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。     

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。     

精密丝杠热变形误差的计算模型及其简化计算

建立了丝杠磨削热引起的温度分布理论计算模型,在此基础上分析了温升与工件热变形的关系．利用神经网络对丝杠热变形误差的计算模型进行了简化,通过输入有关的磨削参数(磨削功率、工件转速、螺纹长度等)．即可预报输出丝杠的热伸长．     

刀具螺旋槽磨削加工及其数控编程

刀具螺旋槽磨削已成为通用的成型方法，需要通用的数控加工程序。本文根据刀具螺旋槽成型的数学模型及磨削方法．详述其数控加工软件的编制步骤。以加工钻头螺旋槽为例．该数控程序已在WALTER五轴CNC联动磨床上运行通过。     

数控凸轮轴磨床运动误差分析与建模技术

为了对某数控凸轮轴磨床的运动误差进行分析和建模,分析研究了各运动部件间运动形式和误差类型,运用相邻体坐标系间的运动变化来表达2相邻体之间的运动情况,建立了相邻体之间的理想运动方程和有误差情况下的实际运动方程.将相邻体间的实际运动方程进一步推广到任意低序体阵列分析当中,为研究多分支数控凸轮轴磨床误差建模提供理论基础.将复杂的多分支链数控凸轮轴磨床抽象为简单的多体系统,对各运动部件建立相应的体坐标系和运动参考坐标系,求出相邻体间对应的变换矩阵.最后,将机床运动部件划分为"工件-床身"和"砂轮-床身"2条运动链,提出了有误差影响情况下实现精密加工约束条件方程为P_w=P_t,且对该方程进行了求解,为数控凸轮轴磨床误差补偿的研究提供了必要条件.结果表明:误差补偿后的机床加工精度显著提高.     

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。     

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.     

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.     

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。     

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.     

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。     

基于迟滞神经网络的风速时间序列预测

为了改善风速时间序列的预测性能,提出了一种基于迟滞神经网络的预测方法.通过改变神经元激励函数的方式将迟滞特性引入神经网络中,以增强历史输入对当前响应的影响,从而提高有用信息的利用率,提高风速时间序列的预测性能;借助于相空间重构理论构造风速预测训练样本,采用梯度下降法对网络权值进行训练,利用遗传算法对迟滞参数进行优化.仿真结果表明:与传统神经网络及ARMA模型等方法相比,迟滞神经网络能够有效减小风速时间序列的预测误差,提高预测性能.