法对温度测点的优化和建模

在分析了国内外热误差建模方法的基础上,提出了一种基于改进的模糊C均值聚类算法,从而基于多元线性回归理论建立教学型复合机床主轴热误差模型。使用温度传感器对机床主轴不同位置进行温度测量,并采用改进的模糊C均值聚类法对所测量数据进行分组,筛选出每组的最优温度值进行迭代。采用优选出的温度数据,采用多元线性回归建模法对机床主轴热误差进行预测建模。通过实验验证多元线性回归理论创建的预测建模分析可得:补偿后,教学型复合机床的主轴Y、Z方向受温度影响的热误差降低到了5.4μm以内,通过对改进的模糊C均值聚类法和多元线性回归模型相结合,使机床主轴在Y、Z方向误差有所降低,能更好的预测主轴热误差,从而提高机床加工精度。     

GMDH神经网络在电主轴热位移建模中的应用

针对机床电主轴在高速运转时内部发热造成的热误差问题,对比BP、RBF神经网络方法,采用一种基于GMDH神经网络的电主轴热误差建模方法。以某型号高速数控机床电主轴为研究对象进行热误差实验,通过利用温度传感器和电涡流位移传感器分别采集主轴温度和轴向热位移数据,运用数据处理群集方法(GMDH)建立主轴轴向热误差预测模型。经过数据对比表明:该方法较传统的神经网络方法具有学习速度快、获得全局最优解、泛化性能好、拟合预测精度高等优点。     

数控微磨床热误差的补偿方法

为消除数控微磨床热误差对加工精度的影响,提出了基于多元回归理论的数控微磨床热误差在线补偿方法。针对自行设计的数控微磨床建立热误差模型,采用TC-3型温度测试仪和激光干涉仪分别获取微磨床热敏感点的温度数据与刀具主轴变形量;根据多元回归理论,通过计算判定系数和残差平方和来选取热误差模型的最佳变量组合。实验结果表明:运用多元回归理论,以最佳变量组合来建模,能够显著提高热误差建模精度。微磨床刀具主轴的径向热误差由8μm减少至1μm以内。     

高速电主轴系统的热瞬态分析北大核心

以CX8075型车铣复合加工中心的电主轴为研究对象,对其进行三维建模,利用工程有限元分析软件ABAQUS进行瞬态的热—结构耦合分析,研究了主要热源附近的温升变化和主轴轴端的热变形的变化趋势。分析结果表明,电主轴温升最大的部位位于主轴电机的定子和前后轴承的滚动体;主轴的轴向和径向热误差主要在前3 000 s变化较大,因此在加工前对机床适当地预热能够一定程度上减少热误差对加工精度的影响,为进一步研究机床的热误差提供了理论依据。     

MEA优化BP神经网络的电主轴热误差分析研究

针对磨齿机在磨削加工时,电主轴存在热致误差等问题,提出一种基于思维进化算法(MEA)优化BP神经网络建立磨齿机电主轴热误差预测模型的方法。通过测量磨齿机电主轴在加工过程中的温升与位移情况,利用思维进化算法优化BP神经网络算法在MATLAB软件中建立预测模型,并与未经过算法优化的BP神经网络建立的模型进行了对比。在电主轴X向热误差预测实验中,未经过算法优化的BP模型最低补偿率为84.85%,而经过思维进化算法优化BP模型最低补偿率为95.29%。结果表明:经过思维进化算法优化BP神经网络建立的热误差模型,在拟合和预测精度上要优于未经过算法优化的BP神经网络热误差模型。     

数控机床的热误差建模与补偿研究

数控机床的热变形误差是影响其加工精度的主要因素。针对当前机床热误差难以解决的问题,提出一种融合模糊聚类理论、灰色关联理论和多元线性回归理论的热误差建模及补偿原理,通过应用于实验室自主研制的AGPM,经机床温度场的测点优化分析、多元线性回归求解,建立了精确的热误差补偿模型。经补偿验证,该原理理论正确、简单易行、稳定可靠,可以大幅减小机床的热变形误差。     

