机床主轴径向回转误差的测试与研究

给出了一种主轴回转误差动态测量的误差分离方法,提出了一套主轴回转精度的动态测试系统.该系统由位移测试单元、采样时钟单元、数据采集卡、通用计算机及数据处理软件组成.该系统用于电主轴回转精度的实际测量,取得了良好效果.     

误差分离技术在主轴回转误差检测中的应用

针对采用静态检测手段对机床回转误差的检测精度不高,本文提出把误差分离技术用于机床主轴回转误差的检测,把工件的圆度误差从误差中分离出来,从而提高了机床回转误差的检测精度。     

机床主轴回转误差测试研究

以LabVIEW为平台,设计了主轴回转误差实验系统。该系统由位移测试单元、采样时钟单元、数据采集卡及通用计算机组成。用于主轴回转精度的实际测量,取得了良好效果。     

两非正交传感器测量主轴回转精度的误差分离技术研究

提出非正交位置两传感器在线测量主轴回转精度的误差分离技术理论,可同时获得主轴回转误差和工件圆度误差的测量结果。本方法虽然存在原理误差,但具体实施时却有传感器调整容易、测试系统简单、成本低廉和便于测量等诸多优点。较现行三传感器更具有实用性、同时讨论了实际测量保证误差分离精度注意的几个问题。     

两非正交传感器测量主轴回转精度的误差分离技术研究

提出非正交安置两传感器在线测量主轴回转精度的误差分离技术理论,可同时获得主轴回转误差和工件圆度误差的测量结果。本方法虽然存在原理误差,但具体实施时却有传感器安装调整容易、测试系统简单、成本低廉和便于测量等诸多优点。较现行三传感器法更具有实用性。同时讨论了实际测量保证误差分离精度注意的几个问题。     

机床主轴回转误差测试系统的研究

针对机床主轴测试方法中存在的测量基准安装偏心的问题,提出了一种有效的解决方法,从测量原理、误差信号的处理等方面来阐述测试方法,最后通过实验对测量结果进行分析,实现了对测试方法的研究.     

一种气浮主轴径向回转误差的测量方法

详细论述了双传感器转位法测量气浮主轴径向回转误差的基本原理,该方法能有效地分离出主轴的回转误差和标准钢球的圆度误差,通过消除一次谐波来去除安装偏心。并且设计了回转误差的测试系统,该系统能满足测量的要求。     

基于LabVIEW的电主轴径向回转误差测量技术

应用数理统计法误差分离技术,开发了一套基于LabVIEW的电主轴径向回转精度的动态测试系统.该系统用软件分度替代了测量所需的角度测试装置--编码器,运用到电主轴回转精度测试,降低了测试设备的安装要求,从而使现场测试变得更准确、方便、有效.     

评定主轴径向回转误差的最小区域环计算法

在深入研究主轴径向回转误差评定方法的基础上，根据对误差评定的判别法则，提出了一种新的评定主轴径向回转误差的计算方法──最小区域环计算法。在该方法的计算中不需要试探，可以直接确定出最小区域环圆心移动的最佳方向和步长，较之以往的传统计算方法具有运算速度快和计算精确的特点。     

主轴径向回转误差评定的最小径向间距算法

本文提出一种用作主轴径向回转误差评定的新型的最小间距算法,该算法具有计算速度快又足够精确的特点。     

基于改进遗传算法的圆度误差评定

提出了一种应用遗传算法计算满足最小区域法的圆度误差的新思路,并对传统的遗传算法提出了一些改进,理论上可以获得全局最优解。仿真结果表明,该方法可以在变量的全局范围内有效、正确的评价圆度误差。     

基于改进遗传算法的潜孔钻机钻臂设计计算

钻臂是潜孔钻机的一个重要组成部分,需对其受力状况进行计算分析。在计算分析时,针对传统遗传算法效率不高等问题,本文运用改进遗传算法进行计算。该算法使用十进制数编码,采用"最优保存策略"加快收敛速度,使用"补充策略"避免早熟。以某型号潜孔钻机钻臂的设计为例进行计算分析,结果表明,改进的遗传算法可以提高计算的精度和效率。     

基于改进遗传算法的带传动优化设计

建立了以带轮体积最小为目标的优化数学模型，并运用实数编码策略、联赛选择机制及通过动态调整交叉概率和变异概率引入自适应算子对标准遗传算法进行改进，利用改进后的遗传算法对该问题进行了优化设计。计算实例表明，该方法具有较好的实用价值，可应用于同类零件的优化过程。     

