一、数控机床刀具技术现状及展望（论文文献综述）
宋阳[1]（2021）在《基于蝎子振动感知机理的刀具磨损状态监测》文中认为刀具磨损状态实时监测技术是先进制造系统的关键技术,是机械加工中的一个重要环节,有效的刀具状态监测对于提高生产效率、降低生产成本、改善产品质量等具有十分重要的意义。但是在实际应用过程中,现有的刀具磨损状态监测设备往往存在检测精度不足、设备庞大、造价昂贵、前期数据标定工作量大的问题,因此本文在分析刀具状态监测技术研究现状的基础上,从振动信号入手,对刀具磨损状态监测进行了研究,主要的工作内容如下:首先,搭建一种基于新式仿生柔性振动传感元件的刀具振动信号检测系统。新式仿生柔性振动传感元件是一种仿蝎子缝感受器感知机理的感知结构,具有检测精度高、制造成本低的优势。考虑工业检测中数控机床内部加工环境的影响,根据仿生柔性振动传感元件结构设计封装装置,将其封装为刚性的仿生传感器,使之能够在机床加工过程中精准、实时地检测刀具振动信号。搭建信号采集系统,将刀具振动信号上传至上位机进行存储,在实时检测过程中,记录下实时刀具状态标签。其次,采用支持向量机算法对采集到的刀具振动信号进行刀具正常工作和后刀面故障两种状态的诊断。首先采用小波包去噪去除刀具振动信号中的环境噪声,然后将信号归一化,提取信号的时域特征和频域特征,主要包括最大值、均值、方差、裕度系数、脉冲因子、重心频率等,之后采用支持向量机算法对刀具振动信号样本特征进行训练,建立刀具故障诊断模型,实验结果验证了本文所提的基于仿生传感器的刀具振动信号检测系统的有效性。最后,通过改进的无参数K-means聚类算法实现刀具的磨损状态分析。传统K-means算法需要人为确定参数,而且随机选取初始聚类中心会导致局部最优的问题,结合基于密度峰值的聚类算法,提出一种改进的可以自动确定聚类个数和聚类中心的无参数K-means算法。首先计算每个样本点的密度和离散度并建立决策图,然后根据决策图的位置信息,计算样本点与其邻近点的距离均值,根据数据点的距离分布规律,确定聚类中心和聚类个数,将筛选的聚类中心和聚类个数作为K-means聚类算法的聚类中心和聚类个数,实现无参数K-means算法改进。并在高斯数据集和UCI数据集上,验证了算法的有效性和可行性,最后将本文提出的改进算法用于对机床刀具振动信号数据进行聚类,实现刀具磨损状态识别。综上,本文进行了一种基于蝎子振动感知机理的刀具磨损状态监测研究,封装新式仿生柔性振动传感元件检测刀具振动信号,提高了检测精度,降低了检测成本;采用支持向量机算法对采集到的刀具振动信号进行刀具正常工作和后刀面故障两种状态诊断;提出了一种改进的无参数K-means算法应用于刀具磨损状态监测,能够根据刀具状态变化特性识别刀具运行状态,在获得较优刀具状态识别结果的同时,减少人工数据标定,对于准确实时提取数控机床刀具运行状态具有较高的实际应用价值。
赫巍巍[2]（2021）在《基于S形试件的五轴联动数控机床动态精度检测方法研究》文中研究说明S形试件是中国机床行业提出的首个国际加工检测标准,目的是用于检测五轴联动数控机床的综合加工性能,尤其是弥补了传统检测试件在五轴联动数控机床动态精度检测上的不足。然而,目前关于S形试件在五轴联动数控机床动态精度检测机理、方法及评价指标方面的理论研究仍比较少。为了推广S形试件在五轴联动数控机床动态精度检测上的应用,论文从以下几个方面系统性地开展了基于S形试件的五轴联动数控机床动态精度检测方法的研究:（1）基于由构建的五轴联动数控机床机电耦合模型得到的动态误差传递函数简化形式,提出了延时连续法（DCM,delay continuous method）,使得伺服进给系统动态误差可以用数学公式定量地进行表达,并基于DCM法制定了用于直观评价动态精度检测试件有效性的线性组合值（LCV,Linear Combinatorial Value）指标和组合线性组合值（CLCV,Combinatorial LCV）指标,上述两项指标的提出,不仅可以用于评价动态精度检测试件对五轴联动数控机床轴间联动性能的要求高低,还可以用于衡量加工前任意零件对五轴联动数控机床动态性能的要求高低,并且可以用于指导优化现有的标准检测试件或提出更好的新的动态精度检测试件。（2）提出了一种计算动态精度检测试件动态误差的新方法,使得五轴联动数控机床伺服进给系统动态误差对动态精度检测试件表面质量的影响分布情况得以量化表达,从理论上证明了S形试件相较于其它标准检测试件在五轴联动数控机床伺服进给系统动态误差检测中的优越性。（3）分析了五轴联动数控机床的多轴联动误差对刀具位姿误差的作用规律,建立了刀具位姿误差与试件动态误差的映射关系模型,基于此模型和对S形试件数控加工指令特性的分析结果,设计了11套轴间联动性能不匹配情况下,被加工S形试件动态误差分布情况的仿真实验,用来量化研究不同轴间联动性能对S形试件动态误差分布的作用规律,为基于S形试件的五轴联动数控机床的轴间联动误差溯源奠定了理论基础。（4）建立了一套具有统计学意义的用于分析轴间联动误差项相对重要性的S形试件动态误差灵敏度指标,量化定义了轴间联动误差源所引起的刀具位姿误差对被加工S形试件动态误差的贡献,准确地评价了关键轴间联动误差项,并提出了基于此灵敏度指标的五轴数控机床联动误差溯源方法,为五轴数控机床精度设计、动态误差辨识提供了重要的理论指导。
蒲耀洲[3]（2021）在《五轴卧式加工中心几何误差研究》文中认为五轴数控机床的性能决定了一个国家制造行业的发展水平,从国防事业中各种大型复杂零件的高效精密加工,到我们随时使用着的手机零部件,这些外观精巧且加工精密的产品都是由精密数控机床加工而来。然而,在高精密制造方面,虽然我国使用着和国外相同规格的功能部件,并且也拥有国产的先进数控系统,但加工精度与国外相比仍存在差距,想达到同样的加工精度还无法自给自足。数控机床的加工精度受诸多因素的影响,比如机床自身零部件在加工和装配过程中的误差,机床加工过程中的切削热和切削振动,主轴高速旋转时带来的热偏移等。想要提高机床的加工精度,就必须对所有可能的误差源进行深入研究。本文主要对五轴数控机床几何精度的影响进行了探讨,以四川省普什宁江自行研制的五轴卧式加工中心为主要研究对象,开展了数控机床几何误差建模、辨识、补偿和检测技术的研究。精度检测通常指用不同的精度检测仪器搭配不同的检测方法对机床几何误差进行测量,然后将测量得到的数据代入相关的几何误差建模方法和辨识算法,展开对机床几何误差的研究。同时,精度检测的最终目的是补偿,因此几何误差补偿也是该领域密切相关的研究方向。本文主要的研究任务与成果如下:（1）第一部分主要对数控机床运动学建模理论进行了研究。本文以多体系统理论为基本理论支撑,采用齐次变换矩阵相乘的方法,建立了机床各部件的运动学模型,包括理想情况运动学模型和几何误差模型。其中,几何误差建模共有两种方法,一种是基于刀尖点坐标的误差建模法,另一种是基于运动链传递的误差建模法,并分析了两种方法的物理意义和数学关系。最后应用上述两种方法,以普什宁江五轴卧式加工中心为例,分析了它的拓扑结构、低序体阵列和特征矩阵等,详细地阐述了机床实际和理想运动学模型的建立过程。（2）第二部分主要对一种新型R-test进行了结构的优化设计。该部份提出了一种新型精度检测仪器R-test,并将其结构进行了模块化分解以及对使用到的关键零部件进行了选型。结合R-test的技术要求和设计准则,对R-test的最大测量空间和灵敏度进行了研究,通过其数学模型建立了最大测量空间和灵敏度与之结构参数的关系。最后通过寻优得到当R-test三传感器处于正交状态时整个装置的灵敏度最好。此新型R-test与传统R-test相比,增加了两个标定平面和姿态调节单元,从而可以实现仪器在机床工作台上的位姿标定。该改进的R-test可以减小使用过程中引入的定位误差,可以更加方便地调节传感器的位置和方向,为几何误差辨识提供了便利。（3）第三部分提出了系统的几何误差辨识算法,并且用上述R-test对机床转动轴几何误差进行了检测。首先,分析了误差矩阵的左矩阵乘法和右矩阵乘法的异同,并将其与上述两种几何误差建模方法结合,总共得到四种几何误差辨识算法,是目前基于多体系统理论最全面的辨识算法归纳。通过使用自行研制的R-test进行实验,证明了上述辨识算法的适用性和正确性,并详细描述了该R-test在实验过程中的标定方法以及测量数据的后处理算法。（4）第四部分提出了基于RTCP功能的误差补偿算法,并利用球杆仪设计相关实验对其进行了验证。本文在分别开启和关闭五轴数控机床RTCP功能的条件下,提出了利用球杆仪进行机床转动轴精度检测的两种实验方法。分析表明,当RTCP功能开启的时候,数控系统的编程代码更加简洁通用,同时也更加符合理论生产加工需求。提出了一种在RTCP功能开启时的几何误差补偿算法,该算法通过对NC代码进行修正来实现误差补偿。最后通过实验辨识得到了转动轴的几何误差,并对实验中的测点位置进行误差补偿,结果表明补偿以后空间误差总体减小,证明了此补偿算法的适用性。
