五轴曲面铣削的通用表面纹理形貌建模方法

为进一步提高五轴铣削加工曲面纹理形貌仿真建模方法的通用性,同时为考虑刀具姿态角影响及分类的曲面纹理质量评定提供参考,提出了一种基于刀具结构通用参数和通用曲面刀触点坐标系的五轴铣削曲面纹理形貌建模及仿真方法。基于具有通用性的环形铣刀,采用刀具倾斜角?和旋转角θ定义刀具位姿,建立了能够适用于不同刀具及曲面的五轴铣削表面纹理过程的刀具切削刃点表达式。基于离散化思想,结合刀具切削刃点表达式,提出通过几何关系寻找瞬时扫掠四边形内工件网格点来实现曲面纹理形貌仿真。建立了平面和球面两类常用不同几何特征曲面以及不同类型自由曲面在不同刀具姿态角下表面纹理形貌仿真模型,并将平面仿真形貌分为Φ=0°、Φ≠0°两类,同时通过平面仿真时间对比验证了该仿真方法的效率更高。最后进行平面切削实验,结果表明,θ=-40°、Φ=20°及θ=15°、Φ=60°组合下实际切削与仿真表面纹理特征基本一致,同时实际切削表面纹理形貌特征与仿真分类结果一致,验证该曲面纹理形貌建模和仿真方法正确有效。

机床主轴热误差通用型温度敏感点组合选取

本文提出一种基于数量自动确定的机床主轴热误差通用型温度敏感点组合选取方法以解决敏感点数量的选取依赖人工经验的问题。首先,计算各温度变量与热误差之间的绝对均相关系数以评估各温度点对主轴热误差的相关程度。其次,将绝对均相关系数最大的温度点作为K-Means++聚类算法的首个初始聚类中心,进一步选取一系列数量不同的温度敏感点组合。然后,将所得的一系列敏感点组合和热误差作为输入,建立反向传播(Back Propagation,BP)神经网络热误差模型,并通过评价指标选取预测性能最优的温度敏感点组合。最后,在VMC850数控机床上进行了最优温度敏感点组合在不同工况相同误差项、相同工况不同误差项中的有效性以及在不同热误差模型中的通用性验证。结果表明,本文提出的温度敏感点组合选取法适用于不同工况下的误差预测,且在不同的热误差模型中具有良好的通用性。