本文選題：重型數(shù)控機床 + 溫度測點優(yōu)化　； 參考：《機械工程學(xué)報》2016年11期

【摘要】：重型數(shù)控機床的熱誤差已經(jīng)成為影響其加工精度的一個關(guān)鍵問題。針對一臺典型的重型落地銑鏜床,以機床熱誤差測量試驗為依據(jù),分析該類機床溫度場的特點;據(jù)此提出一種旨在完成高效溫度測點優(yōu)化的改進系統(tǒng)聚類方法,該方法使用一種兼顧歐氏距離和相關(guān)系數(shù)的系統(tǒng)聚類準則,可以有效地降低優(yōu)化后溫度測點之間的共線性。基于優(yōu)化后的溫度測點,利用多元線性回歸分析,構(gòu)建了機床的熱誤差預(yù)測模型�，F(xiàn)場試驗數(shù)據(jù)表明,該方法可以將熱誤差預(yù)測的均方根誤差降低到10μm以下,相較于其他方法有著更高的熱誤差預(yù)測精度,有望在其他重型數(shù)控機床的熱誤差建模和預(yù)測研究中得到更大的推廣應(yīng)用。
[Abstract]:The thermal error of heavy-duty NC machine tool has become a key problem affecting its machining accuracy. Based on the thermal error measurement test of a typical heavy-duty ground milling and boring machine, the characteristics of the temperature field of this kind of machine tools are analyzed, and an improved system clustering method is proposed to optimize the temperature measurement points of this kind of machine tools. This method uses a system clustering criterion which takes Euclidean distance and correlation coefficient into account and can effectively reduce the collinearity between the optimized temperature measurement points. Based on the optimized temperature measurement point, the thermal error prediction model of machine tool is constructed by multiple linear regression analysis. Field test data show that this method can reduce the RMS error of thermal error prediction to less than 10 渭 m, and has higher thermal error prediction accuracy than other methods. It is expected to be widely used in thermal error modeling and prediction of other heavy-duty NC machine tools.
【作者單位】： 清華大學(xué)精密超精密制造裝備及控制北京市重點實驗室;
【基金】：國家科技重大專項(2013ZX04013011,2015ZX04011002) 國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(973計劃,2011CB302400) 國家自然科學(xué)基金(51275260) 清華大學(xué)自主科研計劃(2014z22068)資助項目
【分類號】：TG659

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本文編號：2000062