张靖[4]（2021）在《高速数控加工的轮廓误差预测关键技术研究》文中研究说明数控机床作为制造业的工作母机,其性能直接反映了一个国家的生产制造能力。精度和效率是衡量数控机床性能的两个重要指标,分别体现在机床加工过程中刀具运动轨迹的轮廓精度和加工速度上。在机床高速加工时,伺服控制系统误差和热误差是影响轮廓精度的主要因素。因此,准确的预测伺服控制系统误差和热误差影响下的轮廓误差是保障加工精度的重要依据。为了高精度地预测加工过程中的轮廓误差,需要对伺服控制系统误差建模、热误差建模和轮廓误差估计等关键技术进行研究。结合国内外研究现状,本文的主要研究工作及创新性成果如下。（1）分析系统的主要参数和特性,研究考虑时序特性的机理分析与卷积神经网络学习相结合的伺服控制系统建模方法。基于通用性原则,分析系统主要参数的机理,简化建模过程,提出普适性强且容易实施的伺服控制系统机理建模方法,解决了现有机理模型中,主要通过考虑更多物理因素来优化模型结构,造成建模过程复杂且模型缺乏通用性的问题。在此基础上,基于对伺服控制系统特性的分析,通过构建针对时序问题的深度卷积神经网络,学习机理模型相对于实际系统所不具备的未知的复杂关系,提高系统的建模精度,解决了现有的机器学习建模方式只考虑系统的非线性特性,未对系统其它特性进行深入研究,导致模型对系统特性学习能力弱的问题。通过实验对模型的精度进行验证,并与现有研究文献进行对比。实验结果表明,本文建立的机理模型和卷积神经网络相结合的伺服控制系统误差模型具有更好的通用性和更高的精度。（2）基于高质量样本特征信息的分析,构建伺服控制系统运行轨迹,提出用于系统辨识的高质量样本集的生成方法。分析影响伺服控制系统跟踪误差的主要因素,定义样本特征域,结合低差异序列采样原理,提出高质量样本特征数据的生成方法。分析样本特征与实验轨迹之间的关系,研究实验轨迹的构造方法,获取用于模型辨识的输入和输出样本。本文提出的基于样本特征逆向构建实验轨迹的方法,可保障获取的样本集包含足够有效的特征信息,解决了现有研究只根据经验来选择实验轨迹,缺乏理论依据,导致样本集特征信息不足而影响模型精度的问题。通过和现有文献中使用的轨迹进行对比,基于本文方法构建的轨迹获取的样本,能够有效提升模型的辨识精度。（3）提出通过小样本实验数据构建多类型温度场分布的数据增强方法,结合构建的ANSYS模型,提出神经网络热误差高效建模的方法。分析机床各轴运动状态与温度场分布之间的关系,提出基于小样本实验数据对温度场分布数据进行增强的方法,构建包含多种温度场分布的特征集,解决了现有热误差建模样本数据的研究主要关注温度场分布的测点位置和数量,缺乏对温度场分布的多样性的探索,导致获取的样本特征较为单一的问题。结合ANSYS仿真代替实验获取丰富多样的温度分布-热误差的样本数据,解决了无法通过实验获取足够样本而影响神经网络热误差模型预测精度的问题。实验结果表明,基于本文的数据增强方法获取的样本提高了热误差模型的预测精度,验证了方法的有效性。（4）提出刀具运行轨迹轮廓误差估计的新方法,建立通用的刀具运行轨迹轮廓误差模型。定义无基准的刀具运行轨迹轮廓误差,基于最小区域原则建立了无基准轮廓误差估计模型,将有基准轮廓误差作为该模型一种特殊情况,解决了现有的轮廓误差估计方法只针对有基准的轮廓误差,导致模型适用对象不全面的问题。当需要考虑刀具方向误差时,通过引入刀具有效切削长度,整合刀尖点位置和刀具方向的信息,提出刀尖点位置与刀具方向误差的统一表示方法,建立了更能准确反映零件质量的刀具运行轨迹轮廓误差模型,解决了现有研究没有综合考虑刀尖点位置和刀具方向对轮廓误差影响的问题。实验验证了无基准轮廓误差计算方法的有效性和刀尖点位置与刀具方向综合轮廓误差模型的优势。
王浩[5]（2021）在《基于对偶四元数的五轴数控机床几何误差辨识及补偿》文中进行了进一步梳理五轴数控机床相比较于三轴数控机床添加了两个旋转轴,使其更适用于航空航天、运输船舶以及汽车行业中复杂曲面的加工,并且有着更高的精度要求。五轴数控机床由于结构的复杂性使得影响加工精度的误差源明显增多,其中旋转轴为主要的误差贡献轴。为了识别机床旋转轴的几何误差,本文分别从误差建模、误差检测实验以及误差补偿三个方面对双回转工作台式AC五轴数控机床（DMU85）以及摆头回转工作台式BC五轴数控机床（DMU80T）进行研究,完成对旋转轴几何误差的辨识到补偿的一系列工作。主要研究的内容如下:（1）研究了五轴数控机床的误差建模,不同于现有的几何误差建模方法,本文基于对偶四元数分别建立了AC和BC五轴数控机床的理想运动学模型和实际的误差模型。机床模型的建立采用全局坐标系,只需要机床参考坐标系、工件坐标系、刀具坐标系以及其他轴系在参考坐标系中的Plücker参数。基于对偶四元数原理和运算法则重新定义了五轴机床3个线性轴和3个旋转轴的与位置无关几何误差,每个旋转轴被定义为两项位移误差、一项旋转角度误差和一项轴比误差,每个线性轴被定义为一项旋转角度误差和一项轴比误差。整个机床运动模型的建立中并不涉及齐次矩阵的运算,简化了运算的参数量并提高了运算效率。（2）研究了五轴数控机床旋转轴几何误差的检测方法,基于球杆仪检测装置提出了仅涉及两个旋转轴同步运动的联动测量轨迹,用于检测五轴数控机床两个旋转轴的与位置无关几何误差。所提出的误差检测方法仅需要一次安装,避免了多次安装测量中安装误差和重复度的影响。通过单条双旋转轴同步运动的轨迹对五轴数控机床两个旋转轴的几何误差进行测量,线性轴始终保持静止,排除了线性轴几何误差的影响。针对球杆仪使用过程中运行的不规则球面轨迹,提出了球杆仪采样与机床运动的同步匹配算法,解决了球杆仪运行轨迹过程中两基座间距离不恒定、相对运动速度不同步的问题,并有效的提高误差检测实验的精度。通过伪逆矩阵法对旋转轴的与位置无关几何误差进行解耦。（3）研究了五轴数控机床旋转轴几何误差的补偿,基于所建立的对偶四元数空间变换模型分别对五轴数控机床的旋转轴的方向误差和位置误差进行补偿。两个旋转轴的方向误差是通过绕实际的旋转轴轴线进行补偿,旋转轴的位移误差则通过机床自身的线性轴的移动进行补偿。针对方向误差补偿提出了分别补偿和同时补偿两种补偿策略,并基于MATLAB软件对两种补偿策略进行模拟仿真。将得到的误差补偿量通过NC代码修正补偿,提出圆弧面加工深孔以及球杆仪实验的形式进行误差补偿效果的验证,结果表明所提出的补偿策略的有效性。
骆伟超[6]（2020）在《基于Digital Twin的数控机床预测性维护关键技术研究》文中研究表明数控机床是工业生产的母机,是制造业最核心的基础装备。随着数控机床面向高速、高精、智能发展,其功能越来越强大、复杂。如何保障数控机床能够安全、可靠地稳定运行,以适应无人工厂/智能工厂的高自动化/智能化要求,直接关系到智能制造实施的成败。然而目前国产数控机床产品尤其在可靠性、稳定性方面,与国外先进水平仍有较大差距,由于故障造成的非计划停机事件时有发生,严重影响了其在汽车、国防军工等重点行业的应用。预测性维护可以有效地保证系统的可靠性和稳定性,是提高数控机床无故障运行时间,减少非计划停机的有效手段。目前预测性维护主要有基于历史统计概率、基于传感数据驱动和基于物理模型的三种方法,但上述单一方法均存在局限性和缺陷,如模型保真性差、数据有效利用率低、预测算法精度差等问题。Digital Twin虚实实时客观映射、时间/空间多维度多层次虚实融合的理念,为上述问题的解决提供了思路。本文基于Digital Twin的理念和方法,对数控机床预测性维护关键技术进行了以下研究:（1）研究了基于Digital Twin的数控机床预测性维护的体系结构。基于系统工程思想,分析了基于Digital Twin的数控机床预测性维护的功能和关键技术问题。设计了包括数控机床Digital Twin的模型构建、场景感知、智能预测性维护的体系结构。然后基于层次分析法从系统层面制定了数控机床预测性维护的方案,基于模糊评价法制定了方案的有效性评价机制。（2）研究了数控机床Digital Twin模型的构建方法。研究了面向对象的增量式数控机床Digital Twin多领域统一建模方法。构建了数控机床Digital Twin的机械模型、电气模型、控制模型和液压模型,并实现了多领域模型耦合。设计了模型的精度验证方法与更新机制,实现了数控机床Digital Twin模型的高保真性和一致性。（3）研究了数控机床Digital Twin场景感知方法。