【摘 要】
：
针对现阶段机床空间误差模型不完整且传统灵敏度分析存在局限性,导致其关键几何误差溯源不准确,以及关键几何误差判定结果难以量化验证的问题,以某立式加工中心为研究对象,提出一种机床关键几何误差判定与量化验证方法.以旋量理论为基础,研究某立式加工中心空间误差建模,以输出机床完整空间误差模型;在此基础上,以基于传统局部灵敏度分析为基础,利用误差贡献度因子判定机床关键几何误差;借助数值模拟实验对判定结果进行量化验证.结果表明:相较于传统灵敏度分析结果,利用误差贡献度因子判定关键几何误差的结果更准确;基于误差贡献度因子
【机 构】
：
成都工业职业技术学院装备制造学院,四川成都610218;成都工业学院智能制造学院,四川成都611730
论文部分内容阅读
针对现阶段机床空间误差模型不完整且传统灵敏度分析存在局限性,导致其关键几何误差溯源不准确,以及关键几何误差判定结果难以量化验证的问题,以某立式加工中心为研究对象,提出一种机床关键几何误差判定与量化验证方法.以旋量理论为基础,研究某立式加工中心空间误差建模,以输出机床完整空间误差模型;在此基础上,以基于传统局部灵敏度分析为基础,利用误差贡献度因子判定机床关键几何误差;借助数值模拟实验对判定结果进行量化验证.结果表明:相较于传统灵敏度分析结果,利用误差贡献度因子判定关键几何误差的结果更准确;基于误差贡献度因子的判定结果,不仅能量化几何误差相对机床空间误差的影响程度,同时可为机床部件制造精度设计提供理论参考.
其他文献
目标检测使用特征金字塔检测不同尺度的物体时,忽略了高层信息和低层信息之间的关系,导致检测效果差;此外,针对某些尺度的目标,检测中容易出现漏检。本文提出双向特征融合与注意力机制结合的方法进行目标检测。首先,对SSD(single shot multibox detector)模型深层特征层与浅层特征层进行特征融合,然后将得到的特征与深层特征层进行融合。其次,在双向融合中加入了通道注意力机制,增强了语
为更好地识别风电机组主轴承运行状态,提出了一种基于辅助分类生成对抗网络(auxiliary classifier generative adversarial networks,AC-GAN)的数据重构算法对风电机组主轴承温度进行监测.首先,利用采集与监视控制系统(supervisory control and data acquisition,SCADA)时序数据建立基于轻型梯度增强学习器(light gradient boosting machine,LightGBM)的主轴承温度预测模型,并计算其残
为了解决暗区域、纹理复杂或半影区域的阴影去除效果不明显的问题,提出了空洞卷积与注意力机制融合的对抗式图像阴影去除算法。该算法基于生成对抗网络的总体思想,将空洞卷积引入残差网络中,用自定义的空洞残差块进行特征提取,扩大了特征提取的感受野。在注意力编码阶段,加入4层相同结构的空洞卷积,确保最小计算量的情况下为解码阶段提供更抽象、更本质的全局的语义特征。运用多重注意力机制,引导判别网络对无阴影图像的鉴别
液压转阀是一种能实现液压系统油路切换的控制元件,具有换向频率可控的特点,尤其在高频液压激振系统中应用较多.关于液压转阀性能研究的成果较多.从液压转阀的结构创新、液动力特性、高频换向特性、缝隙流特性等方面进行了总结,概述了影响转阀性能的有关因素,提出了液压转阀有待于深入研究的一些问题.
针对化妆品安全监管部门抽样检测所含违法违规行为自动识别且分类困难的问题,建立语义分类自动识别模型,辅助有关部门构建智能化管理体系,依靠数据实现科学决策及有效监管.本文分别使用中文词向量及字向量作为双路模型输入,采用CNN(convolutional neural network)网络模型训练字向量,BLSTM(bidirection-al long short-term memory)网络模型训练词向量,并在BLSTM中引入位置注意力机制,构建基于CNN-BLSTM 的字词双维度化妆品违法违规行为分类模型
本文针对危险驾驶识别中主流行为检测算法可靠性差的问题,提出了一种快速、可靠的视觉协同分析方法。对手机、水杯、香烟等敏感物体进行目标检测,提出的LW(low weight)-Yolov4(You only look once v4)通过去除CSPDarknet53(cross stage partial Darknet53)卷积层中不重要的要素通道提升了检测速度,并L1正则化产生稀疏权值矩阵,添加到
为提高液压支架试验台同步控制系统的同步控制性能,提出一种基于模糊理论和滑模控制的自适应滑模控制方法,对液压支架试验台的主从同步控制性能进行研究.分析液压支架试验台同步控制系统工作原理和理论模型;在AMES-im-MATLAB环境下建立仿真模型,并对比分析采用模糊PID和自适应滑模控制的系统的同步动态性能.结果表明:采用自适应滑模控制的液压支架试验台同步控制系统的伺服跟踪能力和稳态性能比模糊PID控制的系统更好,验证了自适应滑模控制在液压支架试验台同步控制系统中应用的可行性.
对国外某型号加工中心进行可靠性综合分析,采集各子系统故障数据,并应用MATLAB软件进行分析,确定各子系统的故障频率分布函数,计算求得平均故障间隔时间、平均首次故障时间的点估计值与当量故障率.应用基于熵权理论和专家经验的主观、客观赋权相结合的方法确定指标综合权重,采用三角形和半梯形相结合的隶属度函数对各指标的模糊性进行描述,并应用模糊数学理论对高档加工中心各子系统可靠性水平做出综合评价.利用最大隶属度选择原则获得各子系统的可靠性划分等级,最终确定该型号高档加工中心的可靠性等级为“高”.
HVD(希尔伯特振动分解)算法以其强烈的抗模态混叠性能,常用于频率耦合下的信号分解,但起始端点的选择是制约其工程应用的关键.针对此,提出一种自回归HVD算法确保抑制边界效应的同时解决频耦信号精准分解难题.此方法以HVD为分解基函数,结合自回归模型具备的自适应边界延拓的能力完成对HVD算法的优化,最终完成复合故障中具有频率耦合特性的信号精准分解.以风力机实验系统的二级平行轴齿轮箱为验证对象,分析不同转速下的复合信息,辨识效果证明自回归HVD在具有频耦特性的复合故障诊断中具有显著优势.
为获得更全面的感知信息,自动驾驶系统常采用FMCW毫米波雷达等多种传感器对道路环境进行感知.汽车目标跟踪是车载FMCW毫米波雷达的主要研究方向,该雷达常采用远近多模式切换方案以兼顾测量精度和测量范围.为获得相较于单模式雷达更高的估计精度,需要对多模式FMCW雷达中的测量数据进行数据融合,并应用于目标跟踪算法中.提出一种多模式切换下的车载FMCW毫米波雷达数据融合目标跟踪算法,在仿真车载场景和道路实测数据进行了验证.实验结果表明该算法相较于单模式毫米波雷达目标跟踪算法,具有更高和更稳定的跟踪精度.