基于机理分析和热特性基本单元试验的机床主轴热误差建模 被引量：22

1

作者 项四通 杨建国 张毅 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期144-152,共9页

为更精密地对机床主轴热误差进行预测,对主轴温度场和热变形进行机理分析,提出用热特性基本单元试验对初步理论模型进行修正从而得到最终模型的建模方法。根据主轴的尺寸和轴承参数对主轴温度场和热变形进行机理分析并确定初步理论模型... 为更精密地对机床主轴热误差进行预测,对主轴温度场和热变形进行机理分析,提出用热特性基本单元试验对初步理论模型进行修正从而得到最终模型的建模方法。根据主轴的尺寸和轴承参数对主轴温度场和热变形进行机理分析并确定初步理论模型,在不同起始温度下进行两组热特性基本单元试验,试验中采用温度传感器对主轴前后轴承及前端面的温度进行测量,采用位移传感器对主轴轴向热变形进行测量,得到主轴在升温和降温过程中温度场和热变形的特性数据,基于该数据对初步理论模型进行修正。在一台数控车床主轴上进行模型的试验验证,结果表明:该建模方法能同时对主轴升温和降温过程进行温度场和热变形的建模与预测,且具有高精度的优点,可用于各种数控机床主轴热变形的预测。 展开更多

关键词 数控机床 主轴 温度场 热变形 机理分析 热特性基本单元试验

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数控机床几何与热误差测量和建模研究新进展 被引量：18

2

作者 项四通 杜正春 杨建国 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2019年第6期52-57,共6页

几何误差与热误差是影响数控机床空间精度的两类重要误差,误差项多且产生机理复杂,直接影响机床加工质量,因此对其进行建模与分析至关重要。综述了近5年数控机床几何与热误差测量与分析研究的最新进展,总结了现有误差测量和建模方法的... 几何误差与热误差是影响数控机床空间精度的两类重要误差,误差项多且产生机理复杂,直接影响机床加工质量,因此对其进行建模与分析至关重要。综述了近5年数控机床几何与热误差测量与分析研究的最新进展,总结了现有误差测量和建模方法的特点。几何误差方面重点综述了基于试件在机测量、基于激光跟踪干涉仪测量以及测量可追溯性分析的研究新进展;热误差方面着重总结了丝杠、旋转轴和主轴核心部件的热误差建模新方法。最终系统地分析了机床误差测量与建模现有方法中尚需解决的技术难点,并探讨了未来的发展方向。 展开更多

关键词 数控机床 几何误差 热误差 误差测量 误差建模

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基于Matlab的材料力学图形用户界面系统开发 被引量：12

3

作者 李彤 项四通 李吉宗 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2010年第8期42-44,69,共4页

利用Matlab的GUI功能,开发出了一个材料力学图形用户界面系统。该图形用户界面系统能方便、快捷地处理材料力学静定梁的内力计算问题,并同时绘制6种静定梁相应的剪力图、弯矩图、转角图和挠度图。列举了简支梁、悬臂梁和外伸梁3种梁的... 利用Matlab的GUI功能,开发出了一个材料力学图形用户界面系统。该图形用户界面系统能方便、快捷地处理材料力学静定梁的内力计算问题,并同时绘制6种静定梁相应的剪力图、弯矩图、转角图和挠度图。列举了简支梁、悬臂梁和外伸梁3种梁的计算可视化结果。实例表明:该图形用户界面系统方便、快捷,便于对各种情况下的外荷载与内力、变形之间的关系进行比较。对于力学教学提供了方便的演示手段。 展开更多

关键词 MATLAB 材料力学 图形用户界面(GUI) 回调函数

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工件分特征下的五轴数控机床关键几何误差分析与补偿方法 被引量：7

4

作者 卢成伟 钱博增 +1 位作者 王慧敏 项四通 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第14期1646-1653,共8页

提出了工件分特征下的五轴数控机床关键几何误差分析与补偿方法,将复杂工件进行特征分解,通过灵敏度分析辨识工件分特征下的关键几何误差并补偿,从而提高工件整体加工精度。以某一复杂工件为例,首先,将其分解为平面、斜面、圆柱和圆锥... 提出了工件分特征下的五轴数控机床关键几何误差分析与补偿方法,将复杂工件进行特征分解,通过灵敏度分析辨识工件分特征下的关键几何误差并补偿,从而提高工件整体加工精度。以某一复杂工件为例,首先,将其分解为平面、斜面、圆柱和圆锥台四个典型特征;然后,基于灵敏度分析分别辨识出各典型特征对应的关键几何误差;最后,分特征地进行误差补偿。在AC双转台五轴数控机床上进行了实验验证,实验结果表明,辨识得到的关键几何误差灵敏度系数之和占比均大于90%,补偿后工件四个典型特征的加工精度提高了20%~30%。研究结果表明,所提方法能有效辨识不同工件分特征下的关键几何误差,从而提高复杂工件的加工精度。 展开更多