设计了基于Hadoop、HBase与Map-Reduce的分布式数控机床大数据的智能场景感知软硬件结构。在此基础上实现了数据的获取与存储、数据预处理、特征提取、特征选择等算法,从而降低了数据维度、缩减了机床感知数据量,解决了由于数据量大造成的数据使用效率低、有效信息挖掘困难的“大数据、小信息”问题,为预测性维护提供了有效的多维度特征。（4）研究了数控机床Digital Twin模型和数据融合的预测性维护方法。基于粒子滤波算法和迁移学习,研究了 Digital Twin模型和感知数据的融合方法,克服了传统预测性维护中模型方法一致性差和数据驱动方法适应性差的缺点,解决了预测性维护实验难的问题。从而实现了比单一预测性维护方法更加准确的预测与诊断结果,同时提高了预测性维护的可行性。（5）进行了基于Digital Twin的数控机床预测性维护应用与验证。在模型/数据服务器上搭建了模型仿真平台和机床感知数据的分布式存储、分析平台;在高性能运算服务器上构建了数据驱动的故障诊断和寿命预测算法。最后基于粒子滤波算法和迁移学习实现了模型和数据融合的预测性维护,并将其应用于数控机床铣削刀具的寿命预测、主轴系统和进给系统的故障诊断。从而验证了本文所提方法。通过以上研究,本文解决了基于Digital Twin的数控机床预测性维护中,系统级体系结构的制定、高保真一致性模型构建、机床智能场景感知和融合型预测性维护算法等关键问题,为Digital Twin应用于数控机床以及其他复杂机电设备的预测性维护提供了有效解决方案。
睢英照[7]（2020）在《五轴加工进给速度规划及非线性误差控制方法研究》文中研究指明近些年来,五轴数控加工技术在中国乃至全世界得到了迅速发展。这项先进制造技术被广泛用在现代制造业的各个相关领域,如航空航天领域精密叶轮的加工、模具制造等。五轴数控加工追求的是速度快、精度高,为了达到这一目标,在研究五轴NC系统时主要从以下几方面研究:刀具路径的规划、刀具路径的插补、进给速度控制、后置处理的开发和伺服控制系统的研发等。针对提高速度和精度方面研究的话,刀具路径的插补算法以及进给速度的规划控制的研究就成了重中之重。（1）针对五轴线性插补时减速点难以预测、仅对平动轴速度规划导致旋转轴角速度/角加速度超限等问题,提出一种进给速度规划控制新方法。该方法基于对旋转轴角速度/角加速度的约束控制,在计算出平动轴实际最大可达速度/加速度后再进行平动轴的速度规划,依据平动轴加减速控制规律分别计算加速、匀速和减速阶段的插补周期数量,并将残余距离均匀分配到各减速周期,使最后一个周期结束时刚好到达插补路径段终点。实例验证数据表明,所提出方法无需预测减速点也能准确定位插补路径段的终点,同时旋转轴与平动轴在各自运动学约束条件下可实现加减速过程的协调一致,在提高机床性能及运动控制精度等方面具有较好的实际应用价值。（2）对五轴数控机床运动学进行了详细的求解,分析五轴CNC机床在加工时在刀尖点位置所产生非线性误差的原因,并根据运动学变换和刀具与加工工件的几何关系建立了非线性误差的数学模型。通过齐次坐标变换的方法,推导出计算加工过程中刀尖点实际位置的数学表达式以及其反求公式。针对五轴数控机床的旋转轴运动所产生的非线性误差,提出了一种反求插补点的补偿方法。从五轴数控加工旋转中心位置插补算法角度考虑降低非线性误差的方法,通过理论刀尖点位置来反求旋转中心的插补点的位置,使实际刀尖点更多的落在理论插补路径上。利用MATLAB进行实际数据的仿真验证,结果表明所提出方法能将非线性误差有效控制在加工允差内,可显着提高五轴数控系统的轨迹控制精度。可见本文所提出方法具有较好的可行性和实际应用价值。
肖溱鸽[8]（2019）在《基于深度-强化学习的柔性加工高能效工艺规划方法研究》文中研究表明制造业量大面广,能耗总量大,是工业领域能源消耗的主体。制造系统能效问题已成为世界制造业可持续发展的重要研究热点之一。柔性加工系统是在现代制造模式下发展起来的一种以数控机床或加工中心为主体,由“机床—工件—刀具”密切作用的典型制造系统,其运行过程能量消耗总量大,但能量效率却很低。柔性加工工况灵活多变、加工任务变动频繁等特点使得工艺与能效作用机理十分复杂,因此如何降低柔性加工系统能量消耗,提升其能量效率,是一个值得深入研究的问题。本论文结合国家自然科学基金面上项目“面向广义能量效率的机械加工工艺规划理论与方法研究”（51475059）和国家重点研发计划课题“离散及流程行业制造/生产过程能效检测与评估关键技术标准研究”（2017YFF0207903）,研究柔性加工过程能效影响因素与影响规律,揭示工艺条件、工艺参数与能效的作用机理,提出基于深度-强化学习的柔性加工工艺参数、工艺路线能效优化方法,实现柔性加工过程中变工艺条件和加工任务下的高能效工艺规划。首先,综合考虑刀具、工件、切削液、工艺参数等工艺要素与加工过程能耗的影响关系,对柔性加工系统能效特性进行详细分析;指出柔性加工工艺规划在应对工艺条件频繁变动时所面临的技术难题和挑战;在此基础上,构建面向高能效的柔性加工工艺规划框架模型。其次,基于实际加工中所采集的工艺、能耗数据,运用卷积神经网络、栈式自编码神经网络和深度信念网络等深度学习方法,训练得到多种工艺条件、工艺参数与柔性加工过程能效的映射关系模型;分别从数据集大小、时间维度、特征参数选取、算法性能等多种角度对所建模型进行详细对比分析,以得到不同应用场景下的最佳能效建模方法。再次,考虑机床柔性、刀具柔性、工件柔性构建柔性加工工艺参数能效优化模型;利用马尔科夫决策过程理论建立不同工艺条件下工艺参数能效优化问题的动作、状态及回报函数,基于动作网络和价值网络设计变工艺条件的柔性加工工艺参数强化学习能效优化器,并利用元学习混合训练提升优化器的强泛化能力;以实际加工案例为依据,分析优化器相较于传统进化算法的性能提升效果,并揭示不同工艺条件下的工艺参数能效优化规则。然后,考虑加工任务柔性和加工资源配置柔性构建柔性加工工艺路线能效优化模型;基于图论开展包含特征加工顺序、机床和刀具决策的工艺路线图表达,利用图卷积网络进行节点嵌入以提取工艺路线图及候选方案的全局信息,运用策略搜索强化学习框架和多任务学习训练方式设计任务并行的柔性加工工艺路线能效优化方法,基于柔性加工中特征变动、资源变动等设计应用案例,验证所提出的柔性加工工艺路线优化模型和方法的有效性。最后,详细介绍柔性加工高能效工艺规划支持系统,包括总体框架、机床能效在线监测智能终端、与制造执行系统集成以及柔性加工过程工艺及能效数据获取方式等内容。通过在某公司机械加工车间的应用实施,验证所提方法的有效性和实用性。
李本杰[9]（2019）在《高速干切滚齿机床主轴系统?效率模型及协调优化方法研究》文中指出机床是基础性的制造装备,其能效是绿色制造领域的重要学术热点。高速干切滚齿机床作为绿色高速干切滚齿工艺的核心支撑装备,其加工精度及精度保持性与主轴系统的热稳定性直接相关,而高速干切滚齿加工条件下主轴系统的热稳定性取决于其热能累积特性,并且十分依赖于切削参数及主轴辅助系统的运行参数,导致主轴系统能耗高且能量流特性复杂。然而,目前基于切削比能的能效分析方法侧重于对材料去除过程相关的电能-机械能转换问题进行建模与优化,无法统一量化评估具有不同品质的电能、机械能、热能,难以适用于揭示高速干切滚齿机床主轴系统热稳定性调控的电能-机械能-热能转换特性以及同时考虑材料去除与热稳定保证的主轴系统综合能效分析,制约了高速干切滚齿机床绿色精密化发展。鉴于此,在国家自然科学基金面上项目、国家工信部绿色制造系统集成项目、重庆市技术创新与应用示范项目等的资助下,本论文以高速干切滚齿机床主轴系统为研究对象,基于热力学第二定律的?分析理论对主轴系统运行过程中的电能、机械能、热能进行“量”和“质”的统一,并面向主轴系统的综合能效问题深入开展其?效率建模及协调优化方法研究。主要研究内容如下:首先,研究高速干切滚齿机床主轴系统多元能量流特性及?效率模型。结合高速干切滚齿机床系统能量流特性分析,揭示强热力耦合作用下主轴系统电能、机械能、热能之间的转换特性,并建立主轴系统电能、机械能、热能多元能量流模型,通过阐述综合能效的定义及内涵,建立同时考虑材料去除与热稳定保证的高速干切滚齿机床主轴系统?效率模型,为后续章节中高速干切滚齿机床主轴系统热能累积调控与?效率协调优化研究奠定理论基础。其次,开展高速干切滚齿机床主轴系统热能累积模型及调控方法研究。针对与主轴系统热稳定控制密切相关的热能累积问题,通过分析主轴系统热能产生与散失特性,建立高速干切滚齿机床主轴系统热能累积与其控制参数之间的数学模型,进而提出高速干切滚齿机床主轴系统温升优化方法,最终结合实例对高速干切滚齿机床主轴系统热能累积调控效果进行验证,并为后续章节中主轴系统?效率协调优化提供支撑。然后,开展高速干切滚齿机床主轴系统?效率协调优化方法研究。综合考虑主轴系统综合能效提升和热稳定控制的需求,以主轴系统综合?效率与平均温度为目标,构建高速干切滚齿机床主轴系统?效率协调优化模型,对主轴系统的综合能效和热稳定性进行协调优化,并结合实例对协同优化模型的有效性进行验证。最后,综合上述研究,以Matlab为平台,开发高速干切滚齿机床主轴系统?效率协调优化应用系统,并结合案例对该系统进行应用验证。
