由于当前已有方法未能考虑大型数控铣床转动轴误差测试点的分布问题,导致误差信息获取准确率下降,耗时增加。为了有效解决上述问题,提出一种大型数控铣床转动轴联动误差信息获取方法。将大型数控铣床运动部件的误差元素划分两类,分别对直线运动部件和旋转运动部件的两类误差进行数学建模。同时研究大型数控铣床转动轴误差测试点的分布方案,使用基于随机概率的SOM神经网络分类算法对各个测试点进行优化。以此为基础,组建大型数控铣床转动轴联动误差信息获取模型,有效实现大型数控铣床转动轴联动误差信息获取。仿真实验结果表明,所提方法能够有效提升误差信息获取准确率,减少误差信息获取耗时。

提出了转轴的可靠性设计方法，导出了它的设计计算公式，并对实例进行计算，取得了满意的结果。

为降低转动轴几何误差对转台-摆头式五轴机床精度的影响,提出了基于球杆仪的位置无关几何误差测量和辨识方法。基于多体系统理论及齐次坐标变换方法建立了转台-摆头式五轴机床位置无关几何误差模型,依据旋转轴不同运动状态下的几何误差影响因素建立基于圆轨迹的四种测量模式,并实现10项位置无关几何误差的辨识。利用所建立的几何误差模型进行数值模拟,确定转动轴的10项位置无关几何误差对测量轨迹的影响。最后,采用误差补偿的形式实验验证所提出的测量及辨识方法的有效性,将位置无关几何误差补偿前后的测量轨迹进行比较。误差补偿后10项位置无关几何误差的平均补偿率为70.4%,最大补偿率达到88.4%,实验结果表明所提出的建模和辨识方法可用于转台-摆头式五轴机床转动轴精度检测,同时可为机床精度评价及几何精度提升提供依据。