基于结合面特性的机床整机精度设计系统研究

阐述了基于结合面特性的机床整机精度设计系统结构以及4大关键模块,并利用VB开发工具实现了基于结合面特性的机床整机精度设计系统。利用该系统实现了机床结合面特性参数的分析与管理,并基于多体系统理论建立了三轴数控机床静态几何精度模型,可对机床在整个加工空间的几何误差进行预估并对误差源进行敏感性分析;同时集成ANSYS软件,基于结合面特性可对机床整机动态性能进行分析。另外,通过有效管理机床设计过程中的设计经验以及动静态精度分析的知识,将有效地支持机床设计。     

GA-BP在数控机床结合面动态特性建模中的应用

针对目前我国对数控机床结合面动态特性理论建模难度大、效率低等问题,建立了数控机床固定结合面动态特性参数的神经网络模型,利用BP神经网络的自学能力,对固定结合面特性进行了分析预测。同时利用遗传算法全局搜索能力强的特点,对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,克服了其收敛速度慢和易陷入局部最优解的缺点。通过MATLAB对该算法进行编程。结果显示,该模型对数控机床结合面动态特性的判断基本符合实际。     

数控机床结合面动态参数的可视化数据处理技术

通过对数控机床结合面动态特性实验数据的整理和分析,针时目前我国对数控机床结合面动态特性理论建模难度大、效率低等问题,基于MATLAB,VB与SQL SERVER平台接口进行程序设计,开发了数控机床结合面动态特性实验数据处理系统,得出机床结合面各基本影响因素对其动态基础参数影响规律,给出理论解释,为以后CAD/CAM分析数控机床整机特性奠定了基础.     

基于神经网络的数控机床结合面动态特性参数建模与仿真

采用LM算法建立了固定结合面动态特性参数预测的神经网络模型,在模型中考虑到了影响结合面特性的各个参数,选取结合面特性试验数据对神经网络进行训练,用训练好的网络对结合面特性参数进行仿真.结果表明,用BP神经网络方法建立的结合面动态特性模型能够对结合面动态特性参数进行准确的预测.