进给系统轴承的热特性及热误差预测方法研究

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滚珠丝杠广泛用于机床等各类精密设备中,通常加工精度在很大程度上会受到系统温升的影响。而机床进给系统的几个主要热源中轴承发热量最大,所以研究丝杠轴承热特性分析及结合轴承温度对热误差进行预测具有重要意义。本文考虑轴承的离心力、陀螺力矩等因素,推导出滚珠的载荷拟静力学平衡方程。考虑轴承热节点之间的接触热阻和润滑剂的粘温效应,建立机床进给轴承系统成对安装角接触球轴承的瞬态热网络模型,并利用差分法,推导出瞬态热网络模型的数值计算方法,并对数值计算结果与有限元计算结果和试验结果进行对比,验证了数值算法的有效性。利用进给系统的检测温度,提出了基于遗传算法优化的人工神经网络热误差经验预测模型,具体研究内容如下。(1)考虑滚珠丝杠两端轴承在受到轴向预紧力、离心力及陀螺力矩综合作用,建立进给系统轴承的非线性拟静力学模型;利用牛顿-拉弗逊法求解非线性拟静力学模型,探明了轴承进给速度和轴向力对滚珠与轴承内外圈的接触角和滚珠自旋角速度的影响规律。(2)利用热网络法,建立了机床进给轴系成对安装角接触球轴承瞬态温度的数值计算模型;依据进给系统运行参数、润滑剂的黏温效应和组件结构参数,确定了网络之间的热阻、轴承发热率和热边界条件;通过数值计算,探明了进给速度对轴承表面关键点温升的影响规律,并进行了试验验证。(3)对滚珠丝杠进给系统角接触球轴承进行瞬态热仿真分析,利用有限元软件ANSYS Workbench对轴承不同工作状态下的温度场分析,考虑轴承在转速为5m/min、10m/min、15m/min时系统发热量的变化及轴承内环境温度实时变化,分析各个节点瞬态温度情况,讨论有限元法与数学模型的误差以及对丝杠温度的影响。(4)采用经验热误差预测技术,利用试验结果,确定了进给系统热误差的主要影响因素:左右轴承座表面温度、丝母表面温度及丝杠位置,并以其为神经网络的输入节点,热误差为输出节点,分别对BP神经网络、RBF和GRNN神经网络进行了训练,对比分析了神经网络的输出精度、运算时间和稳定性,并利用进化算法对神经网络参数进行了优化,利用试验验证了热误差预测结果。
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