臺灣博碩士論文加值系統

本文使用有限元素法，以規律與隨機兩種不同之熱源型式，在主軸、立柱滑軌、工作台滑軌、鞍座滑軌面施予熱通量進行分析，模擬機台在單方向位置與多方向位置受到熱源影響時之瞬態溫度及熱變形的變化，求得主軸端點、主軸座上端中間位置、工作台與鞍座滑軌接觸面、立柱與主軸座滑軌接觸面及鞍座與底座滑軌接觸面之溫度探討熱源對機台之影響。
採用前向式類神經網路，利用分析之溫度及熱變形結果，以溫度為網路之輸入，網路之輸出為熱變形預測值，建立熱變形預測模型，於分析結果中分別加上0.5%、1%、2%、5%、10%、15%、20%、25%與 30%的白雜訊(White noise)，模擬於現場溫度量測時，感測器受到雜訊干擾，分析不同雜訊對預測模型之精度影響，探討前向是神經網路在不同雜訊影響下之預測精度。
作為工具機熱變形預測模型設計之參考，如此不僅可縮減工具機熱補償硬體改善成本，並可提昇工具機之加工精度增加工具機市場的競爭力。

This study uses the heat sources of regulation and randen types to simulate thermal deformations and temperatures from one direction and multiple directions by finite element method.
Using the analyzed results of finite element method to build the prediction model which by feed-forward Neural Network input as temperatures and output as thermal deformations.
After modeling, the other analyzed results add with white noise which are 0.5%, 1%, 2%, 5%, 10%, 15%, 20%, 25% and 30% for the original temperatures, to discuss the predicted accuracy of Neural Network.

目錄
中文摘..........................................I
英文摘..........................................II
致謝......................... ..................III
目錄..............................................IV
表目錄............................................VI
圖目錄............................................VII
第一章 導論......................................1
1.1研究背景.......................................1
1.2文獻回顧.......................................2
1.3 本文大綱......................................3
第二章 有限元素分析..............................5
2.1有限元素法原理.................................5
2.2 模型建立......................................9
2.3 參數設定......................................11
2.4 單一軸向熱通量邊界條件設定與分析結果..........12
2.5 單一軸向熱通量分析結果討論....................22
2.6 多軸向熱通量之邊界條件設定與分析結果..........26
2.7主軸於立柱下端之分析與結果比較.................37
第三章 前向式類神經網路..........................49
3.1 前向式類神經網路..............................49
3.2 前向式類神經網路之計算........................50
3.2.1網路之計算...................................50
3.2.2類神經網路權重之修正與疊代...................51
3.3 建模結果......................................53
第四章 分析結果討論..............................55
4.1 前向式類神經網路之預測結果....................55
4.1.1 規律熱通量第二例預測結果....................55
4.1.2 隨機熱通量第一例預測結果....................62
4.1.3 隨機熱通量第二例預測結果....................69
4.2 實驗預測結果..................................76
4.3 綜合討論......................................78
第五章 結論......................................81
參考文獻..........................................82
口試問答記錄......................................84
個人資料..........................................86



表目錄
表2-1 溫度量測位置說明表.........................14
表2-2 軸端中心Y方向熱變形位移分佈................24
表2-3 軸端中心Z方向熱變形位移分佈................24
表2-4 軸端中心Y方向熱變形位移分佈................25
表2-5 工作台中Z心方向熱變形位移分佈..............25
表4-1 規律熱通量第二例預測誤差...................56
表4-2 隨機第一例預測誤差.........................63
表4-3 隨機第二預測誤差...........................70



圖目錄
圖2-1　原始機台模型...............................10
圖2-2 簡化模型...................................10
圖2-3 網格化之實體模型...........................11
圖2-4 Solid 98元素...............................11
圖2-5 收斂結果...................................12
圖2-6 單一軸向熱通量.............................13
圖2-7 溫度量測位置...............................14
圖2-8 熱通量施於X軸之熱變形位移..................15
圖2-9 熱通量施於X軸之滑軌溫度曲線................16
圖2-10 熱通量施於Z軸之熱變形位移..................17
圖2-11 熱通量施於Z軸之滑軌溫度曲線................18
圖2-12 熱通量施於Y軸之熱變形位移..................19
圖2-13 熱通量施於Y軸之滑軌溫度曲線................20
圖2-14 熱通量施於主軸之熱變形位移.................21
圖2-15 熱通量施於主軸之滑軌溫度曲線...............22
圖2-16 規律熱通量配置第一例.......................26
圖2-17 規律熱通量配置第二例.......................26
圖2-18 隨機熱通量配置第一例.......................27
圖2-19 隨機熱通量配置第二例.......................27
圖2-20 規律熱通量第一例之熱變形位移...............29
圖2-21 規律熱通量第一例之滑軌溫度曲線.............30
圖2-22 規律熱通量第二例之熱變形位移...............31
圖2-23 規律熱通量第二例之滑軌溫度曲線.............32
圖2-24 隨機熱通量第一例之熱變形位移...............33
圖2-25 隨機熱通量第一例之溫度曲線.................34
圖2-26 隨機熱通量第二例之熱變形位移...............35
圖2-27 隨機熱通量第二例之溫度曲線.................36
圖2-28 主軸於立柱下端之網格化模型.................37
圖2-29 主軸於立柱下端之規律熱通量第一例分析結果...38
圖2-30 主軸於立柱下端之規律熱通量第二例分析結果...39
圖2-31 主軸於立柱下端之隨機熱通量第一例分析結果...41
圖2-32 主軸於立柱下端之隨機熱通量第二例分析結果...42
圖2-33 規律熱通量第一例之比較.....................45
圖2-34 規律熱通量第二例之比較.....................46
圖2-35 隨機熱通量第一例之比較.....................47
圖2-36 隨機熱通量第二例之比較.....................48
圖3-1 熱變形預測模型訓練架構.....................49
圖3-2　 前向式類神經網路架構......................50
圖3-3 模型誤差..................................54
圖4-1 規律熱通量第二例雜訊之預測結果............57
圖4-2　 隨機熱通量第一例雜訊之預測結果............64
圖4-3 隨機熱通量第二例雜訊之預測結果............71
圖4-4 實驗量測結果..............................76
圖4-5 實驗預測結果..............................78

參考文獻
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