车削中心电主轴热态分析及热误差研究

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2、热误差研究部麒指导教师姓名、职称：肖曙红教授学科：机械工程（专业）或领域名称学生所属学院：机电工程学院论文答辩日期２０１５年５月：ＡＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎＳｕｂｍｉｔｔｅｄｔｏＧｕａｎｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｏｆｇｙＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｆｏｒｔｈｅＤｅｇｒｅｅｏｆＭａｓｔｅｒＭａｓｔｅｒｏｆＥｎｉｎｅｅｒｉｎ（ｇｇ）Ｔｈｅｒｍａｌｓｔａｔｅａｎａｌｓｉｓａｎｄｔｈｅｒｍａｌｅｒｒｏｒｒｅｓｅａｒｃｈｙｏｆｍｏｔ

3、ｏｒｉｚｅｄｓｐｉｎｄｌｅｉｎｔｕｒｎｉｎｇｃｅｎｔｅｒＣａｎｄｉｄａｔｅ：ＺｏｕｉＱＳｕｅｒｖｉｓｏｒ：Ｐｒｏｆ．ＸｉａｏＳｈｕｈｏｎｐｇＭａ２０１５ｙＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｍｅｃｈａｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＧｕａｎｇｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＧｕａｎｇｚｈｏｕＧｕａｎｄｏｎＰ．Ｒ．Ｃｈｉｎａ５１０００６，ｇｇ，，摘要摘要由于高速电主轴具有结构简单、传动效率高以及响应快等优点，已经

4、广泛应用于高速加工设备中。随着电主轴的运转速度越来越高，主轴发热也愈加严重，电主轴的热误差也越来越大，而电主轴作为高速高精密装备的核心部件，热误差对装备的精度损害很大。要想达到控制电主轴热误差的目的，就需要对电主轴温度和热误差情况进行深入研宄，探索电主轴热误差产生规律，这对于精确进行电主轴热误差补偿意义重大。本文围绕高速电主轴热态特性及误差预测模型建立展开深入分析研宄。主要内容包括：（１）基于热力学知识计算得到热分析参数，分析了主轴系统的主要热量传递形式及特点，并根据

5、具体的热量计算经验公式，详细计算了主轴系统中的生热及换热参数。运用有限元方法电主轴模型，进行了热稳态分析，并且分析了电主轴热态性能。（２）进行电主轴热误差实验，精确测量电主轴温度测点温度及其实时热位移，根据实验所得数据，采用ＢＰ神经网络建模方法，基于三种不同温度变量建立了电主轴热误差预测模型，并分析网络对实验数据的拟合性、残余误差及误差百分比等，提出了ＢＰ神经网络进行误差预测存在的局限性。一（３）针对神经网络误差预测的缺陷，提出运用遗传算法进步优化ＢＰ神经网络热误差

6、预测的方法，然后应用此方法对前面建立的三种热误差预测网络进行优化，绘制网络的适应度曲线和误差平方和曲线进行对比分析操作，并分析优化后热误差预测网络对实验数据的拟合性、残余误差及误差百分比等性能参数。通过分析表明，主轴温度最高位置位于电机转子处，主轴冷却装置可以有效降一低电机定子温度，主轴轴承温升较大可以采取措施进步降低。同时，对于主轴热变形也进行了分析，得出主轴热变形最大方向在轴向，故应该釆取措施进行轴向位移补偿，以降低主轴加工误差。通过误差网络建模分析表明，ＢＰ神经网络

7、具有较强的非线性拟合及泛化能力，基于三种不同的温度变量所建模型可以很好地契合实验数据，基于相对温升变量的ＢＰ神经网络模型，模型残余误差的百分比最小，为３．３５％；基于三种不同的温度变量ＧＡ优化ＢＰ网络的残余误差百分比相对于单纯ＢＰ神经网络有较大改善，可以说Ｉ广东工业大学硕士学位论文明优化后网络的稳定性得到了较大改善，用遗传算法优化的ＢＰ网络具有较高的网。络收敛速度，更好的稳定性和预测精度关键词：高速电主轴；热态分析；热误差预测；神经网络；遗传算法ＩＩＡＢＳ

8、ＴＲＡＣＴＡＢＳＴＲＡＣＴＤｕｅｔｏｉｔｈａｓｔｈｅａｄｖａｎｔａｅｓｏｆｓｉｍｌｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｈｉｈｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｅｆｆｉｃｉｅｎｃｔｈｅｇｐ，ｇｙ，ｍｏｍｅｎｔｏｆｉｎｅｒｔｉａａｎｄｆａｓｔｒｅｓｐｏｎｓｅ，ｔｈｅｈｉｇｈｓｐｅｅｄｍｏｔｏｒｉｚｅｄｓｐｉｎｄｌｅｈａｓｂｅｅｎｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｉｎｈｉｈｓｅｅｄｍａｃｈｉｎｉｎｅｕｉｍｅｎｔ．Ａｓｍｏｔｏｒｉｚｅｄ