关键词 五轴数控机床 分特征 灵敏度分析 关键几何误差 误差补偿

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自主移动机器人的轨迹误差补偿方法 被引量：7

5

作者 李航锋 项四通 阮铃俐 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2018年第6期21-24,共4页

自主移动机器人现有轨迹控制器结构复杂且控制不稳定,本文设计出一种结构简洁且快速收敛的线性化轨迹误差补偿方法。首先将自主移动机器人在全局坐标系下X和Y方向的轨迹误差转换到局部坐标系下,然后得到切向误差、法向误差以及角度误差... 自主移动机器人现有轨迹控制器结构复杂且控制不稳定,本文设计出一种结构简洁且快速收敛的线性化轨迹误差补偿方法。首先将自主移动机器人在全局坐标系下X和Y方向的轨迹误差转换到局部坐标系下,然后得到切向误差、法向误差以及角度误差,最终设计线性化轨迹误差补偿方法,计算出两个驱动轮的运动补偿量。基于李雅普诺夫稳定判据,在该控制模型下整个线性化系统是渐进稳定且收敛的。实际试验测试证实基于所提出的轨迹误差补偿方法,自主移动机器人的运动精度能稳定控制在±5 mm之内。 展开更多

关键词 自主移动机器人 定位系统 轨迹误差补偿 李雅普诺夫法

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超声谐振式盲文点显胞元的挤压膜建模及实验研究

6

作者 赵琪啸 李国平 +3 位作者 韩凯 项四通 魏燕定 娄军强 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期218-225,共8页

目前传统的盲文书籍已经难以满足盲人的阅读需求,本文基于超声振动产生的挤压膜提出了一种超声谐振式盲文点显胞元。理论推导了决定挤压膜气动力学特性的Reynolds方程,利用挤压膜的“活塞效应”得到了输出托浮力的力学模型及近似解,利... 目前传统的盲文书籍已经难以满足盲人的阅读需求,本文基于超声振动产生的挤压膜提出了一种超声谐振式盲文点显胞元。理论推导了决定挤压膜气动力学特性的Reynolds方程,利用挤压膜的“活塞效应”得到了输出托浮力的力学模型及近似解,利用搭建的实验平台开展了盲文点显胞元的振动特性测试和输出性能测试。结果表明:该盲文点显胞元的谐振频率为30.8 kHz,激励电压峰峰值在130~200 Vpp时,可以形成稳定且具备一定托浮能力的挤压膜。理论计算值与实验实测数据基本吻合,实验中三种不同质量的试样可被托起13.92~47.71μm的高度,盲文点显胞元具备足够的输出性能。 展开更多

关键词 超声振动 盲文点显 压电作动器 挤压膜效应

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考虑曲率与加工变形的薄壁叶片测点规划与补偿方法

7

作者 虞奔 项四通 叶佩青 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2024年第2期126-131,共6页

薄壁叶片易发生加工变形,传统的在机检测测点规划未考虑加工变形,导致测点不能准确反映加工情况。为此,提出了综合考虑叶片曲率特征与加工变形的分区域测点规划与镜像补偿方法。首先,对叶片进行截面划分,确定截面数与截面线位置;预测叶... 薄壁叶片易发生加工变形,传统的在机检测测点规划未考虑加工变形,导致测点不能准确反映加工情况。为此,提出了综合考虑叶片曲率特征与加工变形的分区域测点规划与镜像补偿方法。首先,对叶片进行截面划分,确定截面数与截面线位置;预测叶片的加工变形,并根据变形大小对截面线进行区域划分。然后,根据各区域的曲率和加工变形设置对应的弦偏差值和测点数,并利用弦公差法确定各区域测点,综合提取各区域测点并进行实验验证。最后,利用镜像补偿法来提高叶片加工精度。实验结果显示,与传统的弦公差法相比,本方法可在测点总数减少18.8%的前提下,使得叶片整体拟合的最大偏差减小37.5%,平均偏差减少16.3%,补偿后叶片的整体偏差减小了65.2%。本方法符合叶片曲率特征的分布,且与加工变形分布相匹配,有效提高了叶片在机检测的效率和加工精度。 展开更多