基于WOA-SVR的电主轴热误差优化建模

为建立更加准确的电主轴热误差预测模型,以某台电主轴为实验对象,测得10 000 r/min转速时的温升和热伸长数据。利用模糊聚类结合灰色关联度分析(FCM-GRA)理论,优化温度测点。采用鲸鱼优化算法（WOA）和支持向量回归（SVR）相结合的方法,建立电主轴的热误差预测模型。对比多元线性回归、SVR和WOA-SVR预测模型预测效果。结果表明：鲸鱼算法优化后的支持向量回归预测模型可以更有效预测电主轴的热误差,将拟合误差最大值降低到3.72 μm,均方根误差降低至1.33 μm,验证了所提方法的可行性。     

基于自然指数模型的机床定位误差建模与实时补偿

为提高数控机床的运动性能和加工精度,提出了基于自然指数模型的机床定位误差建模方法.通过分析在不同温度条件下的定位误差变化规律,将定位误差分为几何误差和热误差两个部分,其中,几何误差部分可以采用多项式模型进行拟合,而对于热误差部分,则建立其与环境温度、机床关键构件温度之间的自然指数模型,从而描述了热误差和温度场之间的非线性变化规律.通过与传统的多元线性回归模型进行试验结果对比表明:基于自然指数模型的定位误差建模方法在任何温度条件下均可获得较高的预测精度,经过误差补偿,可以大幅提高机床精度.     

基于GA-SVR的数控机床热误差建模

为了提高数控机床加工精度,消除数控机床热误差对加工精度的影响,文章提出了基于GA-SVR(遗传算法-支持向量回归机)的数控机床热误差建模方法.为了构建机床的热误差模型,首先采用温度传感器与位置传感器测量机床的温度与对应的机床主轴变形量.其次把获得的数据进行支持向量回归机建模训练,同时使用遗传算法寻找支持向量回归机相关参数的最优值.最后建立机床热误差模型,并验证模型的准确度.结果表明,基于GA-SVR的数控机床热误差建模方法具有精度高和鲁棒性强的特点.     

基于BP神经网络的电主轴热误差补偿模型

热误差是影响高精度数控机床加工精度的主要的误差因素.文章主要论述了利用BP神经网络来建立CX8075车铣复合加工中心电主轴热误差补偿模型的建模的过程,以两组不同的数据,分别进行的训练和预测,经过在软件MATLAB中的模拟测试,通过BP神经网络建立的电主轴热误差补偿模型具备了较高的拟合和预测精度.分析结果表明,电主轴的原始热误差值与模型计算的输出结果的值非常接近,最低补偿率可达90％以上,这代表运用该BP神经网络模型能够补偿大部分的热变形误差.     

电主轴热特性分析与基于自然指数的热误差建模

提出了一种基于自然指数的数控机床电主轴热误差建模方法。通过对电主轴结构及温度场的分析,得到用于电主轴热特性有限元分析的几何模型和热边界条件,利用ANSYS对电主轴进行热特性有限元仿真分析,得到电主轴的稳态温度场与稳态变形场。电主轴任意转速下的热误差可通过自然指数模型来描述,但需要确定任意转速下的热平衡时间常数和稳态热误差两个参数,为此给出了两个参数的计算方法。在一台加工中心上进行任意转速下的电主轴热误差测量实验,结果表明：自然指数模型具有很好的鲁棒性和很高的准确性。     

2A97铝合金时效成形过程中的回弹量和抗拉强度（英文）

基于正交实验,运用方差分析、多元二次回归和径向人工神经网络研究2A97铝合金时效成形过程中的回弹量和抗拉强度。方差分析结果表明,在预弯半径为400 mm、时效温度为210°C时效20 h后试样具有最小的回弹量;而在预弯半径为1000 mm、时效温度为180°C下时效15 h后试样具有最大的抗拉强度。确定了预弯半径、时效温度和时效时间这3个因素对试样回弹量和抗拉强度影响大小的顺序。多元二次回归方法和径向人工神经网络的预测结果表明,径向人工神经网络模型具有更高的预测精度。     

基于USB数据采集卡的高速电主轴轴向热伸长及径向振动数据采集系统的设计

文章研究设计了高速电主轴轴向热伸长及径向振动测试系统,对高速电主轴热误差和振动误差进行了分析,完成了测试平台的搭建和数据采集程序的编写,并提出了具体的误差补偿措施;采用高精度电涡流位移传感器、红外温度传感器和USB数据采集卡对高速电主轴轴向热伸长、径向振动和轴端温度进行非接触实时测量.测试结果表明:该测试系统结构合理、运行稳定可靠,满足实时、动态的测试要求,对高速电主轴的性能测试、在线监控和高精度误差补偿等研究具有实用价值.     

