tk6920重型落地镗铣床综合热误差检测及建模研究

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1、UNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCEAKDTECHNOLOGYOFCHINA硕士学位论文MASTERTHESIS论文题目TK6920重型落地镗铣床综合热误差检测及建模研究学科专业机械制造及其自动化/学号20邊080115作者姓名陈学尚指导教师王立平教授独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表

2、示谢意。作者签名：广永H日期：年/月4日论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后应遵守此规定）日期：2W年《月A日分类号密级注1UDC学位论文TK6920重型落地镗铣床综合热误差检测及建模研究（题名和副题名）陈学尚（作者姓名）指导教师王立平教授电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕士学科专业机械制造及其自动

3、化提交论文日期2015.05.05论文答辩日期2015.05.132015.05学位授予单位和日期电子科技大学2015年6月日答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。RESEARCHONTHERMALERRORMEASUREMENTANDMODELINGOFTK6920HEAVYTYPEMILLINGBORINGMACHINETOOLAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:MechanicalmanufactureandAutomationAu

4、thor:ChenXueShangAdvisor:Prof.WangLiPingSchool:SchoolofMechatronicsEngineering摘要摘要随着我国重型装备制造业对大型零件加工的需求增加，重型机床作为工作母机日益受到重视。重型机床由于自身和工件尺寸大，行程长，因而易受环境温度变化的影响产生整体热变形；同时因其自身质量和惯量大，各个轴所需驱动功率较大，零部件温升严重，加之车间环境温度状况复杂，各种热源通过不同传热方式将热量传递至机床各构件上，导致其产生较大的热变形。这些热变形相互叠加，使得主轴刀尖点产生偏移，降低乃至恶化机床加工精度。本文以TK6920重型落地

5、镗床为研究对象，针对“TK6920重型落地镗床综合热误差检测及建模研究”这一问题而展开；运用有限元技术对该型机床展开了温度场和热变形场仿真分析，基于虚拟仪器技术开发了热特性检测系统，设计了环境和不同工况下的热特性实验，通过实验分析建立了具有鲁棒性强的多元线性回归热误差预测模型。论文主要开展了如下研究工作:1．在分析TK6920重型落地镗床热源和相应的边界条件基础上，根据经验公式和理论模型确定各热源的大小和对流边界系数的大小，建立了整机和关键部件的有限元模型获得了整机和关键部件的温度场和变形场。2．依据TK6920机床温升和热变形的特点，设计出适合该型号机床的热特性检测系统，并开发了

6、热误差检测专用夹具，合理布置了温度和热变形监测点。3．完成了车间竖直方向上的环境温度和多种工况的研究实验；并分析了环境温度分布规律及对冷机主轴热变形的作用，同样分析了多种主轴热变形规律，结果显示主轴热变形变化与主轴转速变化呈正相关。4．在以上分析基础上，根据关键温度测点优化的相关理论，对该型机床关键温度测点进行分类优化，得到了关键温度测点；建立了相关工况的神经网络和线性回归预测模型，并对比分析了不同工况模型的拟合度及其预测精度，结果证实了线性回归预测精度高于神经网络，从而确定了线性回归模型作为热误差模型；通过该模型中关键温度测点个数进行优化，最终建立了包含环境温度和优化后的关键温度

7、测点模型。关键词：热特性，重型机床，热误差检测，热误差建模ⅠABSTRACTABSTRACTHeavyTypeNCmachinetoolshavegotgreatimportancetoday,becauseoftheincreasingdemandforlargepartsindomesticheavyequipmentmanufacturing.Owingtoitslargestructureandrangesofmovement,shopfloortempera