主轴系统建模与刀尖点频响函数预测研究

为了获取稳定性叶瓣图所需要的刀尖点频响函数,基于响应耦合子结构分析法(RCSA)提出一种主轴系统建模方案。根据电主轴系统在实际使用过程中变化与不变化的部分将系统划分成主轴-刀柄基座、刀柄悬伸部分-刀具夹持部分和刀具悬伸部分三个子结构,并利用锤击实验、有限差分法、逆RCSA方法以及Timoshenko梁模型仿真获取各子结构的频响函数。这种模型不仅避免了复杂的结合面建模与参数识别过程,而且能简单、快速、准确地通过刚性耦合预测出不同刀柄-刀具组合下的刀尖点频响函数。以170XDS20Z11型电主轴系统为研究对象,对以上建模方法进行了实验研究,验证了本方法的实用性与准确性。     

基于柔度耦合子结构法的主轴-卡盘与工件结合面参数辨识

车削加工系统振动特性参数的获得对加工精度和加工质量的控制、加工参数选择有重要意义,主轴-卡盘子结构和工件子结构结合面参数难以精确测量和解析计算。基于柔度耦合子结构法(RCSA)建立车床主轴-卡盘-工件系统工件自由端频响函数的预测模型,用遗传算法对加工系统锤击激励模态实验频响函数与其频响函数模型预报值的相对误差进行目标函数寻优,辨识出子结构间的结合面参数。结果表明:预测模型与锤击激励模态实验获得加工系统工件自由端频响函数有较好的一致性,该辨识方法可应用于车削工件表面加工精度和加工质量的控制。     

基于热力耦合变形的机床主轴公差建模方法研究

机床主轴的公差建模很少同时考虑切削力与摩擦热耦合变形的影响,导致公差模型与工程实际存在较大差异,难以保证机床主轴加工精度的问题。为此,研究一种基于热力耦合变形的机床主轴公差建模方法。根据机床主轴的实际工况,运用小位移旋量理论表达特征的几何变动,建立主轴原始几何误差的Jacobian-Torsor公差模型;根据几何变动修正Jacobian-Torsor公差建模,增加典型配合特征的公差变动表示模型;利用ANSYS计算主轴在切削力与摩擦热耦合作用下的变形量;将结果引入修正的Jacobian-Torsor模型,得到热力耦合变形下的机床主轴公差模型。结果表明：主轴与轴承的装配间隙在径向y方向上的平动量减少0.009 mm,沿着径向的转动量减少0.000 8 mm,过盈增大,加快了主轴的磨损,影响主轴的回转精度。所设计的模型可为机床主轴的公差设计提供参考,并可预测和改善主轴的工作性能。     

高速机床主轴及刀具夹持系统的特性与分析

本文介绍了高速机床的高速电机主轴、高速磁一承主轴以及刀具夹持系统，并对其特性及其存在的问题进行了分析。     

基于动态测试的机床主轴系统仿真研究

讨论了精密数控机床在相对激振试验时的理论模型,确定了伪随机相对激振测试加工中心主轴系统动态特性的试验方案与测试系统,给出了激振器的安装位置,精确地测出70个点的响应,获得了反映加工中心主轴系统动态特性的各阶模态参数与图表,建立了整个主轴系统的动力学模型,据此对其试验结果进行了分析并对该结构的修改提出了相应建议,为后续试验提供了依据,并为主轴系统的动态优化设计奠定了良好基础.     

基于热传递函数的机床主轴热关键点辨识方法

针对机床热误差补偿技术中热态特性建模与热关键点辨识困难问题,提出一套较完善的主轴热态特性建模方法与热关键点快速辨识技术。考虑主轴系统温度与热变形等因素,建立主轴热态特性分析模型,结果表明:模型预测值与某精密卧式加工中心的热误差实测量值之间的误差均在20%以内,说明了所提建模方法的正确性。将模型输出结果用于主轴热关键点辨识,根据12个测点的热传递函数值筛选出6个热关键点;利用6个关键点的数据,基于BP神经网络建立一种主轴热误差预测模型;对比BP神经网络预测的输出值与热态特性模型的输出值,结果表明:最大误差为-0.060 36μm、最大相对误差为-0.200 6%,验证了所提热关键点辨识方法的有效性。     

机床-刀具-工件系统相对激振方法研究

立式铣床的振动模态,尤其是机床-刀具-工件系统的动态特性直接影响工件质量和加工稳定性。当前,主要通过分析激励刀具和工作台的方法获取刀具和工件系统的频响函数,并通过叠加法计算机床-刀具-工件系统的相对频响函数。该方法能够得到足够精度的幅值谱,但难于实现高精度的相位差。为解决这一问题,提出了一种相对激振方法,该方法可以直接得到高精度的机床-刀具-工件系统的相对频响函数,并对机床-刀具-工件系统的动态特性进行分析。结果表明:机床刀尖频响函数与对应的机床相对动柔度在整体上是一致的;在直接和交叉频响函数G_(xx)和G_(yx)的高频阶段,以及直接与交叉频响函数G_(xy)和G_(yy)的低频阶段差别较大。     

机床刀具-工件系统柔度影响因素研究

基于旋转坐标系统分析五轴数控加工中心刀具-机床系统柔度,利用正交三轴激励法直接计算在任意三维方向上的柔度值,对柔度的方向依赖性进行评估,进而分析夹持状态的变化对系统柔度的影响。利用ANSYS仿真软件在机床不同主轴旋转角和夹紧状态下的柔度值进行分析,进而得到五轴机床刀具-工件系统柔度图。切削试验表明,主轴旋转角和夹紧状态影响机床系统柔度,进而同时影响主轴弯曲模态,改变系统稳定性极限。     