王中州[10]（2019）在《基于刀触点的五轴线性插补及误差控制方法研究》文中提出与传统的三轴数控机床相比五轴联动数控机床拥有两个旋转轴,在机床运行过程中与三个线性轴配合共同完成加工,且在面对刀具干涉和碰撞时也具有较好的处理方式,并能获得更好的零件表面加工精度,尤其在加工复杂、高精度自由曲面时更具有优势。线性插补作为数控系统最基本的轨迹控制算法,可在三轴数控加工中获得较好的加工效果。现行五轴机床数控系统普遍采用线性插补方式,由于五轴联动数控机床加工时两个旋转轴与三个平动轴共同实现线性轨迹的运动合成,刀具摆动后将在空间中产生复杂的轨迹曲线,所获得的刀触点路径也将会偏离预先设定的刀触点线性轨迹,从而产生刀触点路径非线性误差。非线性误差是五轴联动数控机床所固有的误差,本文围绕着降低刀触点非线性误差等一系列具体问题展开研究,论文的主要研究内容由下述三部分组成:（1）对三种不同结构形式的五轴联动数控机床进行运动学模型的探讨及建立各轴坐标系及其变换关系,推导得出机床后置处理中包含刀触点位置坐标的求解计算方法。讨论无刀触点常规五轴线性插补及含刀触点五轴线性插补实现过程。（2）针对五轴联动数控加工刀触点非线性误差的补偿与修复问题,以A-C双转台式五轴联动数控机床为研究对象建立机床各坐标系及变换关系,在分析刀触点处非线性误差产生机理的基础上,提出了刀触点轨迹非线性误差补偿与修复算法。所提出的方法中,对当前插补刀心点求出相应的刀触点,对刀触点进行误差判断,利用刀触点误差来修复刀心点的位置,把求出新的刀心点输送给机床的插补器进行加工,以此降低刀触点处的非线性误差。最后通过MATLAB仿真验证了该方法对降低刀触点路径的非线性误差具有显着的效果。（3）对五轴联动数控系统加减速控制算法进行对比分析,相比其它加减速算法侧重研究S型加减速控制算法在加工过程中的应用,对于插补加工过程中S型加减速插补算法不存在匀速段时,利用二分迭代法对实际最大加工速度进行求解,并对插补段间速度进行限制,保证机床加工过程中平稳进行。最后对S型加减速插补控制算法进行不同情况仿真验证插补算法的正确性。
二、数控机床刀具技术现状及展望（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、数控机床刀具技术现状及展望（论文提纲范文）
（1）基于蝎子振动感知机理的刀具磨损状态监测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 刀具磨损状态监测机理 |
| 1.2.2 刀具磨损状态监测方法 |
| 1.2.3 刀具磨损状态监测的主要环节 |
| 1.2.4 国外研究现状 |
| 1.2.5 国内研究现状 |
| 1.3 目前存在的问题及解决方案 |
| 1.4 本文的研究内容安排 |
| 第2章 基于蝎子振动感知机理的刀具振动信号检测系统搭建 |
| 2.1 仿蝎子缝感受器的传感器封装 |
| 2.1.1 蝎子缝感受器应变感知机理 |
| 2.1.2 仿蝎子缝感受器的柔性超敏传感元件 |
| 2.1.3 仿蝎子缝感受器的传感器封装 |
| 2.2 仿蝎子振动感知机理的机床刀具振动信号采集装置 |
| 2.2.1 振动信号采集电路硬件组成 |
| 2.2.2 试验系统 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于振动信号的刀具故障监测 |
| 3.1 振动信号预处理 |
| 3.2 特征提取 |
| 3.3 刀具故障诊断模型 |
| 3.4 评价指标 |
| 3.5 实验与结果分析 |
| 3.5.1 参数选择 |
| 3.5.2 刀具故障诊断模型训练与评估 |
| 3.5.3 实时刀具故障诊断实验与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于改进无参数K-means算法的刀具磨损状态分析 |
| 4.1 聚类算法简介 |
| 4.1.1 K-means算法简介 |
| 4.1.2 基于密度峰值聚类算法简介 |
| 4.2 改进的无参数K-means算法 |
| 4.2.1 决策图的建立 |
| 4.2.2 自动确定聚类中心 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.3.1 实验数据集 |
| 4.3.2 评价指标 |
| 4.3.3 人工数据集的聚类结果及分析 |
| 4.3.4 UCI数据集的聚类结果及分析 |
| 4.4 基于改进无参数K-means聚类算法的刀具磨损状态分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间科研成果 |
| 致谢 |
（2）基于S形试件的五轴联动数控机床动态精度检测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及目的 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 五轴联动数控机床伺服联动误差建模方法研究现状 |
| 1.2.2 五轴联动数控机床动态精度的运动检测方法研究现状 |
| 1.2.3 五轴联动数控机床动态精度的实际加工检测方法研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第2章 五轴数控机床伺服联动误差模型 |
| 2.1 本章引言 |
| 2.2 五轴联动数控机床运动学模型 |
| 2.2.1 五轴联动数控机床结构简介 |
| 2.2.2 运动学变换理论基础 |
| 2.2.3 D-H法建模原理 |
| 2.2.4 双转台五轴联动数控机床运动学模型 |
| 2.3 五轴数控机床伺服进给系统的数学模型 |
| 2.3.1 五轴数控机床机械传动系统建模 |
| 2.3.2 五轴数控机床伺服控制系统建模 |
| 2.3.3 伺服进给系统仿真模型 |
| 2.4 五轴数控机床伺服进给系统的动态误差分析方法 |
| 2.4.1 伺服进给系统的动态误差 |
| 2.4.2 延时连续法 |
| 2.5 五轴数控机床伺服联动误差模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 动态精度检测试件的动态误差 |
| 3.1 本章引言 |
| 3.2 动态精度检测试件 |
| 3.3 动态精度检测试件理论基础 |
| 3.3.1 动态精度检测试件的构造原理 |
| 3.3.2 动态精度检测试件特性分析 |
| 3.4 动态精度检测试件的动态误差分析 |
| 3.4.1 动态精度检测试件的动态误差计算方法 |
| 3.4.2 动态精度检测试件的动态误差计算结果分析 |
| 3.5 动态精度检测试件试切实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 五轴数控机床联动性能对S试件动态误差作用规律研究 |
| 4.1 本章引言 |
| 4.2 五轴数控机床多轴联动误差对试件动态误差形成的影响 |
| 4.2.1 平动轴动态误差对刀具位姿误差影响规律 |
| 4.2.2 旋转轴动态误差对刀具位姿误差影响规律 |
| 4.2.3 刀具位姿误差与试件动态误差分布关系 |
| 4.3 五轴数控机床联动性能对S形试件动态误差作用规律仿真分析 |
| 4.3.1 S形试件数控加工指令特性分析 |
| 4.3.2 进给速度动态规划 |
| 4.3.3 伺服联动性能对S形试件动态误差分布作用规律分析 |
| 4.4 S形试件试切检测实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 动态精度检测试件有效性评价指标 |
| 5.1 本章引言 |
| 5.2 动态精度检测试件有效性评价指标一 |
| 5.2.1 动态精度检测试件有效性评价指标定义 |
| 5.2.2 动态精度检测试件的LCV和 CLCV指标对比分析 |
| 5.3 动态精度检测试件有效性评价指标二 |
| 5.3.1 S形试件动态误差灵敏度指标定义 |
| 5.3.2 S形试件的动态误差灵敏度分析 |
