周宝仓
- 作品数：4 被引量：35H指数：4
- 供职机构：重庆大学机械工程学院机械传动国家重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金重庆市杰出青年科学基金国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：机械工程金属学及工艺更多>>
- MEA优化BP神经网络的电主轴热误差分析研究被引量：12
- 2017年
- 针对磨齿机在磨削加工时,电主轴存在热致误差等问题,提出一种基于思维进化算法(MEA)优化BP神经网络建立磨齿机电主轴热误差预测模型的方法。通过测量磨齿机电主轴在加工过程中的温升与位移情况,利用思维进化算法优化BP神经网络算法在MATLAB软件中建立预测模型,并与未经过算法优化的BP神经网络建立的模型进行了对比。在电主轴X向热误差预测实验中,未经过算法优化的BP模型最低补偿率为84.85%,而经过思维进化算法优化BP模型最低补偿率为95.29%。结果表明:经过思维进化算法优化BP神经网络建立的热误差模型,在拟合和预测精度上要优于未经过算法优化的BP神经网络热误差模型。
- 谢杰黄筱调方成刚张虎周宝仓
- 关键词：热误差电主轴思维进化算法BP神经网络
- 数控成形磨齿机床身导轨温升与齿面误差补偿被引量：6
- 2016年
- 为减小大型数控成形磨齿机床身导轨的热误差、提升齿轮加工精度,研究了导轨温升与齿面加工误差之间的关系及误差补偿方法。以某大型数控成形磨齿机为分析对象,采用多元线性回归—最小二乘法原理,建立了床身导轨温升与砂轮位置偏差的数学补偿模型;结合成形磨削基本原理,建立了砂轮与齿面的接触线方程以及成形磨削斜齿轮的齿面修形模型,最终得到导轨温升与齿面误差的补偿模型,并进行了成形磨齿加工热误差补偿实验。结果表明,该误差模型补偿精度高、实用性强、可靠性好,能够提高齿面加工精度三级以上。所提出的误差补偿模型和方法对促进成形磨齿机加工精度的进一步提升具有重要的指导意义和参考价值。
- 王时龙周宝仓方成刚杨勇
- 关键词：数控成形磨齿机床身导轨热误差温升误差补偿
- 大型数控成形磨齿机热误差建模及补偿被引量：4
- 2017年
- 基于大型数控成形磨齿机热误差是影响齿面加工精度的重要因素,通过建立磨齿机热误差实验平台,研究砂轮与工件轴的径向热误差随温度变化的关系。结合模糊聚类法基本原理和最小二乘法理论,建立砂轮与工件轴的径向热误差补偿模型,并将补偿模型的计算值与实验检测值进行对比。进行热误差补偿加工实验,验证热误差补偿模型的准确性与可靠性,揭示成形磨齿机热误差与温度之间的关系。研究结果表明:该误差模型的补偿精度高、可靠性好,与实验测量值的相对误差小于2.000%,可有效提升齿面整体加工精度(ISO)3级以上。
- 周宝仓王时龙方成刚杨勇
- 关键词：数控成形磨齿机热误差模糊聚类最小二乘法
- 磨齿机电主轴热特性及热误差建模被引量：14
- 2018年
- 针对磨齿机在磨削加工时,电主轴存在热致误差等问题,提出基于模糊神经网络(FNN)建立电主轴热误差模型的方法.分析电主轴内部的热生成和热传递机理,得到内部的传热规律.通过计算热载荷和边界条件,利用有限元分析(FEA)软件对电主轴系统的温度场和热变形进行数值模拟,得到电主轴系统中温升和热变形最大的部位.通过电主轴热误差实验获得温度和热变形数据,分别训练模糊神经网络和BP神经网络,建立温度场和热变形之间的热误差模型,对主轴热误差进行预测.结果显示:在电主轴径向热误差预测模型中,模糊神经网络模型和BP模型的建模精度分别为96.74%和89.77%.这表明模糊神经网络模型建立的热误差模型,在拟合和预测精度上优于BP神经网络模型.
- 谢杰黄筱调方成刚周宝仓陆宁
- 关键词：热误差建模电主轴
