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公开(公告)号：CN117905803A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410105655.9
申请日：2024-01-25
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种电主轴前、后轴承室的散热结构及其制备方法，属于超精密加工技术领域，具体方案如下：一种电主轴前、后轴承室的散热结构，在电主轴前轴承室内侧壁上和后轴承室内侧壁上均设置有阵列排布的棱柱体微结构，所述棱柱体的横截面积为菱形，所述菱形的锐角为55‑65°，钝角为115‑125°。本发明的结构增大了传热面积、表面粗糙度，同时也提高了表面的辐射发射率，从而增大了电主轴主要生热部位前、后轴承的散热效果，从而降低电主轴的热误差。
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公开(公告)号：CN114861879A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210480474.5
申请日：2022-05-05
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明属于高速电主轴热误差分析领域，本发明涉及一种基于天牛须算法优化Elman神经网络的电主轴热误差建模方法，包括以下步骤：采集数据，划分训练集和预测集；利用利用K‑means聚类结合灰色关联度对温度测点进行优化，确定模型的输入和输出；初始化Elman神经网络模型参数和天牛须算法参数；利用天牛须算法优化Elman神经网络的各网络层的连接权值和阈值；利用优化得到的BAS‑Elman神经网络预测模型对高速电主轴热误差进行预测和验证。本发明利用天牛须算法优化Elman神经网络的权值和阈值，提高了Elman神经网络的泛化能力和预测精度，且提出的预测模型具有结构简单、预测精度高、运行时间短等优点。
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公开(公告)号：CN116502461B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310570278.1
申请日：2023-05-19
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/10 , G06F1/20 , G06F119/08
Abstract: 本发明属于散热器传热性能仿真与优化技术领域，具体涉及一种微型散热器传热性能仿真建模与尺寸参数优化的方法。该方法包括以下部分：(1)仿真模型的计算域及边界条件设置；(2)网格划分与材料的各物理参数设置；(3)控制方程；(4)仿真结果分析；(5)响应曲面方案设计；(6)热源温度的方差与显著性分析；(7)热源温度与微型散热器尺寸参数之间的数学方程；(8)热源温度的响应曲面分析；(9)微型散热器尺寸参数的最优组合方式；(10)实验验证。该微型散热器传热性能仿真建模与尺寸参数优化的方法，对高效传热性能的微型散热器的设计具有重要指导意义。
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公开(公告)号：CN117829030B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410099730.5
申请日：2024-01-24
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F30/28 , G06F17/11 , G06F30/18 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F119/14 , G06F113/14
Abstract: 一种应用超疏水结构减小电主轴热误差的方法，所述减小热误差的方法如下：一、设计超疏水导热结构加工位置；二、设计超疏水位置结构微观形貌；三、搭建试验台，获取热关键点温度数据；四、参考热关键点温度数据，基于传热理论计算电主轴生热率，对流换热系数，热辐射率；五、建立两组三维模型，一组加装超疏水微柱结构，另一组选用常规电主轴模型作为对照；六、根据三维模型建立热仿真模型；七、设计仿真模块，计算域以及边界条件；八、分别计算两组仿真模型；九、将实验结果进行对比。应用超疏水结构减小电主轴热误差的方法可有效降低电主轴热误差，使电主轴内部热量分布更为均匀。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116861793A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310867275.4
申请日：2023-07-14
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F119/08
