SMART-CNC超精密数控曲面磨床综合误差补偿技术

为了能进一步提高数控磨床的磨削加工精度,运用多体系统运动学理论、神经网络方法和有限元分析方法,分别对SMART-CNC超精密曲面数控磨床的空间几何误差、热变形误差以及力变形误差进行了建模和计算,通过逆运动学迭代求解算法求解出可消除磨床几何误差和载荷误差的精密加工数控指令值,通过神经网络算法所控制的微位移夹具机构,消除了磨床热变形误差的影响.实验结果表明,综合运用上述误差补偿方法后,将该磨床的磨削误差由原来的0.225 μm减小到0.045μm,取得了比较明显的综合补偿效果.     

数控凸轮轴磨床精度可靠性维持技术

针对数控凸轮轴磨床随着使用时间的增加机械零部件磨损、变形等导致加工精度可靠性下降的问题, 提出了利用软件补偿数控凸轮轴磨床的几何误差以提高加工精度可靠性的方法.分析了数控凸轮轴磨床在磨削时的几何误差源, 利用多体系统运动学推导出了含有几何误差项的数控凸轮轴磨床精密磨削运动学方程, 给出了方程的迭代求解方法.对某数控凸轮轴磨床进行了几何误差补偿仿真与加工实验.通过对补偿前、补偿后与新机床加工件轮廓误差值的Wilcoxon秩和检验, 结果表明, 软件几何误差补偿技术对维持数控凸轮轴磨床加工精度可靠性具有显著作用, 为几何精度下降的数控凸轮轴磨床加工出高精度的凸轮轴产品提供了一种方法, 也为研究数控机床可靠性开阔了思路.     

数控磨床磨削运动精度分析与控制方法的理论研究

在大中型工件的精密磨削过程中,数控磨床的运动精度是影响工件几何形状误差的重要因数.运用多 体系统运动学理论,建立了计及误差的数控磨床运动方程,揭示出保证精密磨削过程得以实现的机械系统运动 本质,并以此为基础,提出适合精密磨削运动控制的数控指令生成方法.     

精密数控立式静压圆台磨床热特性分析

通过建立高精密数控立式静压圆台磨床的有限元模型,进行磨床热源分析,研究了各热源发热量的计算方法,进行了温度场分析求解、热结构耦合分析,得到了立式磨床的热特性、热变形误差。通过机床热变形对精度的影响计算分析,提出发热量控制、优化机床结构、减少热误差措施。     

轴对称非球面平行磨削Y轴向对刀误差补偿

在光学系统中应用非球面光学元件能够提高光学系统设计灵活性,改善光学系统成像质量,缩小光学系统尺寸,在整体上减轻系统质量。本文通过系统分析轴对称非球面元件精密磨削工艺过程中的轴向对刀误差等加工误差因素,建立轴向对刀误差校正方法,并将其运用到轴对称非球面精密磨削与抛光加工过程中。由实验可知：通过误差补偿,加工时间节省60%以上,Φ80mm口径非球面抛光后的面形精度PV值为0.62μm（0.982λ）,RMS值达到0.093μm（0.147λ）,满足非球面面形精度要求。实验结果验证了理论分析与误差补偿方法的正确性,实现了轴对称非球面光学元件的快速精密加工。     

精密车削中心热误差和切削力误差综合建模

热误差和切削力误差是影响数控机床精度的最重要的两个误差源,误差补偿技术是一种消除机床误差经济有效的方法,而有效的误差补偿依赖于准确的误差模型.在对切削加工过程中的热变形和切削力分析的基础上,选取合理的参量,采用BP神经网络和PSO算法相结合的优化方法建立了热误差和切削力综合模型.BP-PSO建模方法改善了网络模型的收敛速度和预测精度.基于所建误差模型,对一台精密车削中心加工实时补偿后使得径向加工误差从27 μm提高到8 μm,大大提高了车削加工中心的加工精度,验证了模型精度.     

精密长丝杠磨削热变形规律研究

研究了精密丝杠磨削过程中的内部温度分布规律,采用二维热传导模型和简化的一维模型求解了精密长丝杠的内部温度场分布规律,为精密丝杠磨削过程中热变形误差的补偿提供了依据。     

开放式数控切割机神经网络误差补偿研究

分析了影响数控火焰切割机加工精度的主要因素,利用开放式数控系统的软件开放性,提出了采用IGCAQBP学习算法的神经网络方法来对包括金属热变形、机械传动误差等非线性因素在内的多种因素造成的加工误差进行误差补偿,设计了嵌入开放式数控系统中的神经网络误差补偿器,给出了实用的补偿器使用方法,并对误差补偿功能进行了扩展,仿真结果和实际应用表明该方法稳定有效。     

数控凸轮轴磨床加工过程的智能控制

由于现有数控凸轮轴磨床磨削凸轮的轮廓和尺寸精度均受到限制，为了提高加工精度、生产效率，对模糊神经网络控制器进行了研究，利用它来控制数控凸轮轴磨床的加工过程，用梯度法实时修正模糊控制器的输入和输出隶属度参数，得到一种在线模糊自适应控制的方法，通过仿真实验证明该方法是可行的。     