| 5.4 五轴数控机床联动性能溯源与误差补偿实例 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文主要内容总结 |
| 6.2 论文主要创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A:构成S形试件上、下准线每段曲线的数学表达式 |
| 附录 B:加工实验中S形试件标准检测点 |
| 附录 C:利用PRC方法获取的S形试件检测点坐标及法矢 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 |
（3）五轴卧式加工中心几何误差研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 数控机床几何误差研究现状 |
| 1.3.1 数控机床精度检测技术研究现状 |
| 1.3.2 数控机床几何误差基础理论研究现状 |
| 1.4 研究课题来源及研究内容 |
| 1.4.1 课题来源 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 2 多体系统理论分析及五轴数控机床误差建模 |
| 2.1 多体系统建模理论基础 |
| 2.2 多体系统坐标变换描述 |
| 2.2.1 坐标变换的几何描述 |
| 2.2.2 坐标变换的数学表示 |
| 2.2.3 误差变换矩阵 |
| 2.3 五轴卧式加工中心几何误差建模 |
| 2.3.1 机床结构及特征矩阵描述 |
| 2.3.2 机床实际的运动学模型 |
| 2.3.3 运动学模型比较分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 精度检测仪R-test结构设计与优化 |
| 3.1 R-test总体结构特征 |
| 3.1.1 R-test测量原理及主要构成 |
| 3.1.2 关键器件选型 |
| 3.2 R-test基本设计准则 |
| 3.3 误差模型建立 |
| 3.3.1 几何模型 |
| 3.3.2 测量模型 |
| 3.4 最大测量空间分析 |
| 3.5 灵敏度分析 |
| 3.5.1 灵敏度评价指标 |
| 3.5.2 灵敏度指标查找结果 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于R-test的机床转动轴几何误差检测 |
| 4.1 几何误差辨识 |
| 4.1.1 左矩阵和右矩阵乘法定义 |
| 4.1.2 误差变换的雅可比公式 |
| 4.1.3 几何误差辨识算法 |
| 4.2 R-test的标定及测量数据处理方法 |
| 4.2.1 R-test标定方法 |
| 4.2.2 R-test测量数据处理方法 |
| 4.3 实验与结果 |
| 4.3.1 实验设计 |
| 4.3.2 几何误差的辨识 |
| 4.3.3 测量结果的预测 |
| 4.3.4 球杆仪对比实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于球杆仪的机床转动轴几何误差检测 |
| 5.1 球杆仪与数控机床RTCP功能简述 |
| 5.1.1 QC20-W无线球杆仪 |
| 5.1.2 五轴数控机床的RTCP功能 |
| 5.2 基于球杆仪的测量与辨识方法 |
| 5.2.1 RTCP功能关闭情况 |
| 5.2.2 RTCP功能开启情况 |
| 5.3 几何误差补偿算法 |
| 5.4 实验与结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要研究内容 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 攻读硕士学位期间的科研项目 |
| 致谢 |
（4）高速数控加工的轮廓误差预测关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 伺服控制系统建模 |
| 1.2.2 热误差建模 |
| 1.2.3 轮廓误差建模 |
| 1.3 论文研究对象与拟解决的关键性问题 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 论文结构安排 |
| 第二章 考虑时序特性的伺服控制系统误差建模方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 机理建模 |
| 2.2.1 机理模型结构 |
| 2.2.2 机理模型的参数辨识 |
| 2.3 基于CNN的机理模型误差建模 |
| 2.3.1 CNN模型选择原理 |
| 2.3.2 数据的预处理 |
| 2.3.3 CNN预测模型 |
| 2.4 实验验证 |
| 2.4.1 伺服控制系统运行数据采集 |
| 2.4.2 机理模型实验验证 |
| 2.4.3 CNN模型实验验证 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 伺服控制系统误差模型辨识的样本集构建方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 模型辨识的样本特征集的构建 |
| 3.2.1 样本特征的确定 |
| 3.2.2 高质量特征库的生成 |
| 3.3 伺服控制系统运行轨迹规划方法 |
| 3.4 实验验证 |
| 3.4.1 实验轨迹设计 |
| 3.4.2 模型辨识 |
| 3.4.3 实验与预测结果对比 |
| 3.4.4 与文献中常用方法的对比实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于小样本实验数据增强的热误差高效建模方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 机床温度场和热误差的测量方法介绍 |
| 4.2.1 温度场测量方法 |
| 4.2.2 热误差测量方法 |
| 4.3 热误差建模 |
| 4.3.1 机床整机ANSYS建模 |
| 4.3.2 热变形预测模型 |
| 4.4 基于温度场分布高效样本构建的数据增强方法 |
| 4.4.1 问题分析 |
| 4.4.2 温度场分布数据的合理性 |
| 4.4.3 温度场分布类型的代表性分析 |
| 4.4.4 高效温度样本的构建 |
| 4.5 实验验证 |
| 4.5.1 实验数据 |
| 4.5.2 基于单轴运行实验数据的温度场分布高效样本构建 |
| 4.5.3 ANSYS模型精度验证 |
| 4.5.4 热误差模型预测验证 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 轮廓误差建模方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 五轴机床运动学建模 |
| 5.3 无基准轮廓误差计算方法 |
| 5.3.1 问题分析 |
| 5.3.2 无基准轮廓误差算法 |
| 5.4 五轴机床刀尖点位置和刀轴方向综合轮廓误差模型 |
| 5.4.1 问题分析 |
| 5.4.2 五轴机床刀具轮廓误差综合定义 |
| 5.4.3 轮廓误差估计 |
| 5.5 仿真分析与实验验证 |
| 5.5.1 实验方案 |
| 5.5.2 无基准轮廓误差方法验证 |
| 5.5.3 刀尖点位置和刀轴方向综合轮廓误差算法验证 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（5）基于对偶四元数的五轴数控机床几何误差辨识及补偿（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 背景介绍 |
| 1.3 机床误差来源及分类 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.4.1 误差建模 |
| 1.4.2 误差测量 |
| 1.4.3 误差补偿 |
| 1.5 课题研究目的及意义 |
| 1.6 本文研究的主要内容和论文框架 |
| 第二章 基于对偶四元数的五轴机床误差建模 |
| 2.1 对偶四元数基础理论 |
| 2.1.1 四元数 |
| 2.1.2 对偶数 |
| 2.1.3 对偶四元数 |
| 2.2 五轴数控机床几何误差分析 |
| 2.2.1 与位置有关几何误差 |
| 2.2.2 与位置无关几何误差 |
| 2.3 对偶四元数定义几何误差 |
