磨齿机电主轴热特性及热误差建模

摘要：

针对磨齿机在磨削加工时,电主轴存在热致误差等问题,提出基于模糊神经网络(FNN)建立电主轴热误差模型的方法.分析电主轴内部的热生成和热传递机理,得到内部的传热规律.通过计算热载荷和边界条件,利用有限元分析(FEA)软件对电主轴系统的温度场和热变形进行数值模拟,得到电主轴系统中温升和热变形最大的部位.通过电主轴热误差实验获得温度和热变形数据,分别训练模糊神经网络和BP神经网络,建立温度场和热变形之间的热误差模型,对主轴热误差进行预测.结果显示:在电主轴径向热误差预测模型中,模糊神经网络模型和BP模型的建模精度分别为96.74％和89.77％.这表明模糊神经网络模型建立的热误差模型,在拟合和预测精度上优于BP神经网络模型.

关键词：热特性分析、热误差建模、模糊神经网络(FNN)、BP神经网络、电主轴

所属期刊栏目：52

分类号：TH161

资助基金：国家自然科学基金重点资助项目51635003

在线出版日期：2018-06-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：247-254