关键词 薄壁叶片 在机检测 测点规划 加工变形

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面向典型自由曲面的数控机床关键几何误差辨识与补偿方法 被引量：5

8

作者 钱博增 马剑超 项四通 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2022年第5期164-169,175,共7页

不同自由曲面零件的加工精度受机床几何误差的影响程度各异,为了对特定自由曲面进行针对性补偿,提出了一种面向典型自由曲面的数控机床关键几何误差辨识与补偿方法。首先,根据自由曲面的曲率特征,计算形状指数与弯曲指数,将其分为凸面... 不同自由曲面零件的加工精度受机床几何误差的影响程度各异,为了对特定自由曲面进行针对性补偿,提出了一种面向典型自由曲面的数控机床关键几何误差辨识与补偿方法。首先,根据自由曲面的曲率特征,计算形状指数与弯曲指数,将其分为凸面、凹面和马鞍面等类型。然后,分别针对自由曲面在不同形状指数与同一形状指数、不同弯曲指数的两种情况下进行几何误差灵敏度分析。最后,在五轴机床上进行加工与关键几何误差补偿实验。结果表明,关键几何误差的灵敏度系数约占总误差的85%,补偿关键几何误差后自由曲面的尺寸精度平均提高了29.8%,验证了该方法的正确性和有效性。本方法为复杂自由曲面分区域进行关键几何误差分析与补偿奠定基础,对提高其加工精度具有重要意义。 展开更多

关键词 数控机床 自由曲面 关键几何误差 灵敏度分析 误差补偿

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基于压电超声触觉显示的可变摩擦研究

9

作者 韩凯 李国平 +3 位作者 项四通 崔玉国 魏燕定 娄军强 《压电与声光》 CAS 北大核心 2024年第2期213-218,共6页

基于超声波润滑机理和挤压膜效应,该文提出了一种新型的压电超声触觉显示分析模型,并进行了理论和实验分析。在高挤压数状态下,推导出挤压力的解析表达式,开展了超声触觉显示分析模型振动特性实验和定性、定量摩擦辨别实验,探究了振动... 基于超声波润滑机理和挤压膜效应,该文提出了一种新型的压电超声触觉显示分析模型,并进行了理论和实验分析。在高挤压数状态下,推导出挤压力的解析表达式,开展了超声触觉显示分析模型振动特性实验和定性、定量摩擦辨别实验,探究了振动频率和激励电压对摩擦减少的影响,验证了压电超声触觉显示分析模型显著的减摩擦效果,为构建触觉显示剪切力模式提供了理论基础。 展开更多

关键词 挤压膜效应 压电超声 触觉显示 减摩擦效果

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球杆仪安装误差对机床圆测试精度的影响 被引量：4

10

作者 卢红星 杨建国 项四通 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期1353-1358,共6页

为了提高球杆仪测量机床误差的准确度,研究了其安装误差对机床圆测试数据的影响及辨识和分离方法.通过分析球杆仪测量过程中某任意位置的几何特征,推导了球杆仪测量值与安装误差间的数学关系.继而利用数学仿真揭示了测量值随安装误差变... 为了提高球杆仪测量机床误差的准确度,研究了其安装误差对机床圆测试数据的影响及辨识和分离方法.通过分析球杆仪测量过程中某任意位置的几何特征,推导了球杆仪测量值与安装误差间的数学关系.继而利用数学仿真揭示了测量值随安装误差变化的规律,并建立了相应的数学模型.在此基础上,提出了一种对安装误差进行辨识和分离的新方法.仿真实验数据证明,该安装误差辨识方法具有较高的辨识精度.最后,对非接触激光圆进行了测试实验,结果表明,所提出的方法可以有效地辨识和分离球杆仪安装误差,提高了球杆仪圆测试数据的准确度. 展开更多

关键词 球杆仪 圆测试 安装误差 误差辨识 误差分离

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以项目为导向的教学法及其在“机器人”课程中的改革实践 被引量：5

