为解决某加工中心电主轴的热误差补偿问题,建立预测精度高、鲁棒性强的热误差补偿模型。搭建实验台,利用美国雄狮回转误差分析仪采集电主轴的温度场和热误差数据。介绍麻雀搜索算法(SSA)原理、具体优化流程。采用SSA优化BP神经网络的权值和阈值,建立SSA-BP神经网络预测模型。与之前建立的BP神经网络预测模型相比,优化后预测效果更优,为电主轴热误差建模提供新的思路。

为建立更加准确的电主轴热误差预测模型,以某台电主轴为实验对象,测得10 000 r/min转速时的温升和热伸长数据。利用模糊聚类结合灰色关联度分析(FCM-GRA)理论,优化温度测点。采用鲸鱼优化算法(WOA)和支持向量回归(SVR)相结合的方法,建立电主轴的热误差预测模型。对比多元线性回归、SVR和WOA-SVR预测模型预测效果。结果表明:鲸鱼算法优化后的支持向量回归预测模型可以更有效预测电主轴的热误差,将拟合误差最大值降低到3.72μm,均方根误差降低至1.33μm,验证了

高速电主轴热变形问题一直是影响加工精度的重要因素。为降低电主轴的温升和轴向热伸长量,对某电主轴的热源及热边界条件进行分析,利用ANSYS Workbench软件进行热-结构耦合仿真,得到电主轴温度场和热结构耦合场;搭建实验台测试电主轴系统的温度场和轴向热伸长,验证有限元模型建立的正确性。最后选用38CrMoAl、ZrO2、Si3N4、玻璃陶瓷作为主轴材料进行热-结构耦合对比分析。结果表明:陶瓷材料在热态性能方面优于钢材,玻璃陶瓷材料热态性能最好。

机械结构中螺栓结合面动力学建模的准确性会直接影响其固有频率的准确性.通过计算模态分析与实验模态分析,以某床身螺栓结合面为例,对比分析了弹簧阻尼单元法与虚拟材料法等效螺栓结合面动力学模型,发现运用虚拟材料法等效螺栓结合面动力学模型准确性更高.

概括了机床动态特性的研究内容及方法,对国内外针对机床薄弱环节开展的研究和优化设计进行综述,指出了当前研究的不足,提出了机床动态特性的下一步研究方向。

提出力矩电机常见制动方式及优缺点,分析了利用液压方式对多轴机床双摆铣头力矩电机的制动原理,利用Pro/E软件对提出的制动方案进行了三维结构设计;通过理论计算得出施加载荷的大小,并使用有限元分析软件Ansys-Workbench对黄铜制动套进行了仿真分析,得出黄铜制动套的应力、应变变形图,由应力、应变变形图观察到最大变形的区域位置及其应力、应变大小,以此进行可用性分析,为多轴机床双摆铣头力矩电机的液压制动方法的实际应用提供了理论依据.

采样机是煤矿企业用于商品煤采样的机械,原始采样由人工完成,其效率低,为了推动我国煤碳业的发展,该文提出了一种采样机的驱动控制的设计方案.该方案利用液压作为驱动力,使得该结构动作灵敏,可实现远程无级调控;使得采的煤样代表性能好.