| 2.3.1 旋转轴与位置无关几何误差 |
| 2.3.2 线性轴与位置无关几何误差 |
| 2.4 五轴数控机床结构分析 |
| 2.5 AC五轴数控机床误差建模 |
| 2.5.1 机床运动链分析 |
| 2.5.2 机床理想运动学模型建立 |
| 2.5.3 包含旋转轴与位置无关几何误差的机床误差建模 |
| 2.6 BC五轴数控机床误差建模 |
| 2.6.1 机床运动链分析 |
| 2.6.2 机床理想运动学模型建立 |
| 2.6.3 包含旋转轴与位置无关几何误差的机床误差建模 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 五轴数控机床旋转轴几何误差测量 |
| 3.1 检测设备与原理分析 |
| 3.1.1 球杆仪检测原理 |
| 3.1.2 球杆仪与机床运动同步匹配算法 |
| 3.2 球杆仪安装误差分析 |
| 3.3 AC五轴数控机床旋转轴几何误差测量 |
| 3.3.1 实验轨迹规划 |
| 3.3.2 球杆仪采样与机床运动同步规划 |
| 3.3.3 实验验证与误差解耦 |
| 3.4 BC五轴数控机床旋转轴几何误差测量 |
| 3.4.1 实验轨迹选取 |
| 3.4.2 球杆仪采样与机床运动同步规划 |
| 3.4.3 实验验证与误差解耦 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于对偶四元数的五轴数控机床几何误差补偿策略 |
| 4.1 机床旋转轴几何误差补偿策略 |
| 4.1.1 旋转轴方向误差补偿 |
| 4.1.2 方向误差补偿仿真模拟 |
| 4.1.3 旋转轴位置误差补偿 |
| 4.2 补偿验证 |
| 4.2.1 球杆仪实验补偿验证 |
| 4.2.2 加工实验补偿验证 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 本文创新点 |
| 5.3 本文的不足与展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（6）基于Digital Twin的数控机床预测性维护关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的提出及意义 |
| 1.2 复杂设备预测性维护的研究现状 |
| 1.2.1 基于可靠性统计概率的方法 |
| 1.2.2 基于物理模型的方法 |
| 1.2.3 基于数据驱动的方法 |
| 1.3 Digital Twin及其关键技术的研究现状 |
| 1.3.1 Digital Twin的概念 |
| 1.3.2 Digital Twin的研究现状 |
| 1.3.3 机电设备建模的研究现状 |
| 1.3.4 机电设备场景感知的研究现状 |
| 1.4 本文主要工作 |
| 1.4.1 本文研究目标 |
| 1.4.2 本文研究内容 |
| 1.4.3 本文章节安排 |
| 第2章 基于Digital Twin的数控机床预测性维护体系结构 |
| 2.1 预测性维护体系结构制定思路 |
| 2.2 数控机床预测性维护需求及功能分析 |
| 2.2.1 数控机床系统分析 |
| 2.2.2 数控机床故障分析 |
| 2.2.3 数控机床预测性维护难点分析 |
| 2.2.4 数控机床Digital Twin功能分析 |
| 2.3 基于Digital Twin的预测性维护体系结构设计 |
| 2.4 基于Digital Twin的预测性维护方案制定 |
| 2.4.1 预测性维护层次结构模型构建 |
| 2.4.2 预测性维护层次判断矩阵构建 |
| 2.4.3 判断矩阵特征向量求解 |
| 2.4.4 预测性维护层次总排序 |
| 2.5 基于Digital Twin的预测性维护方案评价 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 数控机床Digital Twin模型构建方法 |
| 3.1 数控机床Digital Twin模型构建原则 |
| 3.1.1 面向对象的建模方法 |
| 3.1.2 多领域统一的建模方法 |
| 3.1.3 增量式的建模方法 |
| 3.2 数控机床Digital Twin机械模型构建 |
| 3.2.1 机械几何模型构建 |
| 3.2.2 机械多体运动学/动力学模型构建 |
| 3.2.3 机械性能衰减模型构建 |
| 3.3 数控机床Digital Twin电气模型构建 |
| 3.3.1 整流器电气模型构建 |
| 3.3.2 逆变器电气模型构建 |
| 3.3.3 伺服电机电气模型构建 |
| 3.4 数控机床Digital Twin控制模型构建 |
| 3.4.1 位置控制器和速度控制器 |
| 3.4.2 电流控制器和解耦控制器 |
| 3.4.3 Clark/Park正逆变换及整体模型 |
| 3.5 数控机床Digital Twin液压模型构建 |
| 3.6 数控机床Digital Twin多领域模型耦合 |
| 3.6.1 多领域建模要素分析 |
| 3.6.2 多领域模型耦合方法 |
| 3.7 数控机床Digital Twin精度验证与模型更新方法 |
| 3.7.1 数控机床Digital Twin模型精度验证方法 |
| 3.7.2 基于工况数据的数控机床Digital Twin更新方法 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 数控机床Digital Twin场景感知方法 |
| 4.1 数控机床Digital Twin场景感知软硬件结构 |
| 4.2 数控机床Digital Twin场景数据获取与存储 |
| 4.2.1 数控机床场景数据分析 |
| 4.2.2 数控机床场景数据获取 |
| 4.2.3 数控机床场景数据分布式存储与运算 |
| 4.3 数控机床Digital Twin场景数据预处理 |
| 4.3.1 场景数据数值变换与缺失值补充 |
| 4.3.2 场景数据趋势项消除 |
| 4.3.3 场景数据平滑与降噪 |
| 4.3.4 场景数据属性编码与变换 |
| 4.4 数控机床Digital Twin场景数据特征提取 |
| 4.4.1 数控机床场景数据时域特征提取 |
| 4.4.2 数控机床场景数据频域特征提取 |
| 4.4.3 数控机床场景数据特征自动提取 |
| 4.5 数控机床Digital Twin场景数据特征选择 |
| 4.5.1 标准相关系数分析 |
| 4.5.2 基于T-test的特征值排序 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 Digital Twin模型与数据融合的预测性维护方法 |
| 5.1 基于Digital Twin的融合型预测性维护方案 |
| 5.1.1 基于滤波算法的模型与数据融合方法 |
| 5.1.2 基于迁移学习的模型与数据融合方法 |
| 5.2 基于Digital Twin的数据驱动算法构建 |
| 5.2.1 随机森林算法特点分析 |
| 5.2.2 长短期记忆网络算法特点分析 |
| 5.2.3 卷积神经网络算法特点分析 |
| 5.2.4 数据驱动算法选择 |
| 5.3 基于迁移学习的融合型预测性维护 |
| 5.4 基于滤波算法的融合型预测性维护 |
| 5.4.1 基于滤波算法的融合原理 |
| 5.4.2 基于滤波算法的融合方法流程 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于Digital Twin的数控机床预测性维护应用验证 |
| 6.1 方案制定与实验环境搭建 |
| 6.1.1 预测性维护方案制定 |
| 6.1.2 存储与运算平台搭建 |
| 6.2 基于Digital Twin的预测性维护方案验证 |
| 6.2.1 基于Digital Twin的刀具寿命预测 |
| 6.2.2 基于Digital Twin的主轴系统故障诊断 |
| 6.2.3 基于Digital Twin的进给系统故障诊断 |
| 6.3 预测性维护措施与结果评价 |
| 6.3.1 预测性维护措施 |
