跳到主要內容

臺灣博碩士論文加值系統

(216.73.216.227) 您好!臺灣時間:2026/05/15 10:57
字體大小: 字級放大   字級縮小   預設字形  
回查詢結果 :::

詳目顯示

: 
twitterline
研究生:游本豐
研究生(外文):You,Benfeng 
論文名稱:應用多元迴歸分析建立溫升熱補償技術-以車床的工件主軸為例
論文名稱(外文):Application of Multiple Regression to Thermal Errors Compensation Technology-Experiment on Workpiece Spindle of Lathe
指導教授:劉鋼劉鋼引用關係葉國俊葉國俊引用關係
口試委員:劉鋼李源明徐吉良李偉銘葉國俊
口試日期:2013-07-19
學位類別:碩士
校院名稱:國立中正大學
系所名稱:高階主管管理碩士在職專班
學門:商業及管理學門
學類:其他商業及管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2013
畢業學年度:101
語文別:中文
論文頁數:82
中文關鍵詞:車床熱變形模型熱變形補償多元迴歸預測
外文關鍵詞:LatheThermal Errors ModelThermal Errors CompensationMultiple RegressionForecast
相關次數:
  • 被引用被引用:10
  • 點閱點閱:1097
  • 評分評分:
  • 下載下載:169
  • 收藏至我的研究室書目清單書目收藏:0
本研究為智能化工具機之ㄧ的溫升熱補償技術,此技術在日德等先進工具機大廠的機台上已經普遍應用,而國內工具機廠真正將此技術商品化的依舊稀少,大部分尚在實驗階段。

  車床的加工特性為機頭的工件主軸夾持工件,藉著圓柱型工件的旋轉產生動力,以固定的刀具車削加工。由於變動的速度及切削負載發生的頻率較高,當面對連續長時間的加工而產生熱變形,會影響刀具與工件之間相對位置的準確度,此等微小的變化會損失工件的加工精度。故本研究於車床上量測溫度及工件主軸的熱變形情況,將實驗所得到的數據作統計分析,以多元迴歸分析的方法,分析熱源與變形的關係,依此建立車床三個正交軸方向的熱變形模型。並藉由數據的分析與再利用,於模型中不斷地加入自變數的多次項、交乘項及落後項等檢定模型,最後再依據模型預測能力的優劣,選擇最佳的熱變形模型。本研究成功地建立熱變形模型之預測誤差的標準差約在5 μm內。

This study is one of the intelligent machine tools technology–Thermal Errors Compensation Technology. This technology has been used widely in advanced machine tools manufacturers such as Japan, Germany etc. However, there’re only few domestic factories that commercialize this technology, most of them are still at the experimental stage.

  The lathe turns cylindrical workpiece with fixed tools. Through the rotating workpiece, and manufactures with fixed cutting tools. Due to the high changing speed and the frequency of the cutting load, long working hours results in heat deforming and affects the accuracy of the relative position between the tool and the workpiece. These small changes can damage the machining precision. Therefore, this study measures the temperature in the lathe, and the thermal errors of the workpiece spindle. Then we gathered the experimental statistics and analysis, by the multiple regression to analyze the relationship between the heat source and deformation, and made the three axis thermal errors model. Also, through analyzing the data, we keep adding items from polynomial, interaction and cyclical series in the model. Finally, based on the merits of the predictive ability of the model, we choose the best thermal errors model. This study successfully made thermal errors model standard deviation of the forecast error within 5 μm.

表 次 IV
圖 次 V
第壹章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 2
第三節 研究的重要性 5
第貳章 文獻探討 7
第一節 以迴歸分析建模 7
第二節 以類神經網路建模 9
第三節 其他方式建模 10
第參章 研究方法 13
第一節 研究架構 13
第二節 實驗方法 14
第三節 多元迴歸分析 19
第四節 自變數的選擇 23
第五節 研究步驟 25
第肆章 實證分析 27
第一節 資料處理 27
第二節 自變數選擇的檢定 44
第三節 迴歸模型的檢定 49
第四節 模型預測能力之分析 57
第五節 模擬結果與討論 62
第伍章 結論 77
第一節 結果與討論 77
第二節 檢討與展望 78
參考文獻 80

表 次

表3- 1 溫度點的編號與位置概述 14
表3- 2 多元迴歸分析之資料型態 20
表3- 3 溫升熱補償的實驗條件 26
表4- 1 假設一的迴歸分析結果 44
表4- 2 假設二之迴歸分析結果 46
表4- 3 假設三之迴歸分析結果 47
表4- 4 假設條件之迴歸分析結果 48
表4- 5 多項式迴歸之分析結果 50
表4- 6 交互影響之分析結果 51
表4- 7 組合模式之分析結果 52
表4- 8 假設條件之迴歸分析結果 54
表4- 9 時間序列之分析結果 55
表4- 10 迴歸模型 的檢定結果 60
表4- 11 迴歸模型 的檢定結果 61
表4- 12 迴歸模型 的檢定結果 61
表4- 13 迴歸模型的檢定結果 62
表4- 14  模型的預測誤差 72
表4- 15  模型的預測誤差 72
表4- 16  模型的預測誤差 73
表4- 17 修正後之 模型的預測誤差 76


