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公开(公告)号:CN115328025B
公开(公告)日:2024-07-09
申请号:CN202211169165.2
申请日:2022-09-21
Applicant: 重庆大学
IPC: G05B19/404
Abstract: 本发明公开了一种基于模型适用度评价指标的机床热误差双闭环建模与补偿方法,根据常用的机床运动参数、工作温度设计正交试验,开展误差测试;基于每一组试验数据,分别建立多个热误差模型组成误差模型库;根据建模时的温度与补偿时的温度,构建模型适用度指标TTRI来准确评价模型的预测性能;机床加工时,利用误差模型进行误差补偿,实现对机床误差的补偿闭环;每隔固定时间,通过计算误差模型库中各个热误差模型的适用度指标来选择最适合当前状态下的误差模型,实现对误差补偿模型的调整闭环。本发明实现了在不同机床运动参数、不同环境温度下的模型自适应调整,保持误差补偿的长期有效。
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公开(公告)号:CN115555918A
公开(公告)日:2023-01-03
申请号:CN202211366977.6
申请日:2022-11-02
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于球杆仪单轴驱动的旋转轴综合误差辨识方法,基于齐次坐标变换建立旋转轴综合误差辨识模型;满足综合误差辨识矩阵满秩的前提下,以减少工件球安装时间为目标,确定五种球杆仪安装模式,保证球杆仪的快速测量,减小在机床热态下,温度变化对综合误差测量结果的影响;运用所提出的球杆仪测量模式,测量机床静态下的机床旋转轴综合误差,然后,机床旋转轴以100r/min的转速进行旋转,旋转20分钟,再运用所提出的球杆仪测量模式对机床热态下的机床旋转轴综合误差进行测量。将测量数据代入综合误差辨识模型中,得到机床旋转轴的综合误差。本发明实现了辨识出几何误差与热误差耦合的综合误差,提高误差补偿精度。
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公开(公告)号:CN114265365A
公开(公告)日:2022-04-01
申请号:CN202111586582.2
申请日:2021-12-21
Applicant: 重庆大学
IPC: G05B19/404
Abstract: 本发明公开了一种基于在线测量的磨齿机热误差动态建模与补偿方法,模型建立阶段每个齿轮加工前,磨齿机在线测量系统执行测量运动,得到误差数据与温度数据,根据数据建立误差模型;误差补偿阶段每个磨齿周期第1件齿轮加工前,执行测量运动,得到首件误差,进行测后补偿;后续齿轮加工前,采集温度数据代入误差模型,得到模型计算值,进行模型补偿;每隔固定个磨齿周期,进行模型监测,随机一个齿轮加工前,执行测量运动,得到误差测量值,同时,根据温度数据与误差模型得到模型计算值;比较误差测量值与模型计算值,若两者差值小于设定值,则继续补偿;否则重新进行模型建立。本发明可以提高实际工况下的磨齿机加工精度,并保持长期稳定。
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公开(公告)号:CN110110483B
公开(公告)日:2022-03-22
申请号:CN201910430049.3
申请日:2019-05-22
Applicant: 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 , 重庆大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06F30/367 , G06Q50/06 , G06F119/14 , G06F113/16
Abstract: 本发明公开一种变电站引下线空间找形方法,首先将引下线的两个挂点分别移至挂接位置,并保持挂点按设计要求取向,然后测量挂点沿取向方向的拉力,以及相对于水平面的取向角度;并测定两个挂点之间的水平跨度L和竖直高度差H;最后建立引下线上的每个点的水平跨度x与竖直高度y的对应关系,计算得到多点数据,根据多点数据拟合得到引下线在空间内的分布姿态。采用本发明的有益效果是,能得到更贴近真实情况的线形,对于预测、评估引下线的空间分布状态具有重要意义,并对后续分析、研究提供趋于真实的模拟结果,提升分析的准确性。
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公开(公告)号:CN108090263B
公开(公告)日:2021-08-24
申请号:CN201711268697.0
申请日:2017-12-05
Applicant: 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 , 重庆大学 , 重庆科技学院 , 国家电网公司
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种输电线脱冰振动缩尺试验气动阻尼的验证方法,按照以下步骤进行:根据实际输电线路搭建模拟缩尺脱冰输电线路物理模型和实际输电线路软件模型;建立缩尺输电线路软件模型;导入缩尺输电线路上下振动的运动方程,得到缩尺输电线路振动空气阻力表达式;导入单位周期内空气阻力能耗表达式E,得到缩尺输电线路振动等效阻尼表达式F以及缩尺输电线路振动等效阻尼比表达式G并进行验证。有益效果,利用该气动阻尼参数,可进行输电线路脱冰振动的数值模拟计算,使输电线脱冰振动数值模拟计算的结果更加精确。
