高速木工机械电主轴热态特性分析

介绍了高速木工机械电主轴的特点,分析了高速木工机械电主轴单元的热变形机理.建立了某型高速木工机械电主轴热态特性有限元分析模型,利用ANSYS进行了稳态温度场分析,并利用分布加载瞬态热分析模拟了机床的实际工作情况,得到了电主轴的温度场分布情况,为有效控制电主轴的温升提供了理论依据.在分析结果的基础上,提出了改善电主轴热态特性的措施,为电主轴冷却结构设计提供了参考.     

150MD24Y20高速电主轴热特性分析

目的分析电主轴热变形产生及分布,为研究电主轴热误差,提高主轴加工精度提供理论依据.方法基于电主轴稳态温度场分布,采用ANSYS顺序耦合理论,分析高速电主轴热变形分布情况.通过电主轴测试系统建立热变形实验,测量高速电主轴工作端热变形,验证有限元仿真结果.结果仿真结果表明:随着电主轴速度增高,主轴热变形和温升也越来越大.电主轴在热稳态下,沿着轴向伸长而径向弯曲变形.结论当主轴材料一定,热变形与速度几乎呈线性关系,同时,主轴温升越大,热变形越大.此结论为有效控制主轴热变形,减小热误差及提高主轴稳定性提供理论基础.     

光机结构温度场计算精度方法的研究

接触热阻系数影响接触热阻值,进而影响热分析计算的精度。对摄远物镜系统的温度场计算精度的方法进行了研究,首先利用I-DEAS/TMG软件建立二维壳单元有限元模型,仿真计算稳态平衡工况,得到系统各部分的温度水平,然后与MSC.PatranNastran的三维体单元结构模型在相同边界条件下的稳态热分析结果进行对比,对比结果表明,接触热阻系数对系统的影响是显著的,在ZTC4与ZTC4之间的接触热阻系数应取160左右,而ZTC4与K9之间的接触热阻系数应为60左右。为光机结构的温度场精度计算提供了保障。     

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.     

高速电主轴热态性能有限元分析

以数控高速加工中心电主轴为研究对象,采用Solidworks软件建立了电主轴的三维模型,应用有限元分析软件Abaqus对电主轴模型进行了热态分析,绘制了电主轴的稳态温度场分布图,并求出电主轴在不同转速下的温度值.为电主轴冷却系统的设计提供了依据.     

基于损耗实验的电主轴温度场分析

目的分析高速电主轴温度场分布情况,为研究高速电主轴温升、热变形预测提供理论依据．方法建立高速电主轴1／4三维有限元模型,基于损耗实验计算主轴电机及轴承生热率前提下分析高速电主轴温升分布情况．通过电主轴测试系统建立温升实验,测量高速电主轴外壳不同部位温升验证有限元仿真结论．结果仿真结果表明：高速电主轴稳态温度场中转子处温度最高,温度为84．40C;高速主轴壳体最高温升出现在电主轴轴头处,温升为23℃,与实验结果相比误差为8．6％．结论通过分析温升仿真和实验得到高速主轴外壳不同部位温升不同,外壳温度变化是一个非线性变化过程,前2000s温度快速升高,2000s后温度逐步稳定．此结论为有效控制高速主轴温升,减小主轴变形及提高主轴精度提供理论基础．     

采用非线性估算法对铸造界面传热系数的研究

以试验中测得的铸件和铸型接触界面上的不同位置的温度为前提,利用有限元分析软件ANSYS模拟了铸造凝固过程的温度场,分析了在考虑热阻和不考虑热阻的情况下,计算结果对数值模拟准确性的影响;采用Beck非线性估算法求解了铸件和铸型间的界面传热系数,发现了金属铸造界面传热系数随时间的变化规律,以及铸型厚度对界面传热系数的影响.     

高速铁路单相单芯电缆接地损耗及热阻计算分析

高速铁路单相单芯电缆运行时,对导体温度的监控十分重要,如电缆温度过高,超出绝缘材料的允许值,则加快电缆老化,缩短电缆寿命,并为高铁运行带来安全运营隐患.本文对单芯XLPE电缆结构进行分析,介绍了IEC标准中稳态条件下电缆的发热方程和等值热路以及电缆本体热阻、介质损耗、金属护套损耗的计算公式,进而推导出了电缆稳态导体温度计算方法.     

金属多层隔热结构反射屏热阻对传热性能影响数值分析

针对金属多层隔热结构中反射屏的附加辐射热阻、反射屏与纤维层的接触热阻对热传导性能的影响展开数值分析,首先基于有限容积法和二热流法建立了离散化的系统热传导方程组,然后分析计算了反射屏在瞬态和稳态热传导过程中对辐射热流的抑制以及等效的附加辐射热阻;最后结合多点接触热阻分析理论,推导了反射屏与纤维层接触热阻的计算公式,并分析了纤维层填充压力和松紧度对接触热阻和热传导性能的影响,从而为改进金属多层隔热结构的性能和可靠性提供了参考.     