基于神经网络和PID调节器的主轴回转误差的控制

本文介绍了神经网络和ＰＩＤ调节器的预测功能，提出了基于神经网络和ＰＩＤ调节器的主轴回转误差控制系统，实验表明该系统能有效地控制主轴回转误差对加工精度的影响．     

基于遗传算法的机器零件圆柱度误差评定方法研究

为解决机器零件圆柱度误差在线评定过程复杂和精度较低的问题,将遗传算法应用于圆柱度误差在线评定方法的研究中。根据测量装置的工作原理,建立了圆柱度误差评定的数学模型,并对其进行了简化;采用实数编码和引入迁移算子的遗传算法对最小区域圆柱度误差进行了评定,通过设计圆柱度误差在线检测装置,利用Matlab和VC混合编程的方式,完成了圆柱度误差评定系统的构建,最后采用实验数据对系统性能进行了测试。研究结果表明,所构建的误差评定系统能够简化误差评定过程,并可满足机器零件精度检验的要求。     

基于改进遗传算法的拆卸序列规划

拆卸序列规划是拆卸回收的关键部分,为了提高拆卸效率,找到产品最优拆卸方案,根据产品拆卸对象的优先关系和连接关系建立优先约束矩阵,同时依据拆卸组合优化的特点改进基本遗传算法的染色体编码方式和遗传算子,基于优先约束矩阵判别拆卸序列的可行性,改进算法流程,并利用MATLAB软件进行编码运行计算,得出产品的最优拆卸序列,最后通...     

基于整数编码遗传算法改进的起重机主梁优化

轻量化是起重机的发展趋势之一,利用优化技术减轻主梁质量是其关键而有效的方法之一。首先,综合考虑主梁设计模型中变量的离散性与连续性以及各类约束,对传统主梁优化模型进行了补充与改进;然后,对传统的整数编码遗传算法进行了改进,保留了选择、交配、变异操作产生的群体,扩大了搜索空间,能够处理新的主梁优化模型中设计变量取值区间不同、变量间有约束的情况;最后,以浙江省某企业的QD型起重机为实例,利用改进的整数编码遗传算法对主梁进行了优化求解,同时通过与现有算法的比较,优化模型的有效性和算法的收敛稳定性得到了验证。     

基于遗传算法的球度误差评定

首先对球度公差评定问题进行了综述.然后根据圆度公差的数学定义,引申提出球度公差最小区域条件下的评定模型,并给出遗传算法的适应度函数.随后给出算法实现中的中的关键问题.最后用实例对算法进行了检验,计算结果表明基于遗传算法的球度误差优化算法不仅符合最小区域的条件,而且易于理解和实现,能够获得全局最优解,保证了高精度、高效率.     

基于改进松鼠搜索算法优化神经网络的数控机床进给系统热误差预测

为探究数控机床进给系统中各因素对热误差的影响规律,建立精准的热误差预测模型。 在进给速度为 10 m/ min、环境 温度 20℃的条件下进行进给系统热误差测量实验,获得进给系统关键点的温升及热误差。 为提高预测精度,采用 Tent 混沌改 进松鼠搜索算法,并利用改进的算法对神经网络进行优化,建立热误差预测模型。 利用热误差测量实验获得的数据进行验证, 结果表明改进前的神经网络预测误差为 12. 23% ,改进后的模型预测误差为 8. 92% ,精度有较大提升。 利用预测模型针对不同 进给速度下相同位置处热误差进行分析,结果表明,进给系统中关键测温点的温度和丝杠各点的热误差随着进给速度的增加而 增加。 因此提出的预测模型可实现进给系统热误差的准确预测,为误差补偿提供理论依据。     

基于改进遗传算法的转炉炼钢过程数据特征选择

转炉炼钢生产过程数据特征选择是实现终点碳温预报的关键,针对生产过程高维数据不利于快速精确预测终点碳温的问题,提出一种改进遗传算法的转炉炼钢生产过程数据特征选择方法。首先采用皮尔逊相关系数衡量不同特征的重要贡献度,进而构造反映过程数据特征与终点碳温相关性的目标函数;然后通过目标函数定义了种群的最大、最小、平均适应度和随机个体适应度值4个变量,建立了一种自适应调节交叉变异概率机制,使得迭代寻优时种群分布更加合理的同时又提高了算法后期收敛速度,防止陷入局部最优。最后进行实际钢厂生产过程数据特征选择验证和对比实验,结果表明,特征选择平均用时为0.25 s,用于终点预报中温度误差在±5℃的精度为85.67%,碳含量预测误差在±0.01%的精度为80.67%。