2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、隨著我國(guó)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的深入發(fā)展,各行業(yè)對(duì)精密機(jī)械產(chǎn)品的需求量不斷攀升。數(shù)控機(jī)床作為制造業(yè)的基礎(chǔ)裝備,其加工精度直接影響工件的品質(zhì)。因此,數(shù)控機(jī)床加工精度一直是學(xué)術(shù)界和工程領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。然而,精度和誤差是一對(duì)相互矛盾關(guān)系,揭示數(shù)控機(jī)床各種誤差產(chǎn)生的機(jī)理、研究誤差建模及控制方法是提高數(shù)控機(jī)床加工精度亟待解決的關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題。為了解決上述問(wèn)題,本論文深入研究多軸數(shù)控機(jī)床準(zhǔn)靜態(tài)空間誤差建模及誤差項(xiàng)檢測(cè)辨識(shí)方法,并結(jié)合機(jī)床實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證所提出方法的

2、正確性和可行性。本論文的主要研究工作和成果如下:
 ?。?)提出一種基于增量矩陣的空間誤差建模方法:采用增量的形式探討機(jī)床相鄰體間的實(shí)際坐標(biāo)變換,通過(guò)疊加相鄰體間位姿引起的誤差求解機(jī)床總空間誤差,為直觀識(shí)別多軸數(shù)控機(jī)床關(guān)鍵誤差源提供依據(jù)?;谒岢龅慕7椒ǎ梦⒎址ń⒘藬?shù)控機(jī)床誤差靈敏度分析模型,為數(shù)控機(jī)床精度分配、局部誤差補(bǔ)償提供理論依據(jù)。采用所提出的建模方法,建立了三軸數(shù)控機(jī)床和五軸 RTTTR型數(shù)控機(jī)床空間綜合誤差模型

3、,并對(duì)兩種數(shù)控機(jī)床進(jìn)行誤差靈敏度分析。
 ?。?)設(shè)計(jì)多軸數(shù)控機(jī)床移動(dòng)軸和旋轉(zhuǎn)軸誤差檢測(cè)實(shí)驗(yàn),建立了誤差辨識(shí)模型:利用球桿儀將旋轉(zhuǎn)軸位移誤差和轉(zhuǎn)角誤差進(jìn)行分開(kāi)測(cè)量辨識(shí),以RTTTR型五軸聯(lián)動(dòng)機(jī)床的A、C軸為研究對(duì)象,采用軸向和徑向測(cè)量法測(cè)量辨識(shí)位移誤差;結(jié)合A、C軸的具體特點(diǎn),分別設(shè)計(jì)了兩軸轉(zhuǎn)角誤差檢測(cè)實(shí)驗(yàn),建立了轉(zhuǎn)角誤差辨識(shí)模型。針對(duì)激光干涉儀九線測(cè)量法對(duì)測(cè)點(diǎn)要求嚴(yán)格、誤差項(xiàng)計(jì)算值含累積誤差、直線度測(cè)量值含垂直度問(wèn)題,提出改進(jìn)措

4、施并建立新的移動(dòng)軸誤差辨識(shí)模型。對(duì)五軸龍門機(jī)床 QLM27100-5X開(kāi)展移動(dòng)軸誤差檢測(cè)辨識(shí),探討三軸移動(dòng)引起的空間幾何誤差和熱誤差分布,并對(duì)空間幾何誤差進(jìn)行靈敏度分析,驗(yàn)證了所提出的誤差辨識(shí)方法的可行性。
 ?。?)建立了多軸數(shù)控機(jī)床進(jìn)給軸幾何誤差支持向量機(jī)模型和基于熱變形修正系數(shù)的位移熱誤差模型:基于多軸數(shù)控機(jī)床進(jìn)給軸幾何誤差測(cè)量數(shù)據(jù)樣本少、非線性強(qiáng)的特點(diǎn),建立移動(dòng)軸和旋轉(zhuǎn)軸幾何誤差支持向量機(jī)模型;針對(duì)當(dāng)前研究忽略移動(dòng)軸軸向和

5、徑向熱變形系數(shù)不一致、對(duì)熱誤差特性把握不全面的問(wèn)題,從分析移動(dòng)軸熱變形機(jī)理著手,考慮晶體材料線膨脹系數(shù)和體膨脹系數(shù)的關(guān)聯(lián)性,從理論上修正絲杠軸向和徑向熱變形公式,根據(jù)移動(dòng)進(jìn)給系統(tǒng)溫度場(chǎng)非均勻性特點(diǎn),建立基于熱變形修正系數(shù)的定位熱誤差和直線度熱誤差模型;以五軸龍門機(jī)床QLM27100-5X的移動(dòng)進(jìn)給系統(tǒng)為研究對(duì)象,驗(yàn)證了兩種模型的精度。
  (4)提出基于最優(yōu)閾值的溫度變量分組方法,以分組得到的典型溫度變量作為建模自變量,建立主軸熱

6、誤差分片逆回歸模型:以模糊聚類和相關(guān)性分析為基礎(chǔ),提出一種基于最優(yōu)閾值的溫度變量分組方法,解決熱誤差建模中溫度變量分組過(guò)于依賴經(jīng)驗(yàn)的問(wèn)題;基于該方法獲取最佳建模溫度變量,提出分片逆回歸熱誤差建模方法,解決了當(dāng)前常見(jiàn)的熱誤差回歸模型函數(shù)形式固定、做長(zhǎng)期預(yù)測(cè)時(shí)精度不高的問(wèn)題,提高了熱誤差模型的泛化性和外推能力;采用所提的方法,對(duì)臥式加工中心 MCH63進(jìn)行溫度變量分組,找出最佳溫度變量用于主軸熱誤差分片逆回歸建模,分析顯示模型精度良好。

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