圖 次

圖1- 1 車床的裸機架構示意 3
圖1- 2 車削加工的示意 4
圖1- 3 工件主軸與機頭的熱變形示意 4
圖2- 1 文獻中有關最佳自變數選擇的方法 12
圖2- 2 文獻中建立溫升熱變形模型的方法 12
圖3- 1 本研究的架構圖 13
圖3- 2 溫度點在機台上的位置示意 15
圖3- 3 熱變形量測工具的示意 16
圖3- 4 熱變形量測工具的實際安裝情況 16
圖3- 5 資料擷取的架構圖 17
圖3- 6 一維的熱變形情況 18
圖3- 7 自變數的選擇方式 23
圖3- 8 本研究的研究步驟 25
圖4- 1 單次定轉速1200 rpm的溫度差變化示意圖 28
圖4- 2 單次定轉速1200 rpm的變形量示意圖 28
圖4- 3 5次定轉速1200 rpm的溫度差變化示意圖 29
圖4- 4 5次定轉速1200 rpm的變形量示意圖 29
圖4- 5 5次定轉速1200 rpm的各溫度點與變形量的關係之散佈圖 31
圖4- 6 單次定轉速2000 rpm的溫度差變化示意圖 32
圖4- 7 單次定轉速2000 rpm的變形量示意圖 32
圖4- 8 5次定轉速2000 rpm的溫度差變化示意圖 33
圖4- 9 5次定轉速2000 rpm的變形量示意圖 33
圖4- 10 5次定轉速2000 rpm的各溫度點與變形量的關係之散佈圖 35
圖4- 11 單次定轉速3000 rpm的溫度差變化示意圖 36
圖4- 12 單次定轉速3000 rpm的變形量示意圖 36
圖4- 13 5次定轉速3000 rpm的溫度差變化示意圖 37
圖4- 14 5次定轉速3000 rpm的變形量示意圖 37
圖4- 15 5次定轉速3000 rpm的各溫度點與變形量的關係之散佈圖 39
圖4- 16 單次變轉速1200~3000 rpm的溫度差變化示意圖 40
圖4- 17 單次變轉速1200~3000 rpm的變形量示意圖 40
圖4- 18 8次變轉速1200~3000 rpm的溫度差變化示意圖 41
圖4- 19 8次變轉速1200~3000 rpm的變形量示意圖 41
圖4- 20 8次變轉速1200~3000 rpm的各溫度點與變形量的關係之散佈圖 43
圖4- 21 實驗A,5次定速1200rpm的實際值與預測值圖示 63
圖4- 22 實驗B,5次定速2000rpm的實際值與預測值圖示 64
圖4- 23 實驗C,5次定速3000rpm的實際值與預測值圖示 64
圖4- 24 實驗D,8次變速1200~3000rpm的實際值與預測值圖示 65
圖4- 25 實驗A,單次定速1200rpm的實際值與預測值圖示 65
圖4- 26 實驗B,單次定速2000rpm的實際值與預測值圖示 66
圖4- 27 實驗C,單次定速3000rpm的實際值與預測值圖示 66
圖4- 28 實驗D,單次變速1200~3000rpm的實際值與預測值圖示 67
圖4- 29 圖4-21~圖4-28中各曲線的標示與定義 67
圖4- 30 實驗A,5次定速1200rpm的實際值與預測誤差之圖示 68
圖4- 31 實驗B,5次定速2000rpm的實際值與預測誤差之圖示 68
圖4- 32 實驗C,5次定速3000rpm的實際值與預測誤差之圖示 69
圖4- 33 實驗D,8次變速1200~3000rpm的實際值與預測誤差之圖示 69
圖4- 34 實驗A,單次定速1200rpm的實際值與預測誤差之圖示 70
圖4- 35 實驗B,單次定速2000rpm的實際值與預測誤差之圖示 70
圖4- 36 實驗C,單次定速3000rpm的實際值與預測誤差之圖示 71
圖4- 37 實驗D,單次變速1200~3000rpm的實際值與預測誤差之圖示 71
圖4- 38 圖4-30~圖4-37中各曲線的標示與定義 72
圖4- 39  熱變形模型於各實驗下的實際值與預測誤差 75


