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题名数控铣床主轴热误差Bi-LSTM预测建模
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作者
马宏宇
尹志宏
叶愈
南朋涛
朱升硕
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机构
昆明理工大学机电工程学院
中国机械总院集团云南分院有限公司
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出处
《机床与液压》
北大核心
2025年第14期51-57,共7页
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基金
云南省科技厅重点研发计划项目(202301AT070172)。
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文摘
为探究数控铣床复杂热源导致的主轴温升与热误差之间的非线性映射关系,提出一种基于双向长短期记忆神经网络(Bi-LSTM)的主轴热误差预测模型。以国产某型号精密数控铣床主轴单元为研究对象,采用激光位移传感器对主轴空转状态下的轴向热误差进行测量,借助温度传感器采集主轴关键温度测点的温度。采用萨维茨基-戈莱滤波器对主轴温升、热误差数据进行滤波降噪处理,使用手肘法确定最佳聚类数,利用模糊C均值聚类结合灰色关联度分析(FCM+GRA)方法完成温度敏感点的选取,避免温度测点之间多重共线性问题。最后,以主轴轴向热误差和温度敏感点温升数据为输入,建立主轴热误差Bi-LSTM预测模型,并基于平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)和相关性系数R 2对模型的预测效果进行评估。结果表明:与LSTM(单向长短期记忆神经网络)、GRU(门控循环单元)和BPNN(反向传播神经网络)相比,Bi-LSTM预测模型的MAE分别降低了18.5%、21.8%、44.1%,RMSE分别降低了9.5%、20.2%、43.8%。因此,Bi-LSTM主轴热误差预测模型具有更高的鲁棒性和准确性。
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关键词
数控机床
主轴热误差
FCM+GRA算法
Bi-LSTM模型
热误差预测
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Keywords
CNC machine tools
thermal error of spindle
FCM+GRA algorithm
Bi-LSTM model
thermal error prediction
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分类号
TH161
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名数控机床主轴CAE数字孪生代理模型研究
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作者
卢宥嘉
尹志宏
李再参
南朋涛
朱升硕
山伟杰
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机构
昆明理工大学机电工程学院
中国机械总院集团云南分院有限公司
大连理工大学力学与航空航天学院
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出处
《机床与液压》
北大核心
2025年第13期58-63,共6页
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基金
云南省科技厅重点研发计划项目(202301AT070172)。
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文摘
为保证数控机床数字孪生虚实模型的高保真性和实时性,以数控机床主轴系统为对象,提出一种建模策略,即基于数据驱动的泰勒网络模型,用泰勒网络代替神经网络模型,降低样本需求。同时为了提高样本利用效率,将动力学演化样本生成方法引入代理模型优化设计,采用拉丁超立方抽样得到初始样本点集,再基于动力学演化计算生成均匀性更佳的样本点集,并结合泰勒网络构建出各自的机床主轴系统代理模型。通过与CAE仿真结果进行对比获得各自的平均误差,作为所构建的主轴系统代理模型精度的衡量标准。结果表明:借助泰勒网络模型的映射能力,成功地将主轴荷载与响应的高维、强非线性函数关系表示出来,所构建的代理模型平均误差均小于10%,且平均误差小于1%占比均高于85%;模型预测计算方面,单点预测耗时均小于10 ms,批量(100点)预测耗时最大为0.21 s,能够满足实时性需求。因此,将动力学演化点集应用在数控机床主轴系统代理模型构建中,能够建立实时性强且精度高的代理模型,在各误差范围内所构建的代理模型占比均明显优于未演化点集所构建的代理模型,适用于构建数控机床数字孪生高效准确的CAE代理模型。
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关键词
数字孪生
机床主轴系统
动力学演化采样
代理模型
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Keywords
digital twin
machine tool spindle system
dynamic evolution sampling(DES)
surrogate model
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分类号
TG659
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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题名基于灵敏度分析的轧机联轴器整体尺寸优化
被引量：2
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作者
朱升硕
姜永正
戴德志
陈龙超
戴玲
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机构
湖南科技大学机械设备健康维护湖南省重点实验室
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出处
《机械设计》
CSCD
北大核心
2023年第12期31-35,共5页
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基金
湖南省自然科学基金面上项目(2021JJ30253)
湖南省教育厅面上项目(18C0341)。
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文摘
文中以某钢厂3800 mm粗轧机滑块式万向联轴器为研究对象,基于灵敏度分析,采用整体尺寸优化技术,寻找结构各尺寸变量的最佳组合,从而减小结构整体应力。建立联轴器的三维有限元模型,并对其进行了极限工况下的静强度分析。分析结果表明:在扁头的圆弧根部、叉头的滑块槽根部和进油孔与弧形面根部有较大应力。通过灵敏度分析,确定了结构各尺寸变量对结构整体应力影响程度,选择灵敏度较大的4个尺寸变量作为设计变量,以叉头虎口应力最小为优化目标,同时约束叉头和扁头应力在适当范围内,对联轴器进行尺寸优化。根据优化结果对结构进行重新设计及强度对比分析。结果表明:轧机整体平均应力减小,最大减幅约70 MPa,说明优化后的结构尺寸配合更科学和更合理,有效提高了联轴器强度。
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关键词
灵敏度分析
整体尺寸优化
有限元分析
轧机联轴器
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Keywords
sensitivity analysis
optimization of overall size
finite-element analysis
rolling mill coupling
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分类号
TH122
[机械工程—机械设计及理论]
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题名重型轧制联轴器磨损演化及影响因素研究
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作者
朱升硕
姜永正
翁杰弟
黄磊
刘璇
曾立英
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机构
湖南科技大学机械设备健康维护湖南省重点实验室
湘潭市工矿电传动车辆质量检验中心
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出处
《机械设计》
CSCD
北大核心
2023年第9期49-58,共10页
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基金
国家市场监督总局科技项目(2020MK073)
湖南省自然科学基金面上项目(2021JJ3025)。
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文摘
轧制过程重型联轴器构件可自由伸缩及相对摆动,导致铜滑块极易磨损,磨损间隙引发的轧制冲击严重威胁整机结构安全。为此,文中以某钢厂3 800 mm初轧机联轴器为研究对象,建立联轴器轧制磨损动力学模型,采用表面轮廓动态更新方法对服役寿命内滑块磨损演化特性进行仿真及试验,在此基础上研究了联轴器转速、构件伸缩位移及相对摆角等因素对滑块磨损特性的影响规律。结果表明:轧制过程滑块磨损在时间和空间上都非常不均匀,由于滑块与销轴发生相对旋转滑移导致空间上滑块边缘磨损最为严重,由边缘向中部磨损逐渐减轻;时间上,由于滑块磨损产生间隙引起冲击,导致滑块磨损不断加快,磨损后期磨损最为剧烈;转速、构件摆角及轴向伸缩对磨损量空间分布特性无明显影响,但是对滑块的磨损速度影响很大;磨损中后期随着转速的提高,冲击增大,磨损速度显著加快;构件摆角与轴向伸缩量增大会导致滑块接触面滑移距离明显变长,从而大幅加速滑块磨损。
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关键词
轧机滑块联轴器
动态磨损模型
磨损特性
磨损影响因素
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Keywords
rolling mill's slide coupling
dynamic wear model
wear characteristic
influencing factor of wear
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分类号
TH131
[机械工程—机械制造及自动化]
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