11

作者 项四通 洪松 +2 位作者 房芳 梁冬泰 李国平 《当代教育理论与实践》 2020年第2期50-54,共5页

为拓展学生在智能制造领域的视野,培养其探索创新能力,笔者在“机器人”课程教学中提出“以项目为导向”的教学法。针对传统教学法的问题,对理论教学和实践教学开展“以项目为导向”的教学法改革与实践;在此过程中,增加机器人前沿调研... 为拓展学生在智能制造领域的视野,培养其探索创新能力,笔者在“机器人”课程教学中提出“以项目为导向”的教学法。针对传统教学法的问题,对理论教学和实践教学开展“以项目为导向”的教学法改革与实践;在此过程中,增加机器人前沿调研项目、Matlab运动学仿真项目与运动控制项目,建设基于机器人操作系统的实践平台。结果显示,上述教学法提升了学生对理论和实践知识的掌握水平,教改成果显著。 展开更多

关键词 机器人课程 项目为导向 教学法 教学改革

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基于EEMD能量矩和改进量子粒子群神经网络的滚动轴承故障诊断 被引量：5

12

作者 闵文君 李国平 +2 位作者 韩同鹏 项四通 赖文锋 《宁波大学学报（理工版）》 CAS 2020年第3期33-39,共7页

针对滚动轴承故障振动信号的非线性和周期性冲击特征,提出一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)能量矩和改进量子粒子群神经网络的特征提取方法.基于小波去噪对滚动轴承原始信号进行预处理,对重构的... 针对滚动轴承故障振动信号的非线性和周期性冲击特征,提出一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)能量矩和改进量子粒子群神经网络的特征提取方法.基于小波去噪对滚动轴承原始信号进行预处理,对重构的故障信号进行EEMD并得到多个本征模态函数分量.利用能量矩方法计算出所需分量的能量矩并归一化,将归一化后的能量特征参数作为量子粒子群BP神经网络的参数输入,根据加速度传感器信号实现滚动轴承故障诊断.分别在不同转速(载荷)下采集驱动端轴承的振动信号,获取200个训练样本和80个测试样本,并建立故障诊断模型.基于文中模型对实际滚动轴承数据进行诊断,实验结果表明,不同转速(载荷)下测试的80个样本故障诊断准确率达到100%. 展开更多

关键词 滚动轴承 故障诊断 集合经验模态分解 能量矩 改进量子粒子群

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基于改进卷积神经网络的数控机床旋转轴热误差建模方法

13

作者 马剑超 项四通 《宁波大学学报（理工版）》 CAS 2023年第2期108-115,共8页

为对五轴数控机床旋转轴的热误差进行更精确地预测,解决变工况条件下预测精度不佳与热误差数据获取困难的问题,提出了基于改进卷积神经网络的热误差建模方法.采用激光干涉仪与热成像仪采集不同温度下的角度定位误差与热图像,对热误差进... 为对五轴数控机床旋转轴的热误差进行更精确地预测,解决变工况条件下预测精度不佳与热误差数据获取困难的问题,提出了基于改进卷积神经网络的热误差建模方法.采用激光干涉仪与热成像仪采集不同温度下的角度定位误差与热图像,对热误差进行傅里叶函数拟合,将预测目标由不同角度下的热误差转变为拟合函数参数.在VGG网络模型架构上,引入SKNet注意力机制,以提高模型对变工况下的热图像特征提取水平,并采用全局平均池化代替全连接层,以改善过拟合情况.将建立的模型用于热误差预测,结果表明,旋转轴热误差预测RMSE在升温状态下为8.36″,降温条件下为9.57″,预测精度达90%以上,优于普通卷积神经网络模型.结果证实了所提方法在旋转轴热误差建模中的有效性. 展开更多

关键词 五轴数控机床 旋转轴 热误差 角度定位误差 改进卷积神经网络

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基于SSA的IPSO-LSTM神经网络旋转轴热误差建模预测

14

作者 程涛 项四通 《机械制造》 2023年第12期56-61,共6页

为精确建立五轴机床旋转轴热误差模型,提出了一种基于奇异谱分析(SSA)的改进粒子群优化(IPSO)算法-长短期记忆(LSTM)神经网络旋转轴热误差建模预测方法。通过奇异谱分析,将输入温度数据分解、重构为趋势序列与噪声序列。将改进惯性权重... 为精确建立五轴机床旋转轴热误差模型,提出了一种基于奇异谱分析(SSA)的改进粒子群优化(IPSO)算法-长短期记忆(LSTM)神经网络旋转轴热误差建模预测方法。通过奇异谱分析,将输入温度数据分解、重构为趋势序列与噪声序列。将改进惯性权重与学习因子的改进粒子群优化算法用于优化长短期记忆神经网络的神经元数量与学习率。对趋势序列与噪声序列由改进粒子群优化算法-长短期记忆神经网络分别训练并求和,得到输入为旋转轴温度、转向、角度,输出为旋转轴角度定位热误差的热误差预测模型。试验结果表明,所提出的预测方法精度高达94.5%以上,均方根误差在0.3″内,均优于传统长短期记忆神经网络和传统粒子群优化算法-长短期记忆神经网络。 展开更多