(1)中文部分

余桂霖(2012),「多元迴歸分析」,台北:五南圖書公司。
吳宗正(1993),「迴歸分析」,台北:三民書局公司。
林惠玲與陳正倉(2009),「應用統計學」,台北:雙葉書廊公司。
林傑斌、林川雄與馮兆康(2011),「SPSS統計分析與實務」,台北:博碩文化公司
黃文雄(1995),「迴歸分析」,台北:東華書局公司。
張銘雄(2003),《工具機溫升熱變形及補償之控制研究》,私立中原大學機械工程所碩士論文。
陳宣霖(2003),《平面磨床熱變形誤差之模型建立與實務探討》,私立中原大學機械工程所碩士論文。
陳俊榮(2000),《高速主軸之熱變形分析與量測》,國立中正大學機械工程所碩士論文。
程泰機械股份有限公司(2012),「GS-2000 series型錄」,台中:程泰機械股份有限公司。
廖志鴻(2012),《高速車床主軸結構熱行為預測與分析》,國立中興大學機械工程所碩士論文。
廖華莘(2007),《銑車複合加工機之銑削模組熱變位補償系統設計》,國立中興大學機械工程所碩士論文。
賴建宏(2010),《智能化主軸的熱誤差建模與振動計研製》,國立中正大學機械工程所。
鄭富榮(1993),《綜合加工機主軸熱變形之即時補償》,國立中正大學機械工程所碩士論文。
衛建宇(1999),《五軸工具機之主軸熱誤差即時量測與誤差預估模型》,國立清華大學動力機械所碩士論文。
蕭蕙玲(2011),《高速主軸之軸向動態誤差補償研究》,國立中興大學機械工程所碩士論文。

(2)英文部分

Chen, J. S.(1996), “A Study of Thermally Induced Machine Tool Errors in Real Cutting Conditions,” Int. J. Mach. Tools Manufact., Vol. 36, No. 12, 1401-1411.
Chen, J. S.(1997), “Fast Calibration and Modeling of Thermally Induced Machine Tool Errors in Real Machining,” Int. J. Mach. Tools Manufact., Vol. 37, No.2, 159-169.
Chen, J. S., and G. Chiou(1995), “Quick Testing and Modeling of Thermally-Induced Errors of CNC Machine Tools,” Int. J. Mach. Tools Manufact., Vol. 35, No. 7, 1063-1074.
Chen, J. S., J. X. Yuan, J. Ni., and S. M. Wu(1993), “Real-Time Compensation for Time-Variant Volumetric Errors On a Machining Center,” Transactions of ASME, Journal of Engineering for Industry, Vol. 115, 472-479.
Creighton, E., A. Honegger, A. Tulsian, and D. Mukhopadhyay(2010), “Analysis of thermal errors in a high-speed micro-milling spindle,” International Journal of Machine Tools & Manufacture, 50, 386-393.
Du, Z. C., J. G. Yang, Z. Q. Yao, and B. Y. Xue(2002), “Modeling approach of regression orthogonal experiment design for the thermal error compensation of a CNC turning center,” J. of materials Processing Technology, 129, 619-623.
Fan, Kuang-Chao(2007), “An Intelligent Thermal Error Compensation System for CNC Machining Centers,” J. of Chinese Society of Mechanical Engineers, Vol. 28, No. 1, 81-90.
Hanke, John E., and Dean W. Wichern(2009), “Bussiness Forecasting, 9th,” Pearson Education, Inc., Upper Saddle River, New Jersey.
Lee, Jin-Hyeon, and Sheung-Han Yang(2001), “Fault Diagnosis and recovery for a CNC machine tool thermal error compensation system,” J. of manufacturing processes, Vol. 19/ No. 6, 428-434.
Lee, Jin-Hyeon, and Seung-Han Yang(2002), “Statistical optimization and assessment of a thermal error model for CNC machine tools,” International Journal of Machine Tools & Manufacture, 42, 147-155.
Li, Shuhe, Yiqun Zhang, and Guoxiong Zhang(1997), “A Study of Pre-Compensation for Thermal Errors of NC Machine Tools,” Int. J. Mach. Tools Manufact., Vol. 37, No.12, 1715-1719.
Lo, Chih-Hao, Jingxia Yuan, and Jun Ni(1999), “Optimal Temperature Variable Selection by Grouping Approach for Thermal Error Modeling and Compensation,” International Journal of Machine Tools & Manufacture, 39, 1383-1396.
Neter, Kutner, Nachtsheim, and Wasserman(1996), “Applied Linear Regression Models,” Richard D. Irwin, Burr Ridge, Illinois.
Pindyck, Robert S., and Daniel L. Rubinfeld(1998), “Econometric Models and Economic Forecasts, 4th,” McGraw-Hill Companies, Inc., Singapore
Yang, Jianguo, Jingxia Yuan, and Jun Ni(1999), “Thermal Error Mode Analysis and Robust Modeling for Error Compensation on a CNC Turning Center,” International Journal of Machine Tools & Manufacture, 39, 1367-1381.
Yang, S., J. Yuan, and J. Ni(1995), “The Improvement of Thermal Error Modeling and Compensation on Machine Tools by CMAC Neural Network,” Int. J. Mach. Tools Manufact., Vol. 35, No. 7, 1063-1074.
Yuan, Jingxia, and J. Ni(1998), “The Real-Time Error Compensation Technique for CNC Machining Systems,” Mechatronics, 8, 359-380.

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
第一頁 上一頁 下一頁 最後一頁 top
無相關期刊