盘式制动器的温度场分析

分析了摩擦制动过程中界面热量产生的机理,考虑有机摩擦材料热特性随温度变化的特性及接触界面间的热阻,采用界面单元有限元技术对盘式制动器温度场进行了分析,避免了预先人为分配热流,使温度场分析的可靠性得到改善．     

高速电主轴单元的热态特性分析

由于电主轴系统高速运转时,产生大量的热,并导致热变形,本文基于ANSYS对高速电主轴单元的热态特性进行分析。文中采用有限元法对高速电主轴系统模型进行建模,并计算了电主轴系统的发热量及各部位热对流,通过ANSYS进行分析,得到了高速电主轴单元的温度分布、主轴端部的轴向和径向偏移量及位移图。从热态性能中可以分析得出热感应预载荷,并计算得出相应的强度和临界速度。同时研究发现,为了获得更多的预载荷,应该考虑热感应预载荷的影响。     

机床关键部件热接触变形的有限元计算

给出了外载条件下接触热阻的基本计算公式，然后用有限元法对立柱与主轴箱结构的接触变形进行了计算，并用实验验证了计算的准确性，为精密机术的设计，热控制和补偿提供了新的方法。     

考虑工件热变形的大型结构件误差建模与补偿

为减少大型结构件的加工误差,基于热特性分析建立了考虑工件热变形的综合误差模型及其补偿方法.分析光栅尺温度变化产生热变形的机理,并通过热流研究光栅尺局部的非线性温度变化规律,对龙门加工中心几何误差和热误差分别建模,并叠加生成复合误差模型.建立工件热变形与温度变化量之间的线性模型,并分析加工过程中复合误差与工件热变形之间的相互关系,建立考虑工件热变形的综合误差模型.利用数控系统外部机械原点偏移功能,应用自主研制的误差实时补偿系统,并依据考虑工件热变形的综合误差模型,实现对龙门加工中心的误差补偿.结果表明:只考虑机床误差时,复合误差模型有很高的预测精度,但并不能应用到有较大工件热变形的大型结构件加工中;而考虑工件热变形的综合误差模型在大型扭力臂的实际加工中效果良好,其加工定位精度至少提高了52%.     

机床主轴轴向热误差一阶自回归建模方法

针对机床主轴热误差经验建模法缺乏物理意义,建模精度和鲁棒性受热变形伪滞后效应影响较大的问题,从理论角度推导出一种具有明确物理意义且不受伪滞后效应影响的主轴热误差建模方法。将主轴简化为一维杆件,考虑主轴圆柱面与空气的对流散热,利用传热学得到一维杆在单端热源条件下温度场和热变形的解析表达式;对热变形表达式进行形式变换,推导得到一维杆在单端固定热源条件下热变形的一阶自回归表述形式;推导验证在变化热源条件下,一维杆热变形一阶自回归模型的有效性,并指出自回归模型系数与主轴物理特性、自回归时间间隔、热源条件的关系;进行有限元仿真,并在海德曼T65车床上进行实验验证。仿真结果表明,一阶自回归模型可有效估计一维杆在变化热源条件下的热变形,不受伪滞后效应影响。在T65车床上的实验结果表明,与多元线性回归模型相比,一阶自回归模型的鲁棒性更高且具有明确的物理意义。     

基于红外的电主轴温升在线检测系统

电主轴的发热问题是制约电主轴发展的重要因素,文章采用红外测温方法对电主轴的轴心温度进行检测,通过检测的温度值、电主轴转速、运行时间等参数建立温度预测模型,对电主轴温升及其故障进行预测和提前报警,达到延长电主轴寿命,防止轴承烧伤的目的,对电主轴的安全运行起到非常重要的作用。最后通过提出确实有效的降低电主轴温升、减少主轴热变形的方法,为电主轴的发展开辟了新的思路。     

数控车床主轴热误差SHO-LSTM预测建模

在高精度加工过程中,数控机床主轴误差对加工精度的影响较为严重。数控机床热误差占总误差比例高达40%~70%,是主要的误差源之一。为了提高热误差预测的精度,提出了一种使用海马优化算法(SHO)优化时序预测网络(LSTM)的精密车床主轴热误差预测建模方法。首先,利用羚羊优化算法(GOA)对模糊C均值聚类(FCM)的模糊矩阵常数、最大迭代次数、迭代终止条件进行优化并结合Person、Spearman和Kendall相关分析方法优化温度测点,使用手肘法确定最优分组规模。根据DB、BWP和Silhouette聚类评估指标评估温度测点聚类效果。其次,以车床主轴五点法获取的热误差数据和优化后的温度数据作为输入,使用SHO对LSTM的隐含层节点、全连接层节点、学习率、L2正则化常数进行优化,并使用S折交叉试验方法确定最优分组规模,建立主轴热误差SHO-LSTM预测模型。再次,在不同转速下对构建的热误差模型进行基于平均绝对误差MAE、均方根误差RMSE和平均绝对百分比误差MAPE的预测效果进行评估。最后在CKA6163A型车床上进行实例验证,使用五点法进行测量辨识,同时测量主轴附近的温度。实验结果表明：所提出的温度测点优化算法相比未优化的模糊C均值聚类(FCM)的DB指标降低了89%,BWP和Silhouette分别提高了59%和8.17%,对比结果表明优化后的聚类算法可有效降低温度测点间的共线性,提高预测模型的预测效率。所提出的海马优化算法(SHO)优化时序预测网络(LSTM)与未优化的时序预测网络(LSTM)相比,所提出的预测网络的均方根误差RMSE降低了42%,表明海马优化算法(SHO)可以提高时序预测网络(LSTM)的准确性;与天鹰(AO)优化卷积神经网络(CNN)相比,所提出的预测网络的均方根误差RMSE降低了3%;与反向传播神经网络(BP)相比,所提出的预测网络的均方根误差RMSE降低了57%,对比结果表明SHO-LSTM主轴热误差预测模型的鲁棒性和准确性更高。