基于深度学习的五轴机床变姿态下动力学特性预测

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五轴数控机床是一款高精尖的制造设备,可用于精密制造,被广泛应用于航海、航空航天、高精密医疗设备等领域。五轴数控机床除了拥有三轴数控机床的三个平动轴外,又增加了两个旋转轴,扩大了加工范围,使得其可以加工复杂曲面及高精尖零件,但同时也带来了动力学特性弱化的问题。五轴数控机床的摆动轴和转动轴是五轴机床的核心组成部分,它的动力学特性将影响加工稳定性,零件精度和表面粗糙度。在不同的加工位姿下,由于摆动轴或转动轴的中心质量发生偏移,其动力学特性会发生显著的变化。因此,研究五轴数控机床的动力学特性,构建动力学特性在工作空间内的分布规律,对提高机床加工的稳定性,提高零件的加工精度有重要意义。本文的主要研究内容如下:(1)五轴机床工作空间内动力学特性建模分析。以摇篮转台型五轴数控机床为研究对象,根据其拓扑结构构建动力学模型、推导动力学方程式,获得五轴机床加工空间内动力学分布规律;利用有限元建模分析方法对机床连接节点处进行理想化的近似处理,通过变姿态下的有限元仿真实验,定性的分析五轴机床不同姿态下的动力学特性分布。(2)五轴机床变姿态下动力学特性测试系统研究。针对五轴数控机床的结构特点,明确机床动力学特性测试的目标参数,研究机床变姿态下的激振信号设计,制造一款五轴机床变姿态下的激振测试仪器,分析激振仪器对实验测量结果的影响,完成五轴机床动力学特性测试系统的设计与搭建。(3)基于深度学习的动力学特性建模算法研究。根据深度学习理论构建动力学特性预测模型,明确所用神经网络类型、设计神经网络架构、研究神经网络算法,完成动力学特性预测算法建模,获得机床变姿态下的动力学特性分布规律,利用迁移学习模型获得同类型机床变姿态下的动力学特性分布规律。(4)五轴机床变姿态下动力学特性测试实验。根据摇篮转台型五轴数控机床的工作空间搭建激振测试系统,完善激振测试信号的数据处理过程和系统参数识别方法;运用所设计的激振测试仪器完成对五轴数控机床的激振测试实验,获得实验机床的动力学特性分布规律。
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