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公开(公告)号:CN110181335B
公开(公告)日:2020-11-03
申请号:CN201910587163.7
申请日:2019-07-01
Applicant: 重庆大学
IPC: B23Q17/22
Abstract: 本发明公开了一种基于球杆仪测量的机床平动轴位置相关误差辨识方法,包括以下步骤:分别建立球杆仪的刀具球中心在XY、XZ、YZ平面运动的综合误差模型;在XY、YZ、XZ三个平面进行球杆仪测量,获得各个圆弧位置处的球杆仪杆长变化量;对X、Y、Z轴的位置相关误差进行非整指数多项式预拟合,结合各平面的综合误差模型求解非整指数多项式的各项系数,实现位置相关误差的辨识。该发明方法测量精度高,操作简便快速,成本低并且可以准确辨识出数控机床平动轴位置相关误差。
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公开(公告)号:CN110197023A
公开(公告)日:2019-09-03
申请号:CN201910428641.X
申请日:2019-05-22
Applicant: 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 , 重庆大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种管母滑动金具的优化方法以及MGG1-200管母滑动金具,可有效减小在极端天气强风作用下MGG1-200管母滑动金具受到的应力,减小金具工作失效,强度破坏的可能。优化方法包括:S1、获取优化所需资料;S2、建立引下线、管母线体系的模型,并计算金具受到引下线、管母线体系传来的荷载作用;S3、建立金具的3D几何模型;S4、将S3中建立的金具的3D几何模型导入ANSYS软件中划分网格,并加载步骤S2计算得到的荷载,再进行静力分析;S5、根据S4中的静力分析结果,优化金具的底座、滑槽尺寸。一种MGG1-200管母滑动金具,金具底座滑槽上壁厚度为20mm,滑槽高度为26mm,滑槽长度为110mm。
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公开(公告)号:CN109396567A
公开(公告)日:2019-03-01
申请号:CN201811313651.0
申请日:2018-11-06
Applicant: 重庆大学
IPC: B23F5/02
Abstract: 本发明公开了一种修形摆线齿轮展成磨削中确定蜗杆砂轮廓形的数字包络法,其将标准摆线齿轮廓形离散成一系列点,并与廓形处的切矢量构成廓形点切矢量,根据修形曲线计算修形摆线齿轮廓形的廓形点切矢量;同时将成形包络轨迹和展成包络轨迹离散成一系列点,廓形点切矢量作成形包络运动和展成包络运动形成空间廓形点切矢量族,再通过坐标变换和投影转换为平面廓形点切矢量族;建立平面廓形点切矢量族的数字包络算法,将二次包络廓形点切矢量族降维成一次包络廓形点切矢量族,利用数字包络算法求取蜗杆砂轮廓形点,经拟合得到蜗杆砂轮廓形。本方法计算简便,能够快速求取蜗杆砂轮廓形,且摆线齿轮廓形点与蜗杆砂轮廓形点之间具有一一对应关系。
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公开(公告)号:CN114896771B
公开(公告)日:2024-07-09
申请号:CN202210448464.3
申请日:2022-04-27
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种考虑热迟滞的数控机床主轴热误差分段建模方法,包括以下步骤:进行加热、冷却交替变化的多周期热误差实验;根据温度‑热误差关系草图筛选出温度超前点;采用模糊聚类(FCM)算法将温度超前点分类,计算温度超前点与热误差的相关系数,选取各类中相关系数最高的温度超前点作为温度敏感点;通过PSO算法计算各个周期的升温和降温过程中温度敏感点的滞后阶数,将各周期的热误差模型分为初始加热段、加热段、初始冷却段和冷却段,对初始化段采用MLR进行热误差建模,对加热段和冷却段采用DL模型进行热误差建模;对各模型中的常数项进行修正,得到S‑PSO‑DL热误差模型。本发明充分考虑了机床热误差的变热迟滞效应,实现对数控机床热误差的分段建模。
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公开(公告)号:CN112307579A
公开(公告)日:2021-02-02
申请号:CN202011139178.6
申请日:2020-10-22
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于温度综合信息的热误差温度敏感点选择方法及系统,在机床运行过程中,同步采集温度数据与热误差数据;利用温度数据与热误差数据,构建温度综合信息矩阵;利用多个聚类有效性指标,确定最佳聚类数;利用温度综合信息矩阵与最佳聚类数进行模糊聚类,将温度测点分组;计算温度与热误差的相关系数,选出每组中相关性最大的温度测点作为待选温度测点;待选温度测点中,去除相关系数在‑0.4到0.4的温度测点,剩余的待选温度测点为温度敏感点。本发明避免了不同的热误差下的温度敏感点数量相同的问题,温度曲线形状相似但是温度数值相差较大的温度测点被分为两组的现象减少,选出的温度敏感点数量更少,用于建模时,模型具有良好的性能。
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