摘要：针对塔式起重机在使用双侧油缸顶升时发生顶升不同步现象,从油缸活塞缸筒加工精度、控制系统(即管路、控制阀等)及油缸安装固定工艺等方面进行分析,试验分析其不同步现象产生的原因,提出了导轮支承强度、油缸固定焊接和操作使用规范性等要求,提高结构设计强度,规避加工过程失误导致的油缸同步性偏差,有效控制各节点对顶升同步性偏差的影响,提出使用操作规范性意见,尽可能避免塔机双侧油缸配置在顶升过程中因双缸不同步而发生严重事故。

摘要：数控机床在装备制造业中发挥着举足轻重的作用,但因其几何误差较多,严重影响加工精度。逐项测量并补偿全部几何误差工作量较大,因而需要辨识出关键误差,从而提高补偿效率。灵敏度分析主要研究各误差对机床空间精度的影响程度,可准确辨识出机床关键误差,逐渐成为机床精度优化领域的研究热点。综述了常用的灵敏度分析方法,如偏微分法、Sobol法与傅里叶幅度灵敏度检验扩展法等,在机床精度设计与工件加工精度优化方面的应用研究现状;总结了灵敏度分析研究的现存难点与问题。灵敏度分析能准确辨识机床关键误差,对于实现高效高精度机床误差补偿具有重要应用价值。

摘要：为更精密地对机床主轴热误差进行预测,解决传统建模方法非线性精度低、鲁棒性不佳等问题,本文提出基于热图像的主轴径向热误差建模方法。首先,利用红外热像仪拍摄主轴前轴承热图像,并同时基于位移传感获取主轴径向热变形数据。然后,对热图像进行批量预处理,包括数字化、均值去噪、翻转和随机裁剪以实现数据增强和扩充。最终利用卷积神经网络建立主轴热图像的热变形分类模型,根据输出概率分布预测热变形。实验验证结果表明,本模型X和Y径向热误差预测精度在升温状态下为93.3%和90.6%,在降温状态下为92%和93.3%,且在变转速的鲁棒性实验中预测精度为96%和97%,优于传统的BP神经网络模型。结果证实,基于热图像的主轴径向热误差预测模型具有高精度,可有效用于主轴热误差建模。