在高速高精度數(shù)控機床中,熱變形導(dǎo)致的機床誤差問題日益突出,熱問題已經(jīng)受到越來越大的關(guān)注。主軸系統(tǒng)是數(shù)控機床最核心的功能部件之一,也是機床的主要發(fā)熱源,它的熱態(tài)性能對整臺機床的加工精度影響也最大。因此,如何快速準(zhǔn)確地辨識主軸系統(tǒng)的熱態(tài)特性,進(jìn)而控制主軸熱變形,已成為提高數(shù)控機床整機精度的重要研究課題。本論文結(jié)合國家自然科學(xué)基金“復(fù)合機床多主軸熱親近理論及空間耦合熱誤差協(xié)同補償基礎(chǔ)技術(shù)研究”(51175461)及國家科技重大專項“高檔數(shù)控機床數(shù)字化設(shè)計”(2012ZX04010-011),在對主軸熱態(tài)特性試驗研究的基礎(chǔ)上,進(jìn)行了主軸溫升特性快速辨識的研究,提出了3種快速辨識算法,并分別進(jìn)行了試驗驗證。同時開展了從溫度控制角度來減小主軸熱變形的方法研究,設(shè)計了一種新型的基于分形流道的主軸冷卻溫控結(jié)構(gòu),改變了傳統(tǒng)的螺旋形流道散熱結(jié)構(gòu),提高了主軸的散熱效果,降低了主軸熱變形。本學(xué)位論文的主要研究工作歸納如下：數(shù)控機床主軸熱平衡試驗是研制精密主軸的必要手段,是準(zhǔn)確獲取其熱態(tài)特性的實驗方法。但熱平衡試驗往往持續(xù)數(shù)小時,甚至更長時間。為縮短試驗時間,提出了基于運行熱模態(tài)分析的數(shù)控機床主軸溫升特性快速辨識方法,只需利用較短時間的溫度采樣數(shù)據(jù),即可快速預(yù)測出整個熱平衡的溫升曲線,獲得熱平衡時間和穩(wěn)態(tài)溫度,大幅度提高熱平衡試驗的效率。介紹了卡爾曼濾波理論及擴展卡爾曼濾波算法,然后具體闡述了無味卡爾曼濾波理論,因無味卡爾曼濾波在非線性系統(tǒng)狀態(tài)估計和參數(shù)辨識上的優(yōu)勢,被本文引入用于數(shù)控機床主軸溫升特性的辨識。當(dāng)模型不準(zhǔn)或?qū)υ肼暦植既狈α私鈺r,無味卡爾曼濾波算法會發(fā)生退化甚至發(fā)散的風(fēng)險,為解決這一問題,在無味卡爾曼濾波算法中加入了自適應(yīng)算法,使其能根據(jù)新的測量信息不斷地修正模型參數(shù)和噪聲統(tǒng)計參數(shù)。為解決熱態(tài)特性試驗時間過長的問題,提出最短辨識時間判定準(zhǔn)則,利用自適應(yīng)無味卡爾曼濾波算法,開發(fā)了一種新的主軸溫升特性快速辨識方法。支持向量機回歸算法在解決小樣本、非線性和高維模式識別問題中表現(xiàn)出了特有的優(yōu)勢而被用于時間序列預(yù)測,主軸的溫升模型也是一個時間序列,所以可以利用支持向量機回歸來預(yù)測溫度變化。同時提出了最短辨識時間準(zhǔn)則,能夠準(zhǔn)確確定預(yù)測溫升變化的最短時間。本文提出的基于支持向量機回歸的溫升特性快速辨識算法也可利用較短時間的溫升序列預(yù)測長達(dá)數(shù)小時的主軸溫升曲線。在立式加工中心主軸上進(jìn)行了熱態(tài)特性試驗,測量得到了若干溫度測點的溫度數(shù)據(jù),利用此數(shù)據(jù)分別驗證了基于運行熱模態(tài)分析的主軸溫升特性快速辨識算法、基于自適應(yīng)無味卡爾曼濾波的主軸溫升特性快速辨識算法和基于支持向量機回歸的主軸溫升特性快速辨識算法,結(jié)果表明這三種方法均能實現(xiàn)利用較短時間的溫度測量數(shù)據(jù)即可預(yù)測出從主軸啟動到主軸到達(dá)熱平衡狀態(tài)的溫升變化過程,大大縮短了熱態(tài)特性試驗的時間。為了更有效地控制數(shù)控機床的主軸溫升,提出了一種新型樹狀分形網(wǎng)絡(luò)的散熱方法,從理論上分析了它的傳熱特性和壓降特性,并與傳統(tǒng)平行流道網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了對比,證明了新型樹狀分形網(wǎng)絡(luò)具有更強的換熱能力和更低的壓降損失。在此基礎(chǔ)上,提出了一種新型的分形樹狀流道的主軸冷卻溫控結(jié)構(gòu)。建立樹狀分形流道散熱模型,在考慮流固耦合傳熱的基礎(chǔ)上,仿真分析了模型熱特性和流體動力學(xué)特性。在相同的對流換熱面積和相同的入口尺寸條件下,設(shè)計了傳統(tǒng)螺旋形流道散熱結(jié)構(gòu),并從壓降損失、溫度均勻性及性能系數(shù)三個方面來對比評價這兩種流道的散熱效果。結(jié)果顯示分形流道散熱結(jié)構(gòu)比傳統(tǒng)螺旋形流道具有更低的壓降損失、更均勻的溫度場分布和更大的性能系數(shù)。而且在鋼棒上制造了分形流道散熱套和螺旋形流道散熱套,通過實驗來驗證兩種流道熱特性和流體動力學(xué)特性仿真結(jié)果。
【學(xué)位單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類】：TG659
【文章目錄】：
致謝
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 論文研究的背景及意義
