文档介绍：博士学位论文.≥涛芙龟太津指导教师——监垦堂控—学科专业———盟幽锻淼妗繪数控扣座垫逞薹撞查佥蚯:型直立重壁建堡型窒作者姓名——』墅喳!!答辩日期——』盟己生卫生——论文题目
数控机床热误差模态分析、测点布置及建模研究摘要机床模态分析对研究机床热误差形成机理具有蚕静指导意义,本文以数控车削本文首先对国内外数控机床热误差补偿技术的研究现状作了概述与分析,在此基础上,对热误差补偿研究的主要问题也是难点如机床模态理论分析与机床热误差的联系、热关键点的优化选择、热误差建模技术进行了深入的分析研究,并通过仿真及实验应用证实本文研究成果可显著有效地改善机床的加工精度。主要研究内容简述如加工中心为研究对象,通过对比的方法对加工中心的两种模态饶L驼穸L进行了系统的理论分析解释,阐明了两种模态的实际物理意义,分析了它们的相似性及区别。分析振动模态的目的一是通过其与热模念的比较分析使热模态机理更清晰;二是将振动模态的叠加理论用来求解机床瞬态热变形。模态分析结果表明,振动模态特征频率及模态形状受外加位移约束影响,而热特征值及热模态分布则不受夕卜加位移约束影响;振动特征频率远大于热特征值,即热模态的时间常数通常很大;振动模态求解时,通常不考虑外加载荷的影响,而热模态求解时必须引入对流换热项;振动模态形状为矢量形式模态,而热模念则属标量形式模态。从模态求解方程的分析可看到,模态只是系统在某一特征频率下求得的特征向量,表征了系统各部位相对运动幅值的大小,而且这个向量的负向量依然是该频率下的模态。因此模态反映的只是系统的固有属性,而不是从表面看到的系统的瞬态真实响应,瞬态响应还受外部条件的很多制约,但瞬态响应可由模态叠加的方式求得。根据模态叠加理论,给出了热源功率及主轴旋转时表面对流换热系数的计算方法,并以数控车削加工中心为例,计算了主轴及主轴箱瞬念热响应和热变形。分析了机床热误差与刀具位置的关系,给出了相应极限误差的求法。分析了主轴头部在开始的一小段时涮内径向热变形为负值的原因。利用定义的热误差敏感度,根据热关键点间热误差敏感度差的绝对值和最大的原则,在侯选点较少的情况下,提出了一个简洁的算法来选择机床的热关键点度测点⒃谥髦嵘辖辛搜橹ぁ对于侯选点和关键点较多时的大规模优化痷猓岢隽诵〔ㄑ顾跤胍糯惴ɑ海交通大学博【宦畚厶
关键词:数控机床,热误差,有限元,模态分析,测点布置,建模合优化方法。分别对热关键点数量为个、龊个的情况进行了试验,结果表明,当关键点数量较多时,优化效果不十分明显,因为这时的热误差模型都是很精确的;当关键点较少时,优化效果很明显。分析也表明径向热误差与轴向热误差的热关键点通常是不一样的,有时需要分别进行布置各自的温度传感器。研究比较了几种常用热误差建模方法的性能特点。通过对比可看出:遗传算法建立的热误差模型也是与传感器的数量密切相关的,数量越多,精度越高,但对于同样数量的温度传感器,所建立的热误差模型不如多变量回归分析所建立的模型的精度高;而且遗传算法所建立的模型的精度具有一定的随机性。建模实例也表明,热关键点数量的多少对神经网络模型的精度影响较小,这是由于隐层神经元较多,因而网络权系数规模较大而增强了热误差模型的精度。当热关键点数量很多时,多变量回归建模的精度要好于神经网络模型,而当热关键点数量较少时,多变量回归建模的精度则差于神经网络模型。在综合比较几种常用建模方法的性能基础上,提出了分段修系数建模法,通过建模实例可看到,分段修『凳ㄋP途哂腥缦掠诺悖在样本数据点处模型计算热误差能够精确匹配实际热误差;在非样本数据点处,模型插值能力很强,计算热误差与实际热误差曲线拟合的很好;使用的传感器数量少,分段建模相当于用软件技术弥补了传感器数量的不足。最后,用我们自己研制的热误差实时补偿器,在数控车床上实施了实时补偿,以论证本文研究方法及其结论,实验与应用结果表明:数控机床实施实时热误差补偿后,热误差显著降低,大大提高了机床的加工精度。摘要
.瑃&瑃簍琽甌瑂簐甌籺;...甌海交通大学博Q宦畚.:瓾:
曲·甌,瓹.;摘’琾,,甌:,粀籭.—,,:,疭..,瑃—甌璺
篊,.,琺海变通人学博Q宦畚:琭,,
%——弹性模量矩阵;符号表川,!S邢薜ピP魏%——二阶应力张量对,坐标的偏导数/%——较虻奈灰;五——体积力瓯,￡——分别表示求解域的位移边界和力边界;%——二阶应变张量;!2牧系闹柿棵芏/Ⅳ——阻尼系数;“颉!7直鹗荕对亩蔚际鸵淮蔚际呸——边界位移霉——边界力起』——边界外法线与第,坐标轴之间的方向角余弦;取!!N灰频谋浞郑!S邢拊G蠼庥颍——单位矩阵;!!=岬阄灰葡蛄;!S邢薜ピG蠼庵柿烤卣螅!S邢薜ピG蠼庾枘峋卣螅!S邢薜ピG蠼飧斩染卣螅!S邢薜ピG蠼庠睾上蝣荆
硝‘,而:墨,工:椋墨,屯!7直鹞P藕判〔ǚ纸夂蟮囊患丁⒍逗腿妒甕,