关联动静态误差的数控机床数字孪生同步演化控制方法

    公开(公告)号:CN118331175A

    公开(公告)日:2024-07-12

    申请号:CN202410764447.X

    申请日:2024-06-14

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开一种关联动静态误差的数控机床数字孪生同步演化控制方法,涉及数控机床控制技术领域,包括:分别构建数控机床几何模型和机理模型,并对二者涵盖的物理结构和软件控制进行混合功能语义建模,得到了数控机床数字孪生本征模型;关联动静态误差进行加工过程的同步演化,调控数控机床加工精度以满足产品质量要求;本发明考虑了数控机床运动轴制造装配误差,实现了对数控机床加工过程的数字孪生高保真映射;进一步,通过集成多场景感知信息构建得到能够整合数控机床加工全过程信息的信息集成模型,填补了现有技术关于场景感知信息不全面的缺陷;在同步演化过程中,综合考虑数控机床加工过程的动静态误差,能够准确在线推演在制品的加工质量。

    关联动静态误差的数控机床数字孪生同步演化控制方法

    公开(公告)号:CN118331175B

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202410764447.X

    申请日:2024-06-14

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开一种关联动静态误差的数控机床数字孪生同步演化控制方法,涉及数控机床控制技术领域,包括:分别构建数控机床几何模型和机理模型,并对二者涵盖的物理结构和软件控制进行混合功能语义建模,得到了数控机床数字孪生本征模型;关联动静态误差进行加工过程的同步演化,调控数控机床加工精度以满足产品质量要求;本发明考虑了数控机床运动轴制造装配误差,实现了对数控机床加工过程的数字孪生高保真映射;进一步,通过集成多场景感知信息构建得到能够整合数控机床加工全过程信息的信息集成模型,填补了现有技术关于场景感知信息不全面的缺陷;在同步演化过程中,综合考虑数控机床加工过程的动静态误差,能够准确在线推演在制品的加工质量。

    一种基于双温度测点的数控机床主轴热误差预测方法

    公开(公告)号:CN117311265A

    公开(公告)日:2023-12-29

    申请号:CN202311241127.8

    申请日:2023-09-25

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于双温度测点的数控机床主轴热误差预测方法。本方法首先在仿真的数控机床模型中选出热敏感区域,并划分温度超前区和滞后区;其次根据仿真结果在实际数控机床上布置温度传感器,采集多点温度信号和主轴热误差信号;对温度信号进行降维后得到两组温度特征,筛选与两组温度特征最相关的超前测点、滞后测点;最后基于筛选出的测点构造与热误差同步性最高的虚拟同步温度变量和一对同步测点,并建立虚拟同步温度变量与热误差预测值的模型,在待测机床的同步测点布置温度传感器后,可依据该模型实现热误差的实时预测。该预测模型计算简单,模型精度高,并且仅需在待测数控机床上布置一对温度传感器,降低了传感器个数和布置难度。

    基于正时原位测量的数控磨床主轴回转误差进化补偿方法

    公开(公告)号:CN116690419A

    公开(公告)日:2023-09-05

    申请号:CN202310640942.5

    申请日:2023-06-01

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于正时原位测量的数控磨床主轴回转误差进化补偿方法。首先在数控磨床主轴中心孔边缘确定多个特征点,将数控磨床主轴回转误差原位测量装置固定在磨床上并对准中心孔边缘;接着,利用测量装置采集获得主轴中心孔边缘中特征点的轨迹图像;然后根据轨迹图像计算获得主轴回转误差测量值;将数控磨床主轴回转误差特征和主轴回转误差测量值相融合,建立主轴回转误差补偿模型,补偿模型输出主轴回转误差补偿值,根据主轴回转误差补偿值对主轴回转误差进行补偿;在补偿过程中,利用主轴回转误差测量值对误差模型进行校准,实现主轴回转误差的持续优化补偿。本发明在数控磨床实际加工过程中,提高数控磨床主轴回转误差的补偿精度。

    一种机理和数据驱动的复杂装备温度测点优化方法及应用

    公开(公告)号:CN118468650A

    公开(公告)日:2024-08-09

    申请号:CN202410598835.5

    申请日:2024-05-14

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开一种机理和数据驱动的复杂装备温度测点优化方法及应用,涉及复杂装备温度测点优化技术领域,对复杂装备的有限元模型进行热力学仿真分析,进一步计算各个仿真位置点的温度和关键部件的热变形的相关性系数,以确定复杂装备的温度测点布点区域,从而通过机理驱动方法初步确定温度测点布点区域。再获取复杂装备的真实运行数据,对于不同的温度测点组合,基于真实运行数据确定温度测点组合下的热变形预测模型的预测效果,选取预测效果最好的温度测点组合作为优化的温度测点组合,从而充分考虑温度测点选择和热变形预测模型之间的关联性,通过数据驱动方法确定优化的温度测点组合,可采用更科学系统的方法进行温度测点的优化配置。

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