关键词 旋转轴 奇异谱分析 改进粒子群优化算法 长短期记忆神经网络 热误差 模型 预测

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综合考虑“电磁-热-流”多场耦合的直驱式进给轴热误差建模方法

15

作者 陈茂雷 项四通 杨建国 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期34-43,共10页

直线电机驱动的进给轴具有速度快、加速度大和响应时间短等优点,但其初级线圈发热量大易引起外部组件热变形,从而影响进给轴的定位精度。为解决这一问题,提出一种综合考虑“电磁-热-流”多物理场耦合下直驱进给轴的热误差建模方法。通... 直线电机驱动的进给轴具有速度快、加速度大和响应时间短等优点,但其初级线圈发热量大易引起外部组件热变形,从而影响进给轴的定位精度。为解决这一问题,提出一种综合考虑“电磁-热-流”多物理场耦合下直驱进给轴的热误差建模方法。通过分析直驱进给轴工作时的电磁场、热场和流场,建立了多物理场耦合下温度场的控制方程。提出了一种简化的控制方程求解法,将方程分离为产热、稳态热对流和热传导3个阶段再重新耦合,可求得温度场与变形场的显式解析模型。实验结果表明,本模型揭示了直驱进给轴热误差的形成机理,其可准确预测热误差,并能自动调整线性和非线性区间,对于提高直驱机床的运动精度具有重要意义。 展开更多

关键词 机床 直线电机 热误差 建模 电磁-热-流

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基于经验模态分解的直驱进给轴热误差组合预测

16

作者 陈茂雷 项四通 +1 位作者 李浓 刘永荣 《机械制造》 2023年第10期54-59,共6页

为对直驱进给轴的热误差进行精确预测,提出一种基于经验模态分解的直驱进给轴热误差组合预测模型。使用经验模态分解,将温升序列重构为波动特征不同的频率项和趋势项。根据重构项的频率特性,分别输入长短期记忆神经网络、支持向量机和... 为对直驱进给轴的热误差进行精确预测,提出一种基于经验模态分解的直驱进给轴热误差组合预测模型。使用经验模态分解,将温升序列重构为波动特征不同的频率项和趋势项。根据重构项的频率特性,分别输入长短期记忆神经网络、支持向量机和自回归滑动平均模型,进行组合训练,以预测直驱进给轴的热误差。试验结果表明,组合预测模型的预测精度达到90.25%以上,最大预测误差控制在1.4μm以内,预测效果优于普通单项预测模型。 展开更多

关键词 经验模态分解 直驱进给轴 热误差 组合预测

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基于错位塔形工件的旋转轴几何误差辨识

17

作者 程涛 项四通 +1 位作者 张海南 杨建国 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第21期3125-3134,共10页

旋转轴的几何误差直接影响五轴机床的加工精度,但由于其误差项多且高度耦合,因此辨识难度较大。提出了一种工件切削在机测量方法,用于辨识五轴机床旋转轴6项与位置相关的几何误差。设计并加工一种错位塔形工件,它由三层错位叠加的矩形... 旋转轴的几何误差直接影响五轴机床的加工精度,但由于其误差项多且高度耦合,因此辨识难度较大。提出了一种工件切削在机测量方法,用于辨识五轴机床旋转轴6项与位置相关的几何误差。设计并加工一种错位塔形工件,它由三层错位叠加的矩形块组成。在工件不同层级的底面与侧面布置测点并进行在机测量,基于空间误差模型推导出每项误差的辨识原理与解析解,并采用蒙特卡洛模拟进行不确定性分析。最后,通过与球杆仪误差辨识方法进行对比验证,线性误差EXC,EYC与EZC的辨识结果偏差最大为2.7,-1.7与-1.3μm;角度误差EAC,EBC与ECC的辨识结果偏差最大为1.3″,-0.6″与-2.1″,两者辨识平均吻合度达95.4%。本方法通过工件切削与在机测量,每项误差的辨识原理与解析解形式简单,可辨识实际工况下的旋转轴6项位置相关的几何误差。 展开更多

