-
公开(公告)号:CN119293989A
公开(公告)日:2025-01-10
申请号:CN202411333296.9
申请日:2024-09-24
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/20 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 为了应对高速精密机床轴承热‑力相互作用的挑战,本发明公开了一种监测高速精密机床轴承热‑力相互作用运行状态的数字孪生系统,通过在虚拟模型中嵌入轴承热‑力相互作用状态监测模型,如此,在物质世界中的主轴轴承系统运行过程中,利用数据采集系统采集实时数据,通过轴承发热模型计算热诱导预载荷,并利用状态空间方程组描述轴承部件热‑力相互作用行为;考虑到物质世界与虚拟世界之间的误差,设计了一个状态观测器来准确预测轴承预紧力的动态变化,并将状态观测器被集成到数字孪生系统中,从而实现了高速精密机床轴承热‑力相互作用状态的监测。
-
公开(公告)号:CN120012648A
公开(公告)日:2025-05-16
申请号:CN202510092912.4
申请日:2025-01-21
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/17 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F119/14 , G06F113/14
Abstract: 本发明公开了一种闭环两相脉动热管的设计方法,包括如下步骤:步骤一:确定几何参数:根据选用的工作流体,确定闭环两相脉动热管的内径尺寸;步骤二:多相流行为模拟:模拟得到闭环两相脉动热管的气液相变行为和温度场;步骤三:实验研究:通过实验分析得到闭环两相脉动热管的启动性能和稳态传热特性;步骤四:建立响应面模型:通过响应面模型建立传热性能与闭环两相脉动热管的设计与操作参数之间的相关性,得到工作流体、匝数、冷却空气流量和热通量密度对闭环两相脉动热管的有效传热系数的影响,确定闭环两相脉动热管包括匝数、冷却空气流量和热通量密度的设计参数。本发明还公开了一种闭环两相脉动热管和立式加工中心主轴轴承系统。
-
公开(公告)号:CN119511943A
公开(公告)日:2025-02-25
申请号:CN202411393572.0
申请日:2024-10-08
Applicant: 重庆大学
IPC: G05B19/404
Abstract: 本发明公开了一种倾斜工况下高速精密机床主轴系统热误差预测方法,利用误差机理分析,为在倾斜工况下运行的高速精密机床主轴系统开发了一种全面的热误差补偿方法。热误差被建模为指数函数,取决于稳态热误差、热误差平衡过程的时间常数和工作时间,其推导得到了误差机理分析的支持,通过热‑结构相互作用,用于精确识别稳态热误差和热误差平衡过程的时间常数,将倾斜工作条件的影响纳入轴承的准静态力学模型,解决了轴承发热和轴向和径向刚度的变化。本发明还公开了一种热误差补偿系统。
-
公开(公告)号:CN119337765A
公开(公告)日:2025-01-21
申请号:CN202411393579.2
申请日:2024-10-08
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/23 , G06T17/20 , G06F119/14 , G06F113/08 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种精密磨齿机床冷却元件的多目标热‑流拓扑设计优化方法,包括如下步骤:步骤一:定义设计域:将冷却元件展开为平面,定义代表冷却元件几何结构的二维设计域,并采用有限元方法进行离散化;步骤二:数值建模:将冷却元件建模为多孔介质;在层流不可压缩流动的条件下,流体动力学由连续性方程和动量方程的无量纲形式控制;流体‑固体耦合热传递模型由无量纲能量守恒方程进行控制;步骤三:构建目标函数:优化目标被定义为传热和流体耗散功率的加权函数,并构建得到流固传热拓扑优化模型:步骤四:求解目标函数:步骤五:恢复冷却元件形状结构。本发明还公开了一种精密磨齿机床和冷却元件。
-
公开(公告)号:CN118917177A
公开(公告)日:2024-11-08
申请号:CN202410935298.9
申请日:2024-07-12
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06F30/17 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F17/13 , G06F17/18 , G06F17/16 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种基于时空特征交互融合网络的高速精密机床小样本热误差预测方法,并构建时空特征交互融合网络模型,该模型包括时空特征交互块、时空特征门控融合层和残差结构。门控时间卷积与多头自注意相结合,以捕捉时间信息并整合时间特征,捕捉短期和长期关系。对于空间信息,它使用图卷积网络和多头自注意,通过空间特征融合进行集成。这种方法便于同时利用时空特征。然后,通过时空特征门控融合层处理热信息数据,使用门控机制混合信息。结果表明,所提出的时空特征交互融合网络在小样本热信息预测和热误差补偿方面显著优于其他模型。
-
-
-
-