本文關鍵詞：TK6920重型落地鏜銑床綜合熱誤差檢測及建模研究

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【摘要】：隨著我國重型裝備制造業(yè)對大型零件加工的需求增加,重型機床作為工作母機日益受到重視。重型機床由于自身和工件尺寸大,行程長,因而易受環(huán)境溫度變化的影響產生整體熱變形;同時因其自身質量和慣量大,各個軸所需驅動功率較大,零部件溫升嚴重,加之車間環(huán)境溫度狀況復雜,各種熱源通過不同傳熱方式將熱量傳遞至機床各構件上,導致其產生較大的熱變形。這些熱變形相互疊加,使得主軸刀尖點產生偏移,降低乃至惡化機床加工精度。本文以TK6920重型落地鏜床為研究對象,針對“TK6920重型落地鏜床綜合熱誤差檢測及建模研究”這一問題而展開;運用有限元技術對該型機床展開了溫度場和熱變形場仿真分析,基于虛擬儀器技術開發(fā)了熱特性檢測系統(tǒng),設計了環(huán)境和不同工況下的熱特性實驗,通過實驗分析建立了具有魯棒性強的多元線性回歸熱誤差預測模型。論文主要開展了如下研究工作:1.在分析TK6920重型落地鏜床熱源和相應的邊界條件基礎上,根據經驗公式和理論模型確定各熱源的大小和對流邊界系數(shù)的大小,建立了整機和關鍵部件的有限元模型獲得了整機和關鍵部件的溫度場和變形場。2.依據TK6920機床溫升和熱變形的特點,設計出適合該型號機床的熱特性檢測系統(tǒng),并開發(fā)了熱誤差檢測專用夾具,合理布置了溫度和熱變形監(jiān)測點。3.完成了車間豎直方向上的環(huán)境溫度和多種工況的研究實驗;并分析了環(huán)境溫度分布規(guī)律及對冷機主軸熱變形的作用,同樣分析了多種主軸熱變形規(guī)律,結果顯示主軸熱變形變化與主軸轉速變化呈正相關。4.在以上分析基礎上,根據關鍵溫度測點優(yōu)化的相關理論,對該型機床關鍵溫度測點進行分類優(yōu)化,得到了關鍵溫度測點;建立了相關工況的神經網絡和線性回歸預測模型,并對比分析了不同工況模型的擬合度及其預測精度,結果證實了線性回歸預測精度高于神經網絡,從而確定了線性回歸模型作為熱誤差模型;通過該模型中關鍵溫度測點個數(shù)進行優(yōu)化,最終建立了包含環(huán)境溫度和優(yōu)化后的關鍵溫度測點模型。
【關鍵詞】：熱特性 重型機床 熱誤差檢測 熱誤差建模
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TG536
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 緒論11-18
• 1.1 背景11-12
• 1.1.1 課題來源11
• 1.1.2 課題研究目的和意義11-12
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀12-15
• 1.2.1 環(huán)境溫度對機床熱效應的影響12
• 1.2.2 不同轉速下機床熱特性分析12-13
• 1.2.3 溫度及熱誤差的檢測技術13-14
• 1.2.4 熱誤差預測模型14-15
• 1.3 本論文的主要研究內容和研究方法15-16
• 1.3.1 主要研究內容15-16
• 1.3.2 研究方法與技術路線16
• 1.4 本章小結16-18
• 第二章 TK6920落地鏜床熱特性分析18-34
• 2.1 機床熱特性相關理論18-20
• 2.1.1 熱源分析19
• 2.1.2 熱傳學基礎理論19-20
• 2.2 TK6920結構特點20-22
• 2.3 TK6920落地鏜床溫度場和變形場的有限元仿真分析22-33
• 2.3.1 熱有限元分析法22-23
• 2.3.2 TK6920有限元模型的建立23-25
• 2.3.3 TK6920溫度場分析25-30
• 2.3.4 該型機床熱變形分析30-33
• 2.4 小結33-34
• 第三章 TK6920熱特性檢測系統(tǒng)設計與實驗分析34-56
• 3.1 總體檢測方案設計34
• 3.2 TK6920熱特性檢測系統(tǒng)設計34-42
• 3.2.1 檢測系統(tǒng)硬件的設計34-38
• 3.2.2 檢測系統(tǒng)軟件設計38-42
• 3.3 環(huán)境溫度對TK6920熱特性影響的實驗42-45
• 3.3.1 測試方案設計42-43
• 3.3.2 環(huán)境溫度對TK6920熱變形影響實驗結果分析43-45
• 3.3.3 減少環(huán)境環(huán)境溫度對TK6920主軸熱變形影響的建議與措施45
• 3.4 固定轉速下TK6920機床熱平衡實驗45-48
• 3.4.1 實驗方案設計45-46
• 3.4.2 實驗結果及分析46-48
• 3.5 不同轉速下TK6920主軸熱變形的實驗48-53
• 3.5.1 實驗方案設計48-49
• 3.5.2 測試結果及分析49-53
• 3.5.3 不同工況下控制機床主軸熱變形的建議與措施53
• 3.6 TK6920切削實驗53-54
• 3.6.1 方案設計53-54
• 3.6.2 實驗結果及分析54
• 3.7 本章小結54-56
• 第四章 熱誤差建模及優(yōu)化56-72
• 4.1 熱誤差建模理論56-59
• 4.1.1 BP神經網絡模型56-58
• 4.1.2 多元線性回歸模型58-59
• 4.2 關鍵溫度測點的優(yōu)化選擇59-62
• 4.2.1 關鍵溫度測點的優(yōu)化選擇原則59-61
• 4.2.2 TK6920內部熱源溫度測點優(yōu)化61-62
• 4.3 考慮環(huán)境和內部熱對重型機床主軸熱變形的多元線性回歸模型及BP神經網絡模型62-66
• 4.3.1 多元線性回歸模型62-65
• 4.3.2 BP神經網絡模型65-66
• 4.4 各種模型與FEA對比分析66-67
• 4.5 TK6920熱誤差模型的優(yōu)化及應用試驗67-71
• 4.5.1 熱誤差模型優(yōu)化67-69
• 4.5.2 熱誤差模型應用試驗69-71
• 4.6 本章小結71-72
• 第五章 總結與展望72-74
• 5.1 全文總結72
• 5.2 后續(xù)工作及其展望72-74
• 致謝74-75
• 參考文獻75-78
• 攻讀碩士學位期間取得的成果78-79

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據庫 前1條

1 商鵬;阮宏慧;張大衛(wèi);;基于球桿儀的三軸數(shù)控機床熱誤差檢測方法[J];天津大學學報;2006年11期

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本文編號：1126755