【摘要】：在綜合考慮機床動靜態(tài)多種誤差源的基礎上,建立了各運動軸伺服運動模型和多體聯(lián)動模型,給出了刀具的實際運動位置和姿態(tài),基于包絡理論求解了曲面加工實際成形面,對比理想數(shù)學模型,對加工誤差進行了綜合預測和評判。以復雜非可展曲面——S試件為例,給出了S試件的銑削精度構建方法,分析了機床動態(tài)因素(位置環(huán)、速度環(huán)等)對零件銑削精度的影響,并通過切削實驗后的數(shù)據(jù)回歸分析予以驗證。建立了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的機床銑削誤差辨識模型,用于評估機床加工后的狀態(tài)。該平臺的搭建為實現(xiàn)大型、關鍵零件的加工精度預測和保障提供了技術支撐。
[Abstract]:On the basis of synthetically considering the dynamic and static error sources of the machine tool, the servo motion model of each moving axis and the multi-body linkage model are established, the actual motion position and attitude of the tool are given, and the actual forming surface of the curved surface is solved based on the envelope theory. Compared with the ideal mathematical model, the machining error is comprehensively predicted and evaluated. Taking complex non-developable curved surface S specimen as an example, the method of constructing milling accuracy of S specimen is given, and the influence of machine tool dynamic factors (position loop, velocity ring, etc.) on milling accuracy is analyzed. It is verified by data regression analysis after cutting experiment. The model of machine tool milling error identification based on neural network is established, which is used to evaluate the machine tool status after machining. The platform provides technical support for the prediction and guarantee of machining accuracy of large and key parts.
【作者單位】： 電子科技大學;成都飛機工業(yè)(集團)有限責任公司;中國電子科技集團公司第三十研究所;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51205048) 中央高校基本科研業(yè)務費專項資金資助項目(ZYGX2011J082)
【分類號】：TG547

【共引文獻】

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10 歐陽華平;賴健清;高光明;鄒林;石菲菲;楊自安;;西藏沙莫棍巴地區(qū)資源潛力遙感綜合預測研究[J];礦產(chǎn)與地質;2010年01期

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3 李開建;裂縫綜合預測技術在WD地區(qū)的應用[D];成都理工大學;2009年

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本文編號：2410355