SiCp/Al复合材料的ELID精密加工工艺

针对高体积分数SiCp/Al复合材料的加工难题,采用在线电解修整精密磨削加工工艺对其进行精密磨削实验研究.首先,通过建立单颗粒磨削模型,得到磨粒的最大变形磨屑厚度,进而利用Matlab软件,得到SiCp/Al复合材料塑性域磨削的试验参数范围.然后,通过单因素试验探究磨削深度、砂轮转速以及工件移动速度对加工表面粗糙度的影响,利用正交试验最优参数与理论分析得到的塑性域磨削的试验参数范围进行对比,确定了最优工艺参数.最后,以最优试验参数对体积分数40%的SiCp/Al复合材料进行精密磨削加工,获得表面粗糙度Ra 0.030μm的加工表面.研究表明:应用ELID精密磨削加工工艺,采用W5铸铁基金刚石砂轮,当砂轮转速为1 500 r/min,磨削深度在0.1μm,工件移动速度为2 m/min时,磨削效果最佳.     

基于BP人工神经网络的球磨机钢球配比预测模型

采用BP神经网络对实验室磷矿球磨机磨矿中的钢球配比与磨矿产品粒级分布的关系进行建模, 解决选矿厂磨机生产中钢球配比的计算问题. 建立的BP神经网络预测模型通过磨矿产品粒级分布来预测对应的球磨机内钢球配比,预测绝对误差控制在3%以内,但预测相对误差较大且不稳定,说明在钢球配比与磨矿产品粒级分布的关系建模中该建模方法具有一定研究价值,该模型进一步优化后可具有工业应用价值.     

非球面并联仿形磨床的靠模原理与误差分析

本文介绍了并联仿形法加工光学非球面的靠模原理,并提出了一种加工测量一体化的非球面磨床的总体结构.运用齐次坐标转换法,对磨床的误差传动链进行了详细分析,建立了误差方程.结合实际,若线误差取0.2μm,角误差取0.2,″则最后的加工精度,按概率法合成可达1.65μm量级,具有实用价值.     

基于L-M算法网络的卫生瓷干坯强度的预测

采用Levenbcrg—Marquardt算法对BP神经网络进行改进，对获得的实验数据进行训练，首次建立了卫生陶瓷凝胶注模成型工艺中单体、引发剂、交联剂、催化剂含量和坯体干燥强度的映射网络模型，从而可利用该模型来预测在一定的有机成型添加剂含量下卫生陶瓷的干燥强度。结果表明，其预测平均误差小于0.6％，说明神经网络用于卫生陶瓷凝胶注模成型后性能的预测是完全可行的。     

Efficient Grinding Method for Face Gear with Long Radius Disk Wheel

In order to improve the machining efficiency of the dish wheel grinding face gear, two changes are proposed:a disk wheel grinding face gear with a long radius and a multi-axis movement optimization method for tooth surface correction. Based on the grinding principle of face gears, the equation of the long radius disk wheel is deduced. Based on the structure of the machining tool, the tooth surface equations of the face gear shaped by the long radius disk wheel are established. Furthermore, an optimization model of face gear tooth surface correction is established, and the machine tool motion optimization of face gear tooth surface correction is completed; Finally, a long radius disk wheel grinding face gear test is performed. After the face gear tooth surface correction, the maximum value of the tooth surface deviation is reduced from 180 μm to 16 μm which verified the correctness of the machining method.     

磨齿机电主轴热特性及热误差建模

针对磨齿机在磨削加工时,电主轴存在热致误差等问题,提出基于模糊神经网络（FNN）建立电主轴热误差模型的方法.分析电主轴内部的热生成和热传递机理,得到内部的传热规律.通过计算热载荷和边界条件,利用有限元分析（FEA）软件对电主轴系统的温度场和热变形进行数值模拟,得到电主轴系统中温升和热变形最大的部位.通过电主轴热误差实验获得温度和热变形数据,分别训练模糊神经网络和BP神经网络,建立温度场和热变形之间的热误差模型,对主轴热误差进行预测.结果显示：在电主轴径向热误差预测模型中,模糊神经网络模型和BP模型的建模精度分别为96.74%和89.77%.这表明模糊神经网络模型建立的热误差模型,在拟合和预测精度上优于BP神经网络模型.     

自适应BAS优化RBF神经网络的短时交通流预测

为提高短时交通流预测精度,针对传统径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络短时交通流预测模型中心值固定、易受漂移数据干扰问题,提出自适应天牛须搜索算法(beetle antennae search algorithm, BAS)优化RBF神经网络的短时交通流预测模型。模型采用自适应步长提高BAS算法迭代速度和寻优能力,结合DBSCAN聚类确定RBF神经网络隐含层径向基函数网络中心,进而优化神经网络结构。通过路网真实交通流数据进行训练,选择常用于短时交通流预测的BP神经网络,RBF神经网络,广义RBF神经网络进行对比。结果表明：优化后的模型预测结果相较BP神经网络平均绝对误差降低了1.87%、平均绝对百分比误差降低了15.96%、均方根误差降低了3.24%,拟合度提高了3.96%;相较广义RBF神经网络平均绝对误差降低1.36%、平均绝对百分比误差降低了5.01%、均方根误差降低了2.19%,拟合度提高了2.5%。改进后的短时交通流预测模型能够为智能交通诱导提供可靠的预测值。