基于蒙特卡罗方法的机床主轴可靠性预测

针对机床主轴可靠性的预测,提出了一种基于蒙特卡罗模拟仿真的机床主轴可靠度求解方法。阐述蒙特卡罗理论并建立主轴可靠性预测模型,采集机床主轴输出端电机的电压和电流信号,计算出电机的输出功率,并画出功率的时域图,结合数理统计和概率论相关理论得到样本均值的置信区间和可信度。利用蒙特卡罗仿真产生符合抽样样本的总体分布的随机数,通过置信区间和功能函数计算出机床主轴可靠性的无偏估计,判断数控机床运行状态下主轴的可靠性。实验数据结果分析表明,该方法可以有效地判断机床主轴可靠性预测,验证了方法的可行性。     

机床主轴/刀具连接系统离心力效应的分析及解决措施

文章通过弹性力学理论分析了高速状态下离心力对主轴／刀具连接系统特性的影响，提出了主轴装夹刀柄时的过盈量δ与脱松角速度ω^＊、主轴外径与刀柄内径之间的关系，以及主轴／刀具连接系统在离心力作用下膨胀后连接间隙△r与过盈量δ之间的关系。     

机床主轴系统的共振振型

机床主轴系统的固有频率,应处在机床上加工工件时不会发生共振的区域。 对于主运动为旋转运动的机床,工作主轴及其支承是最重要的系统,因为整个机床的质量和它有关。工作主轴直接地影响加工结果,切削时静载荷和动载荷作用于主轴系统,它们来源于传动装置和切削过程。除静态特性外,动态特性是机床主轴最重要的性能,过去在这方面所进行的许多科学研究工作主要着重于“主轴——支承”系统的固有频率,而且仅限于它的最低频率。     

基于LabVIEW的机床主轴回转误差测试系统

设计了一个基于LabVIEW编程的主轴回转误差测试系统.该系统通过变频器控制主轴转速,由电涡流位移传感器得到主轴位移数据,通过LabVIEW编写最小二乘法程序来处理数据并给出误差评定结果.     

基于ANSYS Workbench的数控车床主轴系统热-结构耦合分析

在有限元法与热应力学分析基础上,建立数控车床主轴系统的有限元模型,计算主轴系统热特性分析的边界条件.利用有限元分析软件ANSYS Workbench对主轴系统进行热-结构耦合分析,得到主轴系统的温度场分布和热变形,通过实验验证模型的正确性.同时计算不同主轴转速对主轴系统温升及热变形的影响,分析结果为主轴系统的优化设计及误差补偿提供了一定的依据.     

机床主轴系统的动态优化设计

以降低主轴产端动柔度值为优化目标，综合利用传递矩阵法和子结构的概念，寻找薄弱模态和计算共能量分布率，并编制了相应的计算机程序，使调参能方便地在微机上进行。     

机床主轴系统的动态优化设计

本文以降低主轴前端动柔度值为优化目标，综合利用传递矩阵法和子结构的概念，寻找薄弱模态和计算其能量分布率，并编制了相应的计算机程序，使调参能方便地在微机上进行。优化后的主轴结构可以提高机床的切削稳定性，从而满足工程应用的需要。     

基于ANSYS二次开发的机床主轴单元分析系统

基于VB和ANSYS提供的二次开发工具APDL,建立了数控机床主轴单元参数化分析系统.此系统具有友好、方便、易用的人机交互界面,对复杂、难于理解和掌握的ANSYS命令流进行了后台封装,避免了大量的重复性分析工作,提高了分析效率,为机床主轴单元的合理设计提供了依据.     

基于GRA-PCA的机床主轴系统热敏感点优化

热敏感点优化选取是热误差建模过程中的关键问题,所选取的热敏感点优劣将直接影响热误差模型的精确性和鲁棒性。提出一种灰色关联分析（GRA）和主成分分析（PCA）结合的机床主轴系统热敏感点优化方法,采用GRA筛选对热误差影响较大的温度测点,机床主轴不同位置处的多个测点温度值以及主轴在对应温度下产生的热漂移作为分析数据,通过计算温度变量与热漂移之间的灰色关联度,得到其灰色综合关联度矩阵,确定二者相关性后初选温度变量;根据PCA将高度相关的温度数据简化为较少的相互独立的主成分,将其作为后续热误差模型的输入,从而实现热敏感点优化。将该方法应用于数控机床主轴系统,优化完成的热敏感点数据作为主轴热误差模型的输入变量。结果表明：将优化所得热敏感点作为BP热误差模型输入,预测所得热误差与实际热误差的平均残差为0.83 μm,低于仅采用灰色关联分析法优化热敏感点的5.18 μm及仅采用主成分分析法优化热敏感点的4.57 μm,机床z轴热变形预测精度得到显著提高,有利于改善加工精度。     

机床主轴热误差的累积法建模研究

为实现数控机床热误差的快速精确建模,提出一种基于累积法的机床热误差建模新方法。对一台立式加工中心,利用温度传感器与非接触式激光位移传感器同步测量主轴温度变化及热变形值,对获取的模型数据进行累积算子求和,构建累积矩阵及热误差正规方程来估计模型中的参数以实现热误差建模。利用该方法构建的热误差模型分别与最小二乘法(LS)、最小二乘支持向量机(LSSVM)模型进行对比,结果表明:累积法的建模精度要高于最小二乘法,且建模时间比最小二乘支持向量机法要少。