孙少华
- 作品数：5 被引量：15H指数：3
- 供职机构：石家庄铁道大学机械工程学院更多>>
- 发文基金：河北省自然科学基金更多>>
- 相关领域：机械工程金属学及工艺自动化与计算机技术更多>>
- 拉刀机构对机床主轴热变形的影响被引量：3
- 2016年
- 以SV-48立式加工中心主轴为对象,研究了拉刀机构对主轴热变形的影响。首先,在对主轴和拉刀机构热特性理论计算阶段,使用合理的模型解决了主轴与拉刀机构之间的热传递问题;其次,使用ANSYS Workbench分别对是否考虑拉刀机构的主轴三维模型做了瞬态热—结构耦合分析;最后,分别对两次仿真得到的温度场分布和热变形结果做对比。对比结果表明,拉刀机构对主轴温度场分布和热变形都有很大的影响,在研究主轴热变形时考虑拉刀机构是有必要的。
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- 关键词：ANSYSWORKBENCH温度场热变形
- 机器人神经网络逆标定法研究与仿真被引量：4
- 2015年
- 基于运动学模型的机器人几何参数标定法需要建立复杂的误差模型,在不断变化的环境中缺乏柔性。基于神经网络的机器人逆运动学标定法,是通过一定的算法得到各关节角所对应的误差值,以关节角值为输入,关节角所对应的误差值为输出来训练神经网络,把所有的误差都归结为关节角误差,通过对关节角补偿来驱动机器人。利用遗传算法优化神经网络的权值与阈值,使优化后的BP神经网络能够更好地预测函数输出,利用MATLAB神经网络工具箱进行仿真,结果证明经遗传算法优化的神经网络标定法可以进一步提高标定精度。
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- 关键词：逆运动学神经网络遗传算法
- 具有固定重力补偿的机器人控制研究被引量：7
- 2015年
- 机器人控制的目的是要控制机器人末端的位置和姿态,使其可以从工作空间内的任意起始位置出发都可以到达工作空间内的期望位置。机器人系统的控制离不开对系统的动力学分析,由机器人动力学特性可知,相对于摩擦力、哥氏力、离心力,重力对机器人动态特性的影响更大,不考虑重力补偿而采用固定控制往往存在相对恒定的关节误差。通过对机器人的重力补偿使控制器输出克服重力,并对其稳定性进行分析,从而降低关节误差,达到机器人的期望位置。最后通过对机器人仿真验证重力补偿的实际效果。
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- 关键词：稳定性仿真
- 基于SOM神经网络和复相关系数结合的机床主轴温度测点的优化筛选被引量：1
- 2017年
- 提出了基于SOM神经网络和复相关系数相结合的温度测点的优化算法,并应用于SV-48立式加工中心主轴测温点优化筛选。首先,在主轴上模拟布置温度传感器和Z轴位移传感器,在有限元分析的基础上得到了一系列温度和Z轴热位移仿真数据;然后,将温度数据输入到SOM神经网络聚类分组;最后利用复相关程度法将聚类的温度值与主轴Z轴热误差拟合,确定出机床热敏感点。研究结果表明,该方法简明易懂,有效减少了测温点的数量。
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- 关键词：SOM神经网络优化算法
- SV-48立式加工中心主轴系统热误差分析与补偿技术研究
- 高精度是制造业永远追求的目标,被称作“工作母机”的机床承担着加工高精密零部件的重要使命。尽管机床从单纯的硬件控制发展到了计算机系统控制、从单轴发展到了九轴联动、从普通机床发展到了加工中心,但是,其加工精度仍然不能满足加工...
- 孙少华
- 关键词：热误差补偿机床主轴
- 文献传递