Abstract: 一种鹈鹕算法优化长短期记忆网络主轴热误差建模方法，属于电主轴热误差分析领域。方法主要步骤为：确定长短期记忆神经网络各个权重参数的初始值、偏置参数的初始值、细胞状态的初始值与隐藏状态的初始值；输入测试集数据，随机生成鹈鹕个体作为初始群体；对长短期记忆神经网络参数寻优，设置最大迭代次数与适应度；将鹈鹕个体应用于长短期记忆神经网络，计算其在训练数据上的适应度；将训练集与测试集导入优化后的长短期记忆神经网络模型，运用训练集对鹈鹕算法优化长短期记忆神经网络模型进行训练，并对测试集进行预测；计算预测结果与真实值之间的预测评价指标，评估长短期记忆神经网络模型的性能和预测准确度。该方法预测精度高、鲁棒性高。
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公开(公告)号：CN118699866A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410879781.X
申请日：2024-01-24
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: B23Q11/12
Abstract: 一种应用超疏水微柱结构增加电主轴冷却水流速的方法，电主轴内部冷却系统的布置可以有效的降低由电主轴内部生热而引起热变形，而在冷却系统的主体结构确定后，冷却液流速对冷却系统的冷却效果将会起到至关重要的效果。为验证超疏水结构具有减阻的效果，设计实验进行验证。本发明在主轴冷却水道内部加工超疏水微柱结构，提高水套结构中冷却液的流速，加快主轴内部高温与冷却液的热交换与冷却液的吸热效率。该方法可有效提高冷却液在冷却水道中的流速，进一步提高电主轴冷却系统的冷却性能，提高主轴的加工精度。
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公开(公告)号：CN117829030A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410099730.5
申请日：2024-01-24
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F30/28 , G06F17/11 , G06F30/18 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F119/14 , G06F113/14
Abstract: 一种应用超疏水结构减小电主轴热误差和冷却水流速的方法，所述减小热误差的方法如下：一、设计超疏水导热结构加工位置；二、设计超疏水位置结构微观形貌；三、搭建试验台，获取热关键点温度数据；四、参考热关键点温度数据，基于传热理论计算电主轴生热率，对流换热系数，热辐射率；五、建立两组三维模型，一组加装超疏水微柱结构，另一组选用常规电主轴模型作为对照；六、根据三维模型建立热仿真模型；七、设计仿真模块，计算域以及边界条件；八、分别计算两组仿真模型；九、将实验结果进行对比。应用超疏水结构减小电主轴热误差的方法可有效降低电主轴热误差，使电主轴内部热量分布更为均匀。
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公开(公告)号：CN116861793B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202310867275.4
申请日：2023-07-14
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F119/08
Abstract: 一种鹈鹕算法优化长短期记忆网络主轴热误差建模方法，属于电主轴热误差分析领域。方法主要步骤为：确定长短期记忆神经网络各个权重参数的初始值、偏置参数的初始值、细胞状态的初始值与隐藏状态的初始值；输入测试集数据，随机生成鹈鹕个体作为初始群体；对长短期记忆神经网络参数寻优，设置最大迭代次数与适应度；将鹈鹕个体应用于长短期记忆神经网络，计算其在训练数据上的适应度；将训练集与测试集导入优化后的长短期记忆神经网络模型，运用训练集对鹈鹕算法优化长短期记忆神经网络模型进行训练，并对测试集进行预测；计算预测结果与真实值之间的预测评价指标，评估长短期记忆神经网络模型的性能和预测准确度。该方法预测精度高、鲁棒性高。
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公开(公告)号：CN116502461A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310570278.1
申请日：2023-05-19
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/10 , G06F1/20 , G06F119/08
Abstract: 本发明属于散热器传热性能仿真与优化技术领域，具体涉及一种微型散热器传热性能仿真建模与尺寸参数优化的方法。该方法包括以下部分：(1)仿真模型的计算域及边界条件设置；(2)网格划分与材料的各物理参数设置；(3)控制方程；(4)仿真结果分析；(5)响应曲面方案设计；(6)热源温度的方差与显著性分析；(7)热源温度与微型散热器尺寸参数之间的数学方程；(8)热源温度的响应曲面分析；(9)微型散热器尺寸参数的最优组合方式；(10)实验验证。该微型散热器传热性能仿真建模与尺寸参数优化的方法，对高效传热性能的微型散热器的设计具有重要指导意义。
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