| 6.3.2 预测性维护效果评价 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 本文主要创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间撰写的论文专利及参与的项目 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 攻读博士学位期间申请的专利 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（7）五轴加工进给速度规划及非线性误差控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及来源 |
| 1.2 五轴数控技术的主要发展情况 |
| 1.3 国内外研究现状及问题 |
| 1.3.1 五轴数控系统速度规划研究现状 |
| 1.3.2 五轴数控加工中非线性误差研究现状 |
| 1.3.3 国内外研究所存在的问题 |
| 1.4 课题主要研究内容 |
| 1.5 论文组织结构安排 |
| 第二章 加工代码生成及插补算法实现 |
| 2.1 CAD/CAM软件概述 |
| 2.2 数控加工代码的生成 |
| 2.2.1 叶轮加工刀位文件生成 |
| 2.2.2 叶轮加工刀位文件的后置处理 |
| 2.3 数控插补原理 |
| 2.3.1 插补方法的分类 |
| 2.3.2 线性插补原理 |
| 2.4 插补算法实现 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 五轴数控加工中速度控制方法及策略 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 常用加减速控制方法 |
| 3.2.1 梯形加减速 |
| 3.2.2 三角函数加减速 |
| 3.2.3 S曲线加减速 |
| 3.2.4 三次多项式加减速 |
| 3.3 基于梯形加减速控制策略 |
| 3.3.1 梯形加减速控制算法模型 |
| 3.3.2 平动轴的运动学约束控制 |
| 3.3.3 旋转轴的运动学约束控制 |
| 3.3.4 进给速度规划控制流程 |
| 3.3.5 实际数据仿真与结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 五轴数控加工中非线性误差补偿方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 机床的结构及分类 |
| 4.3 非线性误差的机理分析与数学模型 |
| 4.3.1 非线性误差的机理分析 |
| 4.3.2 非线性误差的数学模型 |
| 4.4 非线性误差的控制策略 |
| 4.4.1 机床的运动求解 |
| 4.4.2 旋转中心位置补偿方法 |
| 4.4.3 实例仿真与结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 程序实现以及数控加工仿真 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 Visual Basic程序实现 |
| 5.2.1 NC文件的打开及读取 |
| 5.2.2 算法实现程序 |
| 5.2.3 运行界面的设计 |
| 5.3 基于VERICUT叶轮数控加工仿真 |
| 5.3.1 五轴数控机床模型的建立 |
| 5.3.2 刀具刀柄模型的建立 |
| 5.3.3 构建VERICUT仿真环境 |
| 5.4 仿真结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（8）基于深度-强化学习的柔性加工高能效工艺规划方法研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文的选题背景及意义 |
| 1.1.1 论文的选题背景 |
| 1.1.2 论文的选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 数控加工系统工艺条件、工艺参数与能效的作用机理研究 |
| 1.2.2 数控加工系统能效预测研究现状 |
| 1.2.3 数控加工工艺参数能效优化研究现状 |
| 1.2.4 数控加工工艺路线优化研究现状 |
| 1.3 论文的研究意义及课题来源 |
| 1.3.1 论文的研究意义 |
| 1.3.2 论文的课题来源 |
| 1.4 论文的主要研究内容 |
| 2 柔性加工过程能效影响因素及工艺规划框架 |
| 2.1 柔性加工系统能效特性分析 |
| 2.1.1 柔性加工系统能效定义 |
| 2.1.2 柔性加工系统能耗影响因素分析 |
| 2.2 不同工艺条件下工艺参数对能耗影响关系分析 |
| 2.2.1 基于二阶响应面法的工艺与能耗映射关系建立方法 |
| 2.2.2 关系方程建立结果及作用机理分析 |
| 2.3 柔性加工高能效工艺规划框架 |
| 2.3.1 柔性加工高能效工艺规划所面临的挑战 |
| 2.3.2 柔性加工高能效工艺规划技术框架的提出 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于深度学习的柔性加工系统能效预测方法 |
| 3.1 柔性加工系统能效预测问题描述 |
| 3.2 深度学习能效预测方法 |
| 3.3 工艺、能效数据的采集与预处理 |
| 3.3.1 数据类型与采集 |
| 3.3.2 数据预处理 |
| 3.4 案例应用 |
| 3.4.1 数据准备、评价指标及对比方法概述 |
| 3.4.2 柔性加工能效预测模型建立及结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 面向变工艺条件的柔性加工工艺参数元强化学习能效优化 |
| 4.1 柔性加工工艺参数能效优化问题描述 |
| 4.2 面向变工艺条件的柔性加工工艺参数能效优化模型 |
| 4.2.1 优化变量 |
| 4.2.2 优化目标函数 |
| 4.2.3 约束条件 |
| 4.2.4 多目标优化评价指标 |
| 4.3 基于元强化学习的柔性加工工艺参数能效优化方法 |
| 4.3.1 基于马尔科夫决策过程理论的优化问题转换 |
| 4.3.2 基于actor-critic框架的工艺参数能效优化器构建 |
| 4.3.3 基于MAML算法的元学习训练方法 |
| 4.4 应用案例 |
| 4.4.1 案例介绍 |
| 4.4.2 预训练及在线训练结果 |
| 4.4.3 多工步车削能效优化的结果分析 |
| 4.4.4 算法对比测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 多任务并行的柔性加工工艺路线深度图强化学习能效优化 |
| 5.1 柔性加工工艺路线能效优化问题描述 |
| 5.2 面向多加工任务的柔性加工工艺路线能效优化模型 |
| 5.2.1 优化变量 |
| 5.2.2 优化目标函数 |
| 5.2.3 约束条件 |
| 5.3 基于深度图强化学习的工艺路线能效优化方法 |
| 5.3.1 柔性加工工艺路线能效优化方法框架 |
| 5.3.2 基于深度图和强化学习的优化器构建方法 |
| 5.3.3 基于多任务学习的优化器训练方法 |
| 5.4 应用案例 |
| 5.4.1 工件及加工资源信息 |
| 5.4.2 案例设置 |
| 5.4.3 预训练及线上收敛过程 |
| 5.4.4 柔性加工工艺路线能效优化结果与分析 |
| 5.4.5 算法性能对比 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 柔性加工高能效工艺规划支持系统及初步应用 |
| 6.1 柔性加工高能效工艺规划系统框架及数据流分析 |
| 6.1.1 柔性加工高能效工艺规划系统框架 |
| 6.1.2 能效数据流结构分析及数据整合 |
| 6.2 柔性作业车间节能潜力挖掘 |
| 6.3 柔性加工高能效工艺规划方法应用实施 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A.作者在攻读博士学位期间发表或录用的论文 |
| B. 攻读博士学位期间在审的期刊论文目录 |
| C. 攻读博士学位期间所申请或授权的发明专利目录 |
| D.攻读博士学位期间参加的主要科研项目 |
| E.攻读博士学位期间获得的荣誉和奖励 |
| F.学位论文数据集 |
| 致谢 |
（9）高速干切滚齿机床主轴系统?效率模型及协调优化方法研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文的选题背景 |
| 1.1.1 绿色制造是制造业未来的发展趋势 |
