模糊神经网络在精密卧式加工中心热误差的预测

为了提高精密数控机床的加工精度,减少精密机床的热误差,文章提出了模糊神经网络径向热误差的建模方法。以数控加工中心关键点的温度和主轴径向的热变形量的关系为基础,应用模糊神经网络建模法,采用精密卧式加工中心主轴径向热误差的数据,对机床主轴热误差进行建模与预报。从数控机床主轴建模试验结果分析表明,模糊神经网络预测模型能够较为精准的对机床主轴径向热误差的做出预测,在实际应用中有利于提高机床的补偿精度,对数控机床热误差补偿提供参照。     

精密主轴热变形误差的实验研究

主轴是机床的关键部件,其热变形误差是影响精密机床工作精度的主要因素之一。文章对镗床主轴的不同热变形误差形式及对加工精度的影响进行了讨论。依据ISO和ASME标准建立某型号精密卧式坐标镗床热变形误差的测试环境,采用高精度测试系统对其主轴进行温度和热变形误差的实验测试与分析。结果表明,主轴热变形误差严重影响机床加工精度,主轴转速影响其达到热平衡的时间及热误差大小,需采取有效措施对热变形误差进行补偿,优化热结构,进一步提高机床加工精度。     

基于模糊聚类与灰色理论的机床主轴温度测点优化方法

数控机床主轴热误差是影响机床加工精度的主要因素之一,主轴热误差温度测点优化对于准确建立机床主轴热误差模型、提高机床精度具有十分重要的意义。提出一种基于模糊聚类与灰色理论的机床测温点优化方法,通过对主轴测温点进行模糊聚类分析,根据Xie-Beni有效性指标评定,将温度点归为几类,然后通过对模糊聚类后的测温点与主轴热误差进行灰色相关性分析,实现机床主轴温度测点的进一步优化。试验结果验证了该方法的可行性与有效性。     

精密卧式加工中心主轴轴向热误差补偿方法

热误差是精密机床最主要的误差源之一。主轴是机床的关键部件,其热误差直接影响机床的加工精度。文章以某型号精密卧式加工中心主轴为对象,对其温度场和热变形进行了仿真分析。根据仿真结果发现主轴轴向热变形更严重,并结合机床结构确定温度传感器布置位置。在此基础上,对不同转速下主轴部分位置温度和轴向热误差进行现场测试。运用最小二乘法建立热误差补偿模型,直接结合机床FANUC数控系统实施主轴轴向热误差补偿。经实验验证,补偿后主轴轴向热误差减小了85%以上。     

数控机床主轴的神经网络热评价模型研究

热误差作为影响机床加工精度的重要因素之一,严重制约着机床加工精度的提高。而主轴是数控机床的关键功能部件,对其进行热特性研究对提高机床的加工精度具有重要的意义。将同一类型、不同使用年限的机床主轴温度值和热变形值作为评价指标,建立数控机床主轴的神经网络热评价模型;针对BP神经网络易陷入局部最优值、收敛速度慢等问题,采用粒子群优化（PSO）算法优化加权朴素贝叶斯（WNB）的初始权值,获取权值全局最优解,构建了粒子群优化加权朴素贝叶斯机床主轴热评价模型,实现对机床主轴热特性的评价。MATLAB仿真结果表明：PSO-WNB模型精度为941%,收敛速度快,预测精度高,优于BP神经网络,为数控机床热特性评价提供了新思路。     

数控机床热特性实验方法研究

随着中国制造2025的提出,智能制造对数控机床精度要求越来越高,机床热变形是影响加工精度的主要因素之一。从采集机床温度和主轴变形的角度,设计了温度及主轴变形采集方案,选用螺旋入孔式和磁吸式温度传感器,测量机床热源内部和表面温度,选用电涡流传感器测量主轴径向偏移量和轴向伸长量,采集了干切削和添加切削液两种加工环境下的主轴温度。分析可知,机床主轴电机温升最高,切削液能够带走大量切削热,有效减小切削热对主轴的影响,主轴转速越高温度越高,轴向伸长量越大。     

数控机床轴承预紧对主轴刚度的影响

主轴系统的工作性能,对工件的加工质量和机床生产率均有重要影响,对轴承实行预紧,可提高主轴刚度和主轴旋转精度.文章运用ANSYS软件并结合实测研究了轴承预紧与机床主轴刚度的关系,结果表明:通过增加前端轴承预紧量在一定程度上可以改善主轴弯曲刚度,为设计主轴系统提供了一定的借鉴.     

CXK630五轴联动车铣复合加工机床高速主轴热态特性分析

基于热弹性力学与有限单元法,研究了主轴系统的主要热源和热力学参数的确定方法,建立了CXK630五轴联动车铣复合加工机床高速主轴系统的有限元模型,计算了主轴的发热量,计算分析结果为后续加工中心主轴系统的优化提供了基础.     

卧式数控机床主轴系统热特性测试及研究

数控机床主轴系统的热特性成为影响机床加工精度的主要因素之一,有必要对数控机床主轴系统的热特性进行相关的研究。以AH130卧式镗铣床为研究对象,分析了数控机床的热变形机理,对数控机床热变形进行了描述,构建了机床主轴热特性测试实验,利用FLIR红外热像仪测温技术、激光三角测距技术测得机床主轴箱温度场分布以及主轴热变形。实验研究发现,主轴上越靠近主轴后部其温升越快,并且主轴Z方向的伸长量大于X、Y方向的变形量,研究工作对数控机床主轴系统的优化设计以及进一步热分析提供了有效的支持。     

KDP晶体超精密加工机床主轴系统模态分析

KDP晶体超精密加工机床的加工精度与主轴系统的振动存在着密切的联系。为了解决KDP晶体超精密加工机床的加工稳定性差、精度难以保证的问题,利用ANSYS Workbench软件建立了主轴系统的三维有限元模型,在此基础上对机床主轴系统进行模态分析,得到主轴系统的前6阶模态频率和振型并分析了主轴系统的模态频率及振型之间的关系。最后对主轴系统进行模态实验,实验结果与有限元分析之间基本吻合,最大误差为4.9%,验证了有限元分析结果的可靠性,为KDP晶体超精密加工机床主轴系统的优化设计以及轻量化研究奠定了基础。     

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.     

