2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩173頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領

文檔簡介

1、近年來,隨著全球制造業(yè)水平的不斷提高,五軸數控機床作為能夠加工復雜型面的高端制造裝備正不斷拓展其應用領域,在此過程中,人們對于五軸數控機床在實際生產中的加工精度的要求也不斷提升。在“國家科技重大專項”(2009ZX04014-22、2011ZX04015-31)、“國家自然科學基金”和“高等學校博士學科點基金”等項目資助和支持下,本文以沈陽機床生產的一臺雙轉臺高速五軸加工中心為主要研究對象,進行了五軸數控機床幾何與熱誤差(包括平動軸空間

2、體積誤差、旋轉軸轉角誤差以及各類熱誤差)高精度檢測、魯棒建模和實時補償研究,并針對機床搭載的海德漢iTNC530五軸數控系統(tǒng)開發(fā)了基于多線程并行單片機構架的外置誤差實時補償系統(tǒng),進而分別對機床空切削過程以及典型五軸零件加工過程實施了一系列誤差在線預測與實時補償試驗,試驗結果驗證了本文所闡述的誤差建模與補償關鍵技術可切實降低五軸數控機床的運動誤差、提高零件的加工精度。
  本文的主要研究內容涵蓋了五軸數控機床幾何與熱誤差綜合實時補償

3、過程中涉及的關鍵技術與試驗驗證過程,可分為四大部分。
  第一部分:雙轉臺五軸數控機床誤差元素分析與誤差綜合數學模型。
  基于機床的特定結構,針對其在加工過程中可能產生的各項誤差元素進行了分析與分類,按照誤差元素的決定因素歸納了機床所有幾何及熱誤差元素。應用齊次坐標變換方法,在機床各部件上建立局部坐標系的基礎上,通過對比理想狀態(tài)與實際狀態(tài)下機床運動鏈坐標系的變換矩陣,建立了機床誤差綜合數學模型,將機床刀具與工件間的運動誤差

4、表示為各誤差元素的函數。通過針對綜合誤差模型中所涉及誤差元素進行二次分析,對所建綜合誤差模型進行了簡化,得到的簡化模型可更方便地運用于后續(xù)誤差建模及補償步驟中,為后續(xù)的誤差建模和補償工作提供了理論前提。
  第二部分:五軸數控機床全溫度范圍(冷態(tài)至熱平衡狀態(tài))多誤差精確檢測方法。
 ?。?)針對五軸數控機床全溫度范圍內平動軸運動誤差(也稱空間體積誤差),提出一種基于改進分步體對角線測量的誤差檢測方法。通過分析傳統(tǒng)分步體對角線

5、測量方法的測量原理及測量精度,針對測量過程中對測量精度影響最大的兩大因素——安裝誤差(Setup Errors)因素以及溫度狀態(tài)不匹配(Thermal Conditions Mismatch)因素分別闡述了改進方法:提出基于工作空間面對角線測量( Face-diagonal Measurement)的安裝誤差辨識新技術,從而去除安裝誤差的影響;提出基于機床重復溫升過程概念的全溫度范圍優(yōu)化測量步驟,在減少激光干涉儀安裝次數的前提下去除溫度

6、狀態(tài)不匹配因素對測量結果的影響。通過與常規(guī)的誤差逐項測量方法進行對比,驗證了改進分步體對角線測量方法可大幅提高體積誤差的檢測精度,所測得的誤差數據為后續(xù)建模過程提供可靠的數據基礎。
 ?。?)利用激光與精密多面鏡套件、高精度正弦波旋轉編碼器對五軸機床兩個旋轉軸的最主要誤差元素——轉角定位誤差進行了檢測。針對機床旋轉運動范圍及轉角誤差數值范圍較大的機床 C軸,采用激光與精密多面鏡套件對其轉角定位誤差進行檢測;針對旋轉運動范圍較小,轉