数控插齿机热误差模块化稳健性预测模型建立

针对数控插齿机固有的主轴进给系统结构带来的传动间隙引起波动性热变形建模预测精度不高的问题,提出一种基于均值平滑处理波动的模块化建模方法。利用模糊聚类结合灰色关联度方法和多元线性回归对该机床主轴x、y向分别建立热误差补偿模型,并计算预测残余值在不同分布范围的概率。结果表明：与传统热误差建模方法相比,模块化预测残余值在不同范围的分布较均匀,稳健性得到了有效提升,为热误差模块化建模方法提供了参考。     

加工中心主轴热误差的建模分析

采用五点法测量了加工中心主轴的温度场和热误差数据,研究了温度变化与主轴热误差之间的关系,并用不同的回归方法建立了两者的多元线性回归模型。经研究分析,利用偏最小二乘回归法进行建模具有较强的预测能力和较为理想的精度,可以满足加工中心热误差实时补偿的应用要求。     

基于二次多项式新本构模型的铝合金搅拌摩擦焊板材成形极限研究

针对铝合金焊缝性能低于母材、现有成形极限分析方法不适宜分析铝合金搅拌摩擦焊板材成形极限的现状,提出了一种基于二次多项式新本构模型的铝合金拼焊板成形极限理论模型。核心思想为利用材料自身的性能差异替代经典M-K理论模型的沟槽假设。针对铝合金硬化指数低、幂指数回归精度差的问题,将二次多项式新本构模型应用于M-K理论模型,最终建立了适合于铝合金搅拌摩擦焊拼焊板的成形极限理论预测模型。对铝合金搅拌摩擦焊板材进行了成形极限实验,并通过XJTUDIC三维数字散斑应变变形测量系统实时测量变形过程中的应变值,得到了铝合金搅拌摩擦焊拼焊板的实验成形极限图。最后对实验结果和理论分析结果进行了对比。相比传统的幂指数本构模型,二次多项式对应力-应变曲线的回归,无论在初试屈服阶段或后期变形阶段均有很好的吻合精度。幂指数最大拟合误差超过12%,而二次多项式的拟合误差小于1%,二次多项式回归模型能很好地拟合铝合金搅拌摩擦焊接接头的应力-应变关系;采用二次多项式本构关系的理论模型能很好地预测铝合金搅拌摩擦焊板材的成形极限,第一主应变的预测误差小于0.01;而幂指数理论模型则导致平面应变状态下的极限应变预测结果明显不准,在相同应变路径下第一主应变的预测误差达0.14。     

基于模糊C均值聚类法和多元线性回归理论的铣床热误差研究

为了降低铣床主轴旋转受温度影响而产生的位移变形量,提高铣床对零件的加工精度,采用了模糊C均值聚类法和多元线性回归理论对铣床主轴的热误差进行建模,实现铣床主轴加工误差值最小化;分析了模糊C均值聚类法筛选最优值的迭代过程,对铣床上不同位置的测量温度值进行分组,筛选出每组的最优温度值;采用多元线性回归理论,对铣床热误差理论预测模型进行了推导,通过实验验证多元线性回归理论所创建的热误差预测模型。实验结果表明:补偿前,铣床主轴Y方向和Z方向受温度影响产生的热误差最大值分别为45.0μm和28.0μm;补偿后铣床主轴Y方向和Z方向受温度影响产生的热误差最大值分别为3.2μm和3.8μm,误差范围都在4μm以内。采用模糊C均值聚类法和多元线性回归理论对铣床热误差进行补偿,铣床主轴运转受温度影响所产生的误差明显降低,从而提高了主轴定位精度。