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本文摘要：

本文通過調研發現對于數控機床的熱特性研究，目前研究者大多采用國際標準ISO230-3:2020采用工作臺上某固定點測量其主軸熱變形特性作為測試指標。并以此數據為參考，建立預測模型進行補償用于提升機床的加工精度。然而，機床在實際加工過程中有的被加工件體積較大，在工作臺上占有一定的空間位置而不是固定在工作臺上某一點位置。并且數控機床進行運動時，因其復雜的結構差異性會導致其工作臺的不同區域產生不同的熱特性。僅僅以固定單點測量作為機床熱特性建模數據來源作為建模依據，模型缺乏足夠的穩健性，不能保證數控機床具有熱誤差穩健性效果。

因此本文以五軸加工中心和五軸鉆攻中心為研究對象，針對其結構特點，確定了溫度傳感器的安放數量以及安放位置。通過自主設計的全工作區域測量方案以及設備，獲取機床全工作臺的不同位置的熱變形數據。根據模擬數控機床的實際加工過程設計了試驗方案，然后進行了主軸空轉情況下的包含直線軸與旋轉軸運動的數控機床全工作熱變形量測量實驗。采用了模糊聚類算法和灰色關聯度算法選取了2個溫度敏感點作為建模自變量。利用多元線性回歸算法建立了各位置固定單點模型，隨之提出了以多元最小二乘曲面擬合算法建立五軸數控機床的全工作區域模型，提升了數控機床全工作區域熱誤差建模的穩健性。論文的具體研究工作和總結如下：

1）針對數控機床的結構特點以及目前熱特性測試方案的局限性，提出了采用以基于在線檢測系統與標準矩形柱的組合方式用于獲取機床全工作臺的不同位置的熱變形數據的方案，以及溫度傳感器的安放數量以及安放位置。并模擬機床實際加工運行軌跡設計了實驗方案，利用開發的熱特性采集系統進行了多批次的熱誤差實驗。

2）將獲取得到了數控機床全工作臺熱誤差變形量進行了數據分析，分析發現工作臺不同位置測點隨著溫度升高的過程中熱變形量存在差異，最大相差7m?左右。因此得出結論僅僅以固定單點測量作為機床熱特性建模數據來源是不具備數控機床熱誤差穩健性效果的。

3）介紹了溫度敏感段組合選取方法，首先利用模糊聚類算法對多個溫度傳感器所測溫度數據進行了分類，以減小共線性過大對最終建模精度預測效果的影響；然后采用灰色關聯度算法，選取與熱變形量關聯度最大的溫度測點數據，以保證足夠的建模信息量用于提升模型的精度。最終得到的溫度測點即為溫度敏感點。

4）詳細介紹了固定單點模型和全工作區域模型的建模步驟，通過采用多元線性回歸算法建立工作臺上各測點的固定單點模型，進而根據多元曲面擬合算法建立全工作區域模型。

5）介紹了兩種對各固定單點模型的熱誤差預測效果與全工作區域模型的熱誤差預測效果進行對比的方法。(1)通過熱誤差建模預測精度對比常用方法：根據模型預測的殘余標準差的大小來進行說明殘余標準差越小精度越高。(2)從產品實際加工合格概率角度出發，采用了通過正態分布3?區間范圍的方式對模型的預測精度進行比較。

通過上述兩種方法的對比得知，在固定單點模型之間，由于C5單點分布在工作臺的中央，它所處的相對位置是機床X,Y軸向中心線的對稱部位，與從X,Y軸向產生的熱變形相抵，它的熱變形變化受到工作臺的影響不大，熱變形相對穩定，因此其熱變形預測誤差最小；固定單點模型與全工作區域模型之間，由于全工作區域模型考慮到了全工作臺不同位置的熱變形不同這一因素，將位置坐標信息作為自變量參與建模，保證了建模信息的完整，因此以全工作區域建模相比固定單點建模提升了建模的穩健性。

本文針對五軸加工中心進行全工作區域熱特性進行了測量，并且建立了全工作區域模型。雖然做了相應的工作，但考慮到本人的科研實力以及科研時間，某些方面仍存在不足：

1）本文全文均以多元線性回歸算法作為建模算法，實質選擇優良的算法可以大幅提升機床熱特性。因文章篇幅所限和文章重點論述內容要求，故沒有選用其他算法進行建模效果對比。

2）由于實驗條件與實驗時間的限制，本文只針對性的研究了數控機床的全工作區域模型的精度預測效果，沒有更進一步的完成全工作區域補償實驗。

3）本文結論只針對此五軸加工中心空轉熱特性，而對不同類型的數控加工中心以及實切特性并未給予研究，故實驗結果具有一定的局限性，在后期工作可以擴展到其他類型機床給予持續的深入研究。

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本文摘要：

標簽：五軸加工中心五軸鉆攻中心

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