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基于深度学习的热误差建模开题报告

 2020-02-18 04:02  

1. 研究目的与意义(文献综述)

1.1研究目的及意义

数控机床用于精密零件和高端装备的加工,在航空、航天及高端装备制造业中有着广泛的应用,由于其热源较多和结构复杂,受环境温度和加工过程影响很大,且其驱动系统所需的功率大,零部件发热严重,数控机床的外部热源和内部热源发热会导致机床零部件产生热变形,热误差是影响数控机床加工精度的主要误差之一,占机床总误差 40~70%,而且当对机床加工零件精度的要求越高时,热误差所占总误差的比重越大。作为影响机床加工精度的主要误差,热误差严重影响其加工精度。

21 世纪以来,随着科技的迅猛发展,各支柱产业对机械高端产品精度要求日益提高。与普通机床相比,重型机床加工精度受到机床热变形的影响更加显著。这主要是由重型机床的特点决定的,即行程大、垂直高度高、加工负载变化大、自身和被加工工件复杂庞大等。重型机床热交换表面积大,环境温度分布和温度波动会带来较大的机床空间位姿变化。同时,环境温度受着气温变化的影响,不论冬夏气温之差,还是昼夜气温之差对于大型精密零件的加工精度都会产生严重的影响。实践证明,环境温度的变化引起的热变形可以使得加工零件达不到加工精度的要求,对于高达十多米的重型机床而言,其所处空间的环境温度存在明显的温度梯度,能像对普通机床那样简单地选取单一温度测点来代表机床的环境温度。因此有必要研究分析重型机床所处车间的环境温度空间分布规律及其对机床热特性的影响。

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2. 研究的基本内容与方案

2.1研究的基本内容

1. 学习并掌握python编程语言

2. 学习卷积神经网络和其他应用于各类机器学习算法的基本原理

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3. 研究计划与安排

(1)第1-3周:查阅相关文献资料,明确研究内容,了解研究所需理论基础。确定方案,完成开题报告。

(2)第4-5周:熟悉掌握基本理论,完成英文资料的翻译,熟悉开发环境。

(3)6-9周:编程实现各算法,并进行仿真调试。

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4. 参考文献(12篇以上)

[1]雷琪. 贝叶斯网络在机床热误差动态补偿建模中的应用[d].华中科技大学,2012.

[2]姚晓栋,黄奕乔,马晓波.基于时间序列算法的数控机床热误差建模及其实时补偿[j].上海交通大学学报,2016

[3] hahn s., konietschke f., salmaso l.(2014) a comparison of efficient permutation tests for unbalanced anova in twoby two designs and their behavior under heteroscedasticity. in: melas v.,mignani s., monari p., salmaso l. (eds) topics in statistical simulation.springer proceedings in mathematics amp; statistics, vol 114. springer, newyork, ny

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