7、角誤差數值變化不明顯的機床 A軸,采用旋轉編碼器進行轉角誤差檢測。所測得的旋轉軸轉角定位誤差數據為旋轉軸誤差元素建模提供了數據基礎。
  (3)針對機床主軸熱漂移誤差,應用制造精度很高的標準芯棒代替機床刀具,利用專用夾具多工位同時裝夾非接觸激光位移傳感器,結合多通道信號采集系統(tǒng),同步高效采集主軸不同運動方向的熱漂移誤差數據及對應溫度數據,為主軸熱漂移誤差建模提供數據基礎。
  第三部分:五軸數控機床全溫度范圍多誤差優(yōu)化建模。

8、
  通過分析各誤差元素的產生原因與變化機理,將誤差元素分為不同的類型,針對不同類型的誤差元素應用不同的建模方法。
 ?。?)針對既與機床運動軸實際坐標位置有關也與機床溫度狀態(tài)有關的動態(tài)幾何與熱復合誤差,應用基于誤差分離技術的建模思想,將復合誤差按影響因素分解成不同的誤差組成部分,而后分別對各誤差組成部分進行建模,最后疊加生成可在任意坐標位置、任意溫度狀態(tài)下準確預測誤差值的整體誤差預測模型,通過將誤差預測值與誤差實際測量值進

9、行對比,驗證了所建模型的預測精度。
 ?。?)針對只與機床部件溫度狀態(tài)相關的單因素熱誤差元素,提出一種基于貝葉斯推斷(Bayesian Inference, BI)的最小二乘支持向量機(Least Square Support Vector Machine, LS-SVM)算法的建模方法,在對所建模型進行訓練時,正規(guī)化參數、核函數參數的選擇過程運用貝葉斯推斷方法,使所選參數滿足最大后驗概率分布。與其它熱誤差模型的預測效果進行比較后

10、,驗證了基于貝葉斯推斷的 LS-SVM模型預測精度完全滿足預測需求,尤其是主軸加工狀態(tài)變化時仍具有較高魯棒性。
 ?。?)針對只與機床坐標位置有關的靜態(tài)誤差,采用簡單的多項式擬合方法進行建模。
  第四部分:五軸數控機床全溫度范圍多誤差實時補償方法及實時補償試驗。
  (1)基于自主研發(fā)外置誤差實時補償系統(tǒng)的補償實現(xiàn)方法。針對機床搭載的海德漢 iTNC530五軸數控系統(tǒng),充分挖掘系統(tǒng)內部集成的軸偏置誤差補償功能,自主開

11、發(fā)了一套基于多線程并行單片機構架的外置誤差實時補償系統(tǒng)。該系統(tǒng)獨立于機床數控系統(tǒng)之外,結合建立的誤差元素綜合模型,可實現(xiàn)機床多誤差在線預測與實時補償功能。而且所實施的補償過程不會對CNC中的加工坐標造成影響,同時也不會使CNC執(zhí)行的工件加工程序發(fā)生改變。
 ?。?)五軸數控機床空切削狀態(tài)下多誤差實時補償試驗。基于外置誤差實時補償系統(tǒng)以及所建立的各誤差元素預測模型,在機床空切削狀態(tài)下進行了多誤差實時補償試驗,通過分析補償前后誤差元素

12、的變化驗證其補償效果。
 ?。?)五軸數控機床誤差綜合補償切削試驗?;诮⒌恼`差綜合數學模型,并結合各誤差測量值及所建誤差元素模型對誤差綜合數學模型進行迭代與簡化。運用簡化后的誤差綜合模型在機床切削典型五軸零件(標準球、葉輪)的加工過程中,對機床刀具與工件之間的位置、姿態(tài)誤差進行了綜合補償試驗,通過分析對比補償前后零件的敏感尺寸,驗證本課題所提誤差建模與綜合補償方法對五軸數控機床加工精度的改善效果。所有實驗結果由上海市計量測試技

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論