基于逐步线性回归的温度测点优化

在数控机床热误差补偿技术中,温度测点的选择与优化是一个难点。文章采用逐步线性回归方法对核电轮槽铣床主轴箱的温度测点进行优化与建模。首先利用瞬态热-结构耦合分析了主轴箱在粗加工时的温升和热变形,再通过逐步线性回归方法对温度测点进行优化,利用优化后的温度测点建立了主轴X,Y,Z三个方向的热误差模型,最后对主轴箱在精加工运行时对所建立的模型进行了验证,结果表明:该方法不仅可以有效减小温度测点数目,还能保证模型的预测精度,三个方向的热误差均减小到5μm以下。     

基于FCM自适应模糊聚类的温度测点优化

在数控机床热误差建模中,温度测点的选择与优化是一个难点。针对传统的FCM模糊聚类方法对数控机床温度测点优化需要人为事先确定聚类数目,提出了一种FCM自适应模糊聚类测点优化方法。该方法在FCM聚类算法的基础上,建立了聚类数自适应函数,并自动给出最佳聚类数。通过对一台立式铣床进行实验验证,结果表明:FCM自适应模糊聚类方法自动将机床的温度测点由13个减少到6个。结合多元回归分析,建立了关键测温点的热误差模型,所建立的热误差模型精度较高,热误差由50μm减小到10μm以下,验证了该方法的有效性。     

基于模糊C均值聚类算法的温度测点优化与建模研究

在数控机床热误差补偿技术中,温度测点的选择与优化是一个难点。通过热成像仪获得了某立式铣床的温度场,根据温度场的分布情况,在机床上布置多个温度传感器。根据测量的温度和热变形数据,采用FCM模糊聚类和相关分析对温度测点进行了分组优化,然后利用多元回归分析建立了关键测温点的热误差模型,并通过实验进行了验证。结果表明:该方法能有效减少测温点,测温点由13个减少到5个,所建立模型预测精度较好,Y,Z方向热误差由50μm减少到9μm以内。     

基于有限元方法的环境温度对机床热变形的影响

以XK5034立式铣床为研究对象,通过ANSYS软件对其热特性进行了有限元分析,将分析得到的温度场与热成像仪实际测量的温度场进行验证,发现有限元分析的温度场与实际测量的基本吻合。在此基础上重点分析了主轴前端在不同转速和不同环境温度下的热变形,结果表明：随着主轴转速和环境温度的升高,主轴前端热变形增大;环境温度对主轴前端引起的变形在25℃出现拐点,当环境温度小于25℃,环境温度对主轴前端变形影响较小,当环境温度超过25℃,主轴前端热变形较大。