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。