关键词 五轴机床 旋转轴 几何误差 误差辨识 工件切削 在机测量

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灵敏度分析在数控机床精度优化中的应用研究现状 被引量：3

18

作者 项四通 吴铖洋 《航空制造技术》 CSCD 北大核心 2021年第22期40-47,55,共9页

数控机床在装备制造业中发挥着举足轻重的作用,但因其几何误差较多,严重影响加工精度。逐项测量并补偿全部几何误差工作量较大,因而需要辨识出关键误差,从而提高补偿效率。灵敏度分析主要研究各误差对机床空间精度的影响程度,可准确辨... 数控机床在装备制造业中发挥着举足轻重的作用,但因其几何误差较多,严重影响加工精度。逐项测量并补偿全部几何误差工作量较大,因而需要辨识出关键误差,从而提高补偿效率。灵敏度分析主要研究各误差对机床空间精度的影响程度,可准确辨识出机床关键误差,逐渐成为机床精度优化领域的研究热点。综述了常用的灵敏度分析方法,如偏微分法、Sobol法与傅里叶幅度灵敏度检验扩展法等,在机床精度设计与工件加工精度优化方面的应用研究现状;总结了灵敏度分析研究的现存难点与问题。灵敏度分析能准确辨识机床关键误差,对于实现高效高精度机床误差补偿具有重要应用价值。 展开更多

关键词 数控机床 几何误差 灵敏度分析 精度优化 误差补偿

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基于最小二乘支持向量机超声电机摩擦材料寿命的预测 被引量：3

19

作者 刘硕 李锦棒 +1 位作者 曲建俊 项四通 《微电机》 北大核心 2018年第1期78-82,共5页

超声电机是一个典型的机电耦合系统,其定子与转子的摩擦过程和压电陶瓷与定子压电耦合过程之间具有紧密的联系,该联系具有较强的非线性。超声电机摩擦材料寿命的预测一直是超声电机研究领域尚未很好解决的难题。针对该问题,提出了基于... 超声电机是一个典型的机电耦合系统,其定子与转子的摩擦过程和压电陶瓷与定子压电耦合过程之间具有紧密的联系,该联系具有较强的非线性。超声电机摩擦材料寿命的预测一直是超声电机研究领域尚未很好解决的难题。针对该问题,提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的超声电机摩擦材料寿命的预测模型。该模型以电信号特征参数作为输入量,摩擦材料的厚度为输出量。电信号的检测方便快捷,无需复杂的数据处理。通过对LSSVM模型参数的优化,提高了该模型的预测精度。测试结果表明摩擦材料厚度的预测值与试验值有很好的一致性。 展开更多

关键词 超声电机 支持向量机 寿命预测 摩擦材料

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基于热图像的数控机床主轴径向热误差建模方法 被引量：3

20

作者 房芳 吴铖洋 项四通 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2020年第5期142-145,151,共5页

为更精密地对机床主轴热误差进行预测,解决传统建模方法非线性精度低、鲁棒性不佳等问题,本文提出基于热图像的主轴径向热误差建模方法。首先,利用红外热像仪拍摄主轴前轴承热图像,并同时基于位移传感获取主轴径向热变形数据。然后,对... 为更精密地对机床主轴热误差进行预测,解决传统建模方法非线性精度低、鲁棒性不佳等问题,本文提出基于热图像的主轴径向热误差建模方法。首先,利用红外热像仪拍摄主轴前轴承热图像,并同时基于位移传感获取主轴径向热变形数据。然后,对热图像进行批量预处理,包括数字化、均值去噪、翻转和随机裁剪以实现数据增强和扩充。最终利用卷积神经网络建立主轴热图像的热变形分类模型,根据输出概率分布预测热变形。实验验证结果表明,本模型X和Y径向热误差预测精度在升温状态下为93.3%和90.6%,在降温状态下为92%和93.3%,且在变转速的鲁棒性实验中预测精度为96%和97%,优于传统的BP神经网络模型。结果证实,基于热图像的主轴径向热误差预测模型具有高精度,可有效用于主轴热误差建模。 展开更多

关键词 数控机床 主轴 热误差 热图像 卷积神经网络

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