本文摘要:
現階段,針對幾何尺寸的加工已形成了較為完善的理論系統,而誤差引起的加工質量變化則需要進一步深入探討,特別是制備包含復雜曲面的部件時受到誤差的影響更顯著[1- 3]。動態誤差屬于銑床加工能力的一項關鍵評估指標,需要運用監測系統測試加工階段的誤差變化狀態并根據數據變化特征進行合理調控[3]。目前已有多種經驗熱誤差模型被學者們開發出來,但這些誤差模型通常都是按照固定參數的條件建立的,因此還需增強動態工況下的模型預測準確率與穩定性,此外考慮到大部分算法都較為復雜,難以利用硬件實現預測的補償效果[5]。王乾俸[4]利用指數函數針對銑床主軸運行過程中產生的熱誤差設置了補償模型。姜輝[6]等提出基于正交多項式最小二乘建模方法,大幅提高了體積熱誤差建模精度,實現了銑床熱誤差在線補償,補償后體積熱誤差減小89.5%,大幅提高了銑床熱誤差補償精度。魏新園[7]等提出基于遷移學習的異工況下銑床熱誤差方法,并對熱誤差數據開展差異顯著性檢驗。根據以上研究結果,本文對五軸加工中心主軸熱延伸誤差進行分段實時熱補償研究。
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2026-08
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2026-08
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2026-08
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2026-08
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2026-08
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