高速高精度电主轴温度场预测混合智能模型

《高速高精度电主轴温度场预测混合智能模型》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、分类号：学校代码：10153UDC：密级：公开硕士学位论文高速高精度电主轴温度场预测混合智能模型作者姓名：李超群入学年份：2014年9月指导教师：张丽秀教授学科领域：机械工程(专业学位)申请学位：工程硕士所在单位：机械工程学院论文提交日期：2017年3月论文答辩日期：2017年3月学位授予日期：2017年3月答辩委员会主席：赵凯军答辩委员会组成：赵凯军张珂赵德宏魏春雨范丽婷论文评阅人：硕士研究生学位论文摘要I摘要随着2025智能制造的提出，智能化高速数控机床的开发被提上日程，而作为数控机床核心部件之一的高速电主轴的智能化，对数控机床的加工效率及零件的加工精度有着至关重要的作用，也成为了智能

2、制造的重要影响因素。高速电主轴在工作过程中，其温升受到各种工况的影响，导致非线性热变形发生并缩短其寿命，因此，电主轴的温度场预测对保持主轴的恒温稳定性具有重要意义。本文以170MD30Q15电主轴为研究对象，对影响其温度场的冷却润滑工况参数进行试验分析，在此基础上，建立一种基于换热系数优化的电主轴温度场预测混合智能模型，具体研究工作如下：(1)依据电机学知识和传热学理论对电主轴生热机理和换热形式及电主轴温度场有限元仿真基本控制方程的分析，确定建立温度场预测模型的边界条件为热源及换热系数。(2)设计并搭建了电主轴温度测试试验系统，该系统中冷却水温度、冷却水流量，供气压力，供油间隔等参数可调。

3、采用单因素试验法综合分析了冷却、润滑系统参数对电主轴温度场的影响；采用正交试验法，获得保证电主轴温升最小的工况组合为：冷却水流量最佳区间0.35m3/h~0.38m3/h，冷却水温度最佳区间17℃~19℃，压缩空气进气压力最佳区间0.36MPa~0.39MPa，供油时间间隔最佳区间1min~2min。(3)建立了基于试验数据和有限元机理模型相结合的电主轴温度场混合预测模型。利用COMSOLMultiphysics有限元软件建立170MD30Q15电主轴有限元模型，通过损耗试验测得该电主轴电动机损耗和轴承损耗，并将损耗转化为有限元模型热源边界条件，电主轴有限元模型的换热系数边界条件则采用优化

4、方法获得。本文采用遗传算法和最小二乘法，两种方法的收敛性判断选取的函数均将试验监测温度数据与有限元模型计算数据相结合，实现了换热系数的智能优化。(4)将优化后的换热系数作为模型边界条件，以预测170MD30Q15电主轴温度场。通过温度场仿真数据和试验数据对比可知：采用最小二乘法优化后电主轴温度场预测的平均相对误差为0.96%，采用遗传算法优化后电主轴温度场的平均相对误差为2.05%。两种方法的预测精度对比可知：基于最小二乘法优化换热系数时，采用了瞬态温度试验数据，换热系数的优化具有实时性，因此预测精度较高。(5)采用摩尔斯系数对基于遗传算法优化的电主轴温度场预测模型的损耗灵敏度分析得出：模

5、型的摩尔斯系数为0.262，即损耗灵敏度属于灵敏级别。本文建立的高速高精度电主轴温度场预测混合智能模型，可为电主轴的优化设计提供理论依据，并为智能化电主轴系统的建立奠定基础。关键词：电主轴；温度场；冷却润滑系统；换热系数优化；混合智能；预测模型II摘要硕士研究生学位论文硕士研究生学位论文AbstractIIIAbstractWiththeproposeof2025intelligentmanufacturing,thedevelopmentofintelligentCNCmachinetoolshasbeenputontheagenda.Theintelligenthighspeedmot

6、orizedspindle,asoneofthecorecomponentsofCNCmachinetools,hasacrucialroleinmachiningefficiencyandaccuracy,andhasbecomeanimportantfactorforintelligentmanufacturing.Duringtheworkingprocess,thetemperatureriseofhighspeedmotorizedspindleisaffectedbyvariousconditions,causingnonlinearthermaldeformationandl

7、owservice,therefore,itisofgreatsignificanttopredictthetemperatureriseofthespindletokeepthestabilityofthespindle.Inthisthesis,taking170MD30Q15motorizedspindleasresearchobject,thecoolingandlubricationparametersofth