基于热敏区域黄金分割的机床主轴热误差测点优化及试验

为简化机床热误差测点布置,提高测试效率,提出一种基于热敏区域黄金分割的测点优化新方法。以解决传统经验布点存在数据冗余、可信度不强等问题。从理论上分析出最佳测点的存在,并运用有限元分析软件对其进行热敏特性分析,得出主轴测点热敏区域,为测点优化节省了时间;在热敏区间轴线方向采用黄金分割优选法进行搜索,并以各测点热误差相关系数作为迭代条件确定最佳测点的位置;对最佳测点处的结果进行回归模型构建,并通过F检验法验证了该模型可信性较好、预测能力较强,为后续的热误差补偿奠定了基础。     

温度测点优化在机床主轴热误差建模中的应用

从理论和实验两个方面讨论了机床主轴温度场与热变形在动态特性上差异，证明了机床主轴上最佳温度测点的存在，并采用黄金分割法优化主轴最佳温度测点。     

主轴系统热特性参数修正中的温度测点优化布置方法

提出了一种基于信息论距离测度,将主轴系统有限元模型测点随时间变化的模拟温度值与实际温度值进行比较,有效地减少了温度测点的数量.本文以一种数控平面磨床的主轴系统为例,论述了基于距离测度对温度测点进行优化选择的方法.结果表明,该方法可以有效地简化主轴系统测点布置方案,为提高有限元模型精确度打下基础.     

精密加工中心热误差检测与温度测点优化

以卧式加工中心MCH63为研究对象,首先利用研制的温度和热误差检测系统测量了加工中心的温度场和热误差。然后基于变量分组优化的基本原理,引入修正的相关系数,确立了X、Y、Z三个方向用于建模的温度变量。最后通过RBF网络模型对该温度测点选择方法进行了验证。结果表明,该方法既能减少温度测点数量,又能保证模型的预测精度。     

机床温度测点布置技术与优化方法的研究

机床的热误差严重影响机床的加工精度,通过热误差补偿技术来减小热误差,从而提高机床的加工精度至关重要。温度测点的选择与优化是热误差补偿技术研究中的难点,本文综述了温度测点布置策略和优化方法,阐述了各方法的优缺点,并对温度测点优化技术的发展趋势进行了展望。     

数控机床直线进给轴温度测点优化研究

为分析数控机床直线进给系统的温度场,需要布置一定数量的温度测点来进行温度数据的采集。然而,测点的位置和数目都会对研究结果产生直接影响。为实现准确布置温度测点,文章提出一种基于统计学理论进行改进的Canopy-FCM-GRA温度测点优化模型。以某数控机床X向直线进给轴为例,首先根据测得的实验数据确定预聚类数,然后通过模糊矩阵和灰色关联度系数筛选出相应的温度敏感点,最后基于SVR理论分别建立温度测点优化前和优化后的温度-热误差预测模型,通过比较两个模型精度来验证温度测点优化的有效性。结果表明,温度测点优化效果良好,通过优化后的测温点可准确探究进给系统的热特性。     

基于Kohonen自组织竞争网络的机床温度测点辨识研究

提出一种基于Kohonen神经网络的温度测点辨识优化算法,用机床进给系统上不同位置处的温度测点变化值及定位误差作为输入样本来训练神经网络。利用该网络的自组织竞争将胜出的结果输出到相应的分类模式中,根据各类分类模式中温度变量与热误差之间的相关系数,确定出机床热关键点。通过多元线性回归理论建立了热误差模型,与基于变量分组优化方法的热误差模型比较发现,该方法具有更好的可行性和有效性。     

基于灰色关联和模糊聚类的机床温度测点优化

针对机床热误差补偿技术中温度测点优化选择的问题,提出采用基于灰色关联分析和模糊聚类分析相结合的方法对机床温度测点进行优化选择。采用灰色关联分析法计算温度变量与主轴热误差之间的相关系数,并据此优选温度变量,采用模糊聚类分析法对所选择的温度变量进行聚类,确定关键温度变量,结合关键温度变量建立热误差线性回归模型。在精密卧式加工中心MCH63上对该方法进行了试验验证,结果表明,温度测点的数量由29个减少到6个,机床轴向热误差由41.3μm减小到7.6μm。     

机床丝杠进给系统热误差测点优化及实验

针对丝杠进给系统热误差监测点多,且测点之间存在复共线性影响热误差建模精度的问题,提出了一种综合测点优化的方法.首先利用Pearson相关性分析筛选出相关性较高的点,其次利用灰色关联法求出各温度变量间的灰色关联度并由此建立模糊相似矩阵,再采用模糊聚类和F分布统计确定最优测点组合后,由偏相关性分析剔除弱相关变量并建立热误差...     