    1.2 數(shù)控機床熱態(tài)特性分析國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國內(nèi)外數(shù)控機床熱態(tài)特性數(shù)值仿真分析研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)外數(shù)控機床熱態(tài)特性試驗分析研究現(xiàn)狀
        1.2.3 數(shù)控機床溫升特性快速辨識方法研究現(xiàn)狀
    1.3 機床熱變形控制方法國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 機床熱變形控制方法國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.2 基于分形流道的散熱結(jié)構(gòu)設(shè)計國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.4 論文主要研究內(nèi)容
        1.4.1 當(dāng)前研究存在的不足及需要解決的關(guān)鍵問題
        1.4.2 關(guān)鍵問題解決方案及論文總體框架
第2章 基于運行熱模態(tài)分析的數(shù)控機床主軸溫升特性快速辨識研究
    2.1 引言
    2.2 熱模態(tài)理論
    2.3 基于運行熱模態(tài)分析的主軸溫升特性快速辨識方法
        2.3.1 運行熱模態(tài)分析方法
        2.3.2 快速辨識主軸溫升特性方法
        2.3.3 主軸模型驗證
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于自適應(yīng)無味卡爾曼濾波的數(shù)控機床主軸溫升特性快速辨識研究
    3.1 引言
    3.2 無味卡爾曼濾波理論
        3.2.1 卡爾曼濾波理論
        3.2.2 擴展卡爾曼濾波理論
        3.2.3 無味卡爾曼濾波算法
    3.3 基于自適應(yīng)無味卡爾曼濾波的主軸溫升特性快速辨識方法
        3.3.1 自適應(yīng)無味卡爾曼濾波法
        3.3.2 溫升模型建立
        3.3.3 快速辨識主軸溫升特性方法
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于支持向量機回歸的數(shù)控機床主軸溫升特性快速辨識研究
    4.1 引言
    4.2 基于支持向量機回歸的主軸溫升特性快速辨識方法
        4.2.1 支持向量機回歸理論
        4.2.2 基于支持向量機回歸的主軸溫升特性模型建立
        4.2.3 基于支持向量機回歸的數(shù)控機床主軸溫升特性快速辨識方法
    4.3 本章小結(jié)
第5章 數(shù)控機床主軸溫升特性快速辨識方法的試驗研究
    5.1 引言
    5.2 數(shù)控機床主軸熱態(tài)特性試驗
    5.3 三種快速辨識算法的試驗驗證
        5.3.1 基于運行熱模態(tài)分析的快速辨識算法試驗驗證分析
        5.3.2 基于自適應(yīng)無味卡爾曼濾波的快速辨識算法試驗驗證分析
        5.3.3 基于支持向量機回歸的快速辨識算法試驗驗證分析
        5.3.4 三種快速辨識算法的對比分析
    5.4 本章小結(jié)
第6章 新型樹狀分形流道網(wǎng)絡(luò)散熱結(jié)構(gòu)的特性研究
    6.1 引言
    6.2 樹狀分形網(wǎng)絡(luò)
    6.3 樹狀分形網(wǎng)絡(luò)傳熱特性研究
    6.4 樹狀分形網(wǎng)絡(luò)壓降特性研究
    6.5 本章小結(jié)
第7章 基于分形流道的主軸冷卻溫控結(jié)構(gòu)設(shè)計
    7.1 引言
    7.2 基于分形流道的主軸冷卻溫控結(jié)構(gòu)設(shè)計
        7.2.1 基于分形流道的主軸冷卻溫控結(jié)構(gòu)
        7.2.2 傳統(tǒng)螺旋形主軸冷卻溫控結(jié)構(gòu)
    7.3 仿真數(shù)學(xué)模型
    7.4 兩種散熱結(jié)構(gòu)的仿真分析
        7.4.1 壓降損失
        7.4.2 傳熱特性
        7.4.3 性能系數(shù)
    7.5 實驗驗證與分析
    7.6 本章小結(jié)
第8章 總結(jié)與展望
    8.1 論文工作總結(jié)
    8.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀博士期間參與項目與科研成果

【參考文獻(xiàn)】

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