| 1.1.2 高速干切滚齿工艺是典型的齿轮绿色加工技术 |
| 1.1.3 主轴系统是高速干切滚齿机床的核心功能部件 |
| 1.2 国内外相关领域的研究现状分析 |
| 1.2.1 高速干切滚齿工艺技术的国内外研究现状分析 |
| 1.2.2 机床系统热态特性的国内外研究现状分析 |
| 1.2.3 机床系统能效的国内外研究现状分析 |
| 1.2.4 ?分析方法的国内外研究现状分析 |
| 1.3 论文研究的意义及课题来源 |
| 1.3.1 论文研究目的及意义 |
| 1.3.2 论文的课题来源 |
| 1.4 论文研究内容及组织框架 |
| 2 高速干切滚齿机床主轴系统多元能量流特性及?效率模型 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 高速干切滚齿机床主轴系统多元能量流特性 |
| 2.2.1 高速干切滚齿机床系统能量流特点 |
| 2.2.2 高速干切滚齿机床主轴系统多元能量流模型 |
| 2.3 高速干切滚齿机床主轴系统的综合能效分析 |
| 2.3.1 综合能效的提出 |
| 2.3.2 综合能效的内涵 |
| 2.4 面向综合能效的高速干切滚齿机床主轴系统?效率模型 |
| 2.4.1 ?分析的基本理论与方法 |
| 2.4.2 主轴系统?效率模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 高速干切滚齿机床主轴系统热能累积模型及调控方法 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 高速干切滚齿机床主轴系统热能累积模型 |
| 3.2.1 内置电机的热能累积模型 |
| 3.2.2 轴承的热能累积模型 |
| 3.3 高速干切滚齿机床主轴系统温升优化方法 |
| 3.3.1 优化目标 |
| 3.3.2 控制参数 |
| 3.3.3 约束条件 |
| 3.3.4 优化模型 |
| 3.3.5 基于PDMOSA-TOPSIS的优化模型求解方法 |
| 3.4 应用案例及实验验证 |
| 3.4.1 优化结果分析 |
| 3.4.2 实验验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 高速干切滚齿机床主轴系统?效率协调优化方法 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 优化问题描述 |
| 4.3 高速干切滚齿机床主轴系统?效率协调优化模型 |
| 4.3.1 协调优化目标函数 |
| 4.3.2 协调优化变量 |
| 4.3.3 优化变量的约束条件 |
| 4.3.4 协调优化模型 |
| 4.4 主轴系统?效率协调优化模型求解方法 |
| 4.5 案例应用 |
| 4.5.1 案例介绍 |
| 4.5.2 结果分析 |
| 4.5.3 主轴系统?效率提升潜力分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 高速干切滚齿机床主轴系统?效率协调优化应用系统 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 应用系统的功能结构及运行流程 |
| 5.2.1 功能结构 |
| 5.2.2 运行流程 |
| 5.3 应用系统的功能实现 |
| 5.3.1 应用系统主界面 |
| 5.3.2 参数设置 |
| 5.3.3 计算与优化 |
| 5.3.4 结果图形可视化 |
| 5.3.5 数据管理与存储 |
| 5.4 应用案例 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要研究结论 |
| 6.2 后续研究工作的展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A.攻读博士学位期间发表的期刊论文目录 |
| B. 攻读博士学位期间在审的期刊论文目录 |
| C. 攻读博士学位期间所申请或授权的发明专利目录 |
| D. 攻读博士学位期间参加的主要科研项目 |
| E. 攻读博士学位期间获得的奖励 |
| F. 学位论文数据集 |
| 致谢 |
（10）基于刀触点的五轴线性插补及误差控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景介绍 |
| 1.2 数控加工技术国内外研究现状 |
| 1.2.1 五轴联动数控加工非线性误差研究现状 |
| 1.2.2 插补算法研究现状 |
| 1.2.3 加减速算法研究现状 |
| 1.3 存在问题分析 |
| 1.4 课题研究目的及意义 |
| 1.5 论文研究内容与组织框架 |
| 第二章 数控机床运动学分析及插补算法实现 |
| 2.1 五轴联动数控机床通用运动学分析 |
| 2.2 数控机床运动学模型求解 |
| 2.2.1 双转台式五轴联动数控机床运动求解 |
| 2.2.2 双摆头式五轴联动数控机床运动求解 |
| 2.2.3 转台摆头式五轴联动数控机床运动求解 |
| 2.3 数控系统插补算法 |
| 2.3.1 插补算法的定义及其分类 |
| 2.3.2 插补算法实现 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 刀触点非线性误差补偿与修复 |
| 3.1 五轴联动数控机床非线性误差概述 |
| 3.2 刀触点非线性误差分析 |
| 3.3 刀触点非线性误差模型及控制算法 |
| 3.3.1 刀触点非线性误差理论模型 |
| 3.3.2 刀触点非线性误差控制方法 |
| 3.4 刀触点非线性误差补偿与修复 |
| 3.5 刀触点非线性误差影响因素 |
| 3.6 刀触点非线性误差实验数据仿真验证 |
| 3.6.1 补偿与修复前后刀触点路径对比 |
| 3.6.2 补偿与修复前后刀触点非线性误差对比 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 五轴联动数控系统加减速控制算法研究 |
| 4.1 进给速度特点及控制方法 |
| 4.1.1 五轴联动数控机床进给速度特点 |
| 4.1.2 五轴联动数控机床加减速控制策略 |
| 4.2 数控系统加减速控制算法 |
| 4.2.1 加减速控制算法介绍 |
| 4.2.2 S型加减速规划方法 |
| 4.3 S型加减速速度前瞻规划 |
| 4.4 S型加减速各种情况规划仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 五轴联动数控编程及加工仿真 |
| 5.1 叶轮加工工艺分析与规划 |
| 5.2 Visual C++程序算法实现 |
| 5.2.1 刀位文件后置处理 |
| 5.2.2 非线性误差修复算法程序 |
| 5.2.3 加减速规划算法程序 |
| 5.2.4 运行界面的设计 |
| 5.3 VERICUT机床加工仿真 |
| 5.3.1 五轴联动虚拟机床建立 |
| 5.3.2 五轴联动数控机床虚拟加工过程仿真 |
| 5.3.3 仿真加工结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
四、数控机床刀具技术现状及展望（论文参考文献）
- [1]基于蝎子振动感知机理的刀具磨损状态监测[D]. 宋阳. 吉林大学, 2021(01)
- [2]基于S形试件的五轴联动数控机床动态精度检测方法研究[D]. 赫巍巍. 吉林大学, 2021(01)
- [3]五轴卧式加工中心几何误差研究[D]. 蒲耀洲. 四川大学, 2021(02)
- [4]高速数控加工的轮廓误差预测关键技术研究[D]. 张靖. 电子科技大学, 2021
- [5]基于对偶四元数的五轴数控机床几何误差辨识及补偿[D]. 王浩. 天津工业大学, 2021(01)
- [6]基于Digital Twin的数控机床预测性维护关键技术研究[D]. 骆伟超. 山东大学, 2020(01)
- [7]五轴加工进给速度规划及非线性误差控制方法研究[D]. 睢英照. 天津工业大学, 2020(02)
- [8]基于深度-强化学习的柔性加工高能效工艺规划方法研究[D]. 肖溱鸽. 重庆大学, 2019
- [9]高速干切滚齿机床主轴系统?效率模型及协调优化方法研究[D]. 李本杰. 重庆大学, 2019
- [10]基于刀触点的五轴线性插补及误差控制方法研究[D]. 王中州. 天津工业大学, 2019(02)