滑枕综合热补偿研究

新设计的滑枕热伸长补偿机构消除了滑枕达到热平衡之前因热变形造成的瞬态热误差。通过试验,测出机床达到热平衡后主轴的温度误差和机床对应的温度场,并利用最小二乘法拟合出该误差和温度值之间的数学模型,将数学模型输入数控系统中进行机床主轴的稳态热补偿,即温度误差补偿。这两种热补偿相结合的方式进一步提高了机床的加工精度,保证了数控龙门柔性生产线各种零件的加工精度要求。     

加工中心主轴部件及其主轴箱的热特性有限元分析

现代机械工业对机床精度提出了越来越高的要求.机床主轴部件和主轴箱的热特性是影响机床精度的主要因素之一.文章建立了加工中心主轴部件及其主轴箱的温度场模型并进行了数字模拟仿真.首先预测了机床主轴部件的热平衡时间能,并以温度曲线的形式表示出来,然后计算出主轴部件和主轴箱的热变形.依据这些我们能够得到主轴的轴向和径向误差,为主轴部件的设计计算奠定了基础.     

龙门加工中心主轴滑枕结构有限元分析技术研究

龙门加工中心主轴滑枕结构是连接刀具和机床的一个重要部件,其受切削力和受热变形将直接影响刀具的加工精度.通过建立龙门加工中心主轴滑枕结构的有限元分析模型,在计算热源发热量以及主轴滑枕结构热边界条件的基础上,利用ANSYS有限元分析软件在其工作状态下进行切削力变形分析、稳态热变形分析以及热-结构耦合分析.得到了主轴不同转速条件下主轴滑枕结构热态性能及刀盘直径方向变形规律,为该型龙门加工中心主轴滑枕结构优化设计和热变形补偿提供了理论依据.     

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。     

镗铣加工中心主轴热特性分析

应用有限元方法对卧式镗铣加工中心主轴进行建模,通过对主轴模型导热系数等参数的计算、热边界条件的确定,以及机床主轴轴承在不同转速下发热功率的计算结果,运用ANSYS Workbench对模型进行网格划分,并对其进行了热特性分析。结果表明:3号轴承发热量较大,对主轴温度场分布有着较大的影响,在机床主轴设计过程中,可以考虑通过改善冷却条件、热误差补偿等手段对主轴进行温度控制,以减小对机床加工精度的影响;轴承的发热量随着主轴转速的提高而提高,系统的热平衡温度也随之提高,达到热平衡所需时间也变长。分析结果为机床主轴的设计以及结构优化提供参考。     

基于模拟退火耦合粒子群算法优化BP神经网络的机床主轴热误差补偿研究

为了降低机床主轴运行产生的热误差,建立混合算法优化BP神经网络预测模型,通过实验验证预测精度。分析模拟退火算法和粒子群算法的不足,采用模拟退火算法耦合粒子群算法,给出混合算法寻优步骤。引用BP神经网络结构,构造机床主轴热误差预测模型,采用混合算法优化BP神经网络预测模型。采用实验验证主轴热误差预测精度,并与优化前进行比较和分析。结果显示:采用混合算法优化后的BP神经网络预测模型,其Y轴方向产生的最大误差值从7.3μm降低到2.3μm;而Z轴方向产生的最大误差值从7.5μm降低到2.6μm。同时,机床主轴整体误差波动幅度较小。采用混合算法优化BP神经网络预测模型,用于机床主轴热误差在线补偿,提高了加工精度。     

数控机床误差检测技术研究

研究了基于激光测试技术的数控机床误差识别与检测.在分析机床误差源和各误差项目的基础上,使用Ren-ishaw激光干涉仪和高精度位移传感器实现机床线性定位误差和主轴热误差的测量.该误差检测方法在机床工业研究中具有广泛的应用范围和通用性,对进一步提高数控机床的加工精度具有重要的研究意义.     

精密球加工机床的静压主轴

一、概述为了加工精密的球形零件,我们设计了专用球加工机床。该机床主轴采用了液体静压轴承。经过调试与试件试切,主轴旋转精度良好,满足了设计的要求。为加工精密球形零件,对静压主轴部件提出了如下要求:(1)主轴回转精度小于0.5微米。(2)主轴能正反转,并需无级调速,范围为100～1500转/分。(3)主轴部件热变形应尽量小。(4)主轴箱轴向移动距离为50毫米,在横向的偏移不大于0.5微米。对于装夹在主轴上的球形零件,主轴的径向与轴向回转精度是影响球的精度的主要     

二支承为滑动支承的主轴轴承跨距合理选择方法的探讨

机床主轴系统是各类机床中的重要部件,其工作性能的好坏将直接影响到被加工零件的质量,在机床主轴轴承设计已固定的情况下,主执轴承间的跨距应该取多大?它与主轴直径的关系如何?与主轴轴承的刚度关系如何?与主轴悬伸量受力点的关系如何?这是广大设计者所关心的问题,若选择得不妥当,不但影响主轴系统刚度,还将增大机床体积,增加机床重量;例如有些机床L/D取3～6(L为支承间跨距,D为主轴直径)作为设计依据,这种依据范围较宽,难以确切的选择。在过去由于使用的滑动轴承