基于粒子群算法的车身测点布置优化

将粒子群算法应用于车身测点布置优化中,实例证明此算法具有收敛速度快、解质量高、鲁棒性好等优点,特别适合此类问题的工程应用.     

基于遗传算法的机床主轴结构静态优化设计

利用边界元法（BEM）对加工中心主轴系统进行力学模型的建立,并通过遗传算法（GA）对机床主轴结构进行优化设计,通过算例研究表明,对于多约束优化问题,利用该算法可以较好地获得全局最优解,给出的主轴参数优化合理,能够满足工程实际应用的需要。     

机床主轴的机械结构模糊优化设计

采用模糊数学的方法对某机床主轴的截面尺寸进行了优化设计，在满足主轴的静态特性、动态特性和尺寸约束的条件下，使得机床主轴质量最小。在优化设计方案中考虑了影响设计的模糊因素和约束的模糊性，建立了非对称模糊优化模型，采用最优水平截集法求解，得出优化设计结论。结果证明所采用的模糊优化设计方法是比较有效的，具有实际应用价值。     

基于ADAMS的机床高速主轴虚拟设计系统研究

针对高速主轴在数控机床中的推广应用问题,以加工中心高速主轴系统结构设计和性能分析为重点,应用虚拟设计原理、有限元分析和优化设计技术,对加工中心高速主轴系统在ADAMS环境下进行了动态仿真研究,开发了专用于机床主轴系统设计分析软件系统,给出了部分运行实例。该系统能提高产品的设计质量和设计效率。     

基于遗传算法的机床主轴动态特性优化设计

机床主轴的设计除了要考虑其强度和刚度外,尚须考虑其动态特性。机床主轴的动态特性设计可归结为特征值反问题的求解。本文研究了基于人工神经网络和遗传算法的机床主轴动态特性结构优化设计的求解方法,利用人工神经网络实现机床主轴动态特性的近似分析,借助遗传算法实现给定固有频率下的最小重量设计。计算结果表明了该方法的有效性。     

机床主轴温升试验研究及控制措施

在静压轴承主轴的实验平台上开展了主轴温升试验,通过对主轴转速与温升试验数据的分析,得出了影响主轴温升的主要因素,并提出了控制主轴温升的一些措施.     

基于改进PSO算法的数控机床主轴优化设计

通过分析主轴结构和加工过程中受载变形情况, 建立了主轴优化设计的数学模型。根据邓克莱法计算得到的一阶固有频率近似值,引入动态约束条件 。针对传统优化设计方法在解决主轴优化设计中出现的问题,引入粒子群优化 (PSO) 算法,并提出了一种惯性权重值适应性递减的粒子群（ADW）算法。将ADW算法用于数控机床主轴优化实例中,得到主轴结构参数优化组合。研究结果表明,运用所建立的主轴优化设计数学模型及改进粒子群算法可以得到主轴结构参数优化组合,充分显示了该研究方法的有效性。     

车磨复合机床主轴系统模态分析

利用有限元分析软件ANSYS建立车磨复合机床主轴系统的三维有限元模型并进行模态分析,得到了前4阶固有频率及模态振型,同时提出改善机床动态特性的方法,为类似主轴系统的模态分析提供了参考。     

基于ANN和GA的机床结构优化设计

机床主轴是机床中的重要部件,其设计对机床性能影响很大。在对主轴设计的各项要求中,刚度和振动稳定性是主要考虑的指标,将其归纳在一个含区域和性能约束的主轴结构优化设计数学模型中。借助有限元软件可获得不同主轴尺寸下的各项性能指标,利用人工神经网络(ANN)实现主轴各项性能指标的近似分析,并采用遗传算法(GA)实现了性能指标为设计变量隐式表达下的机床主轴结构优化设计。