龙门加工中心的热误差分析及神经网络建模

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我国现代加工制造业正发生着突飞猛进的进步,数控机床、加工中心在其中起到了推进助力的作用,让制造技术有了质的飞跃。数控机床已经成为衡量国强技先的标尺。随着发展,人们对数控机床提出了新的要求。高效率、高精度、高集成、高智能、柔性化、并联驱动化、网络化、绿色化加工技术已经成为二十一世纪数控机床的发展趋势。数控机床在加工的过程中,轴承、电机、导轨等会产生一定的热量,这些热量造成数控机床部分零部件产生热线位移或热角位移,即热变形。数控机床的热变形从而降低了加工精度,被加工件的这种误差就是热误差。通过查阅、计算等途径了解到,热误差对数控机床加工精度影响极大,甚至对被加工件有破坏性作用,在数控机床的所有误差中所占比重最大,有的高达一半以上。所以,有效合理的控制数控机床的热误差已经成为提高加工精度的重中之重。由此,不由得问我们如何提高?该采取哪些措施?本论文针对某型号龙门加工中心,利用热误差补偿的相关理论和方法对其热误差进行了分析和预测。本课题进行了以下工作:1.了解了国内外的研究现状,并提出目前存在的主要问题。2.阐述了ANSYS热分析的基本理论,包括:热传导、稳态瞬态传热、ANSYS软件的热分析过程、制定了数控加工中心的分析过程。3.对龙门加工中心主轴系统的热特性进行分析,对机床主轴温度场的变化及热变形作出预测,建立热误差的预测模型。4.针对数控机床热误差补偿领域中亟待解决的问题,进行了比较深入的理论研究,以便进一步提高数控机床的加工精度。在本研究中,应用神经网络理论建立了数控机床热误差补偿模型;数控机床热误差补偿的神经网络模型的建立是本研究的重点,基于BP神经网络的优良特性,建立了数控机床热误差补偿神经网络模型,利用试验检测出来的数据对该模型的结构性能进行检验和预报。总述:本论文整体分了五章,分别详细的做了分析研究,本着提高数控加工中心的加工精度为目的,从目前问题,基本理论知识,通过ANSYS热分析,BP神经网络建模,建立了合理有效的分析模型。通过上述的工作,降低了机床的热误差,同时保证了被加工件的加工精度。本研究有重要的实际意义。
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