Made available in DSpace on 2015-05-08T14:59:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 parte1.pdf: 1887121 bytes, checksum: 87cf54641c539882362cc0f679d7c951 (MD5) Previous issue date: 2011-04-29 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Machine tools play a key role in modern industrial production; therefore the technological development of machine tool industry has grown over the past decades. High Speed Machining (HSM) is widely used for machining complex and free form surfaces with high geometrical and dimensional accuracy. The spindle is one of the main items of a machine tool. Thus, it becomes necessary to know the influence levels of the main internal sources of heat in a machine tool. These sources basically derive from: transmission of electric engines; friction in drives and gear boxes; machining process (cutting, chip, workpiece); friction in bearings and guides. The dimensional and geometric accuracy of machined parts depends mainly on the performance of the spindle. To admit the idea of a holistic model, and then propose a possible optimization for a high-accuracy machining it is necessary to study and investigate the mechanical and thermal behaviour of the spindle. For that reason, this paper presents an analysis, based on the finite element method, of the mechanical and thermal displacements, as well as a determination of the critical speed of the spindle of the machine tool at high cutting speed. / As máquinas-ferramenta desempenham um papel fundamental nas produções industriais modernas, com isso o avanço tecnológico das indústrias das máquinas-ferramenta vem crescendo ao longo das últimas décadas. A usinagem com Alta Velocidade de corte HSM é largamente utilizada para usinagem de superfícies complexas e de forma livre com alta exatidão geométrica e dimensional. O eixo-árvore é um dos principais elementos de uma máquina-ferramenta. Então, se torna necessário conhecer o grau de influências das principais fontes internas de calor numa máquina-ferramenta. Estas provêm basicamente: Das transmissões dos motores elétricos; Dos atritos nos acionamentos e caixas de engrenagens; Do processo de usinagem (ação de corte, cavacos, peça); Dos atritos nos mancais e guias. A exatidão dimensional e geométrica das peças usinadas dependem principalmente da performance do eixo-árvore. Para que seja admitida a idéia de um modelo holístico, e então, propor uma possível otimização para uma usinagem de alta exatidão é necessário o estudo e a investigação do comportamento mecânico e térmico do eixo-árvore. Por isso, neste trabalho é apresentada a análise, baseada no método dos elementos finitos dos deslocamentos mecânicos e térmicos, bem como, a determinação da velocidade crítica do eixo-árvore da máquina-ferramenta em alta velocidade de corte (HSM).

Made available in DSpace on 2015-05-08T14:59:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 4817821 bytes, checksum: 0e01a04cb66fa461b85802952c8cab7d (MD5) Previous issue date: 2013-03-23 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / In the processes of manufacturing machine tools play an important role particularly in the manufacture of parts of complex geometries. Currently the requirements for high dimensional and geometric accuracy during the machining process require small dimensional tolerances. Much of the errors of a machine tool are those which are thermally induced from the heat sources internal and external factors acting on the machine, thus causing thermal deformations in its structure. In this paper, we present a methodology for determining and analyzing the thermal deformation of machine tools using finite element method (FEM) and artificial neural networks (ANN). After molding machine using FEM, and defining the location of the heat source were obtained the temperature gradient of the machine and the corresponding thermal deformation at predetermined periods. Results obtained with simulations using the software NX.7.5 and the measurement principle of the Ballbar system, showed that this methodology is an effective tool in determining the thermal deformation of the machine, correlating the temperature reading at strategic points with volumetric deformation at the tool tip. Allowing then the thermal analysis of the errors in the pair tool part. Additionally, these results were used to train an ANN. The parameters of "learning" network under conditions of transient contours, allowed the network training. After training and validation set, she will be able to make the prediction of thermal errors just stating the temperature values of specific points of each heat source. This methodology will contribute to the designs of machine tools with high accuracy and thermal stability, but also provide for compensation of thermally induced errors. / Nos processos de manufatura as máquinas-ferramenta desempenham um papel importantíssimo em particular na fabricação de peças de geometrias complexas. Atualmente as exigências por alta exatidão geométrica e dimensional durante o processo de usinagem exigem pequenas tolerâncias dimensionais. Grande parte dos erros de uma máquina-ferramenta são aqueles termicamente induzidos os quais são provenientes das fontes de calor internas e externas que agem sobre a máquina, causando assim deformações térmicas na sua estrutura. Neste trabalho, é apresentada uma metodologia para determinação e análise dos deslocamentos térmicos das máquinas-ferramenta usando o método de elementos finitos (MEF) e redes neurais artificiais (RNA). Após a modelagem da máquina, usando MEF, e a definição da localização das fontes de calor foram obtidas o gradiente de temperatura da máquina e as correspondentes deformações térmicas em períodos preestabelecidos. Resultados obtidos com simulações usando o software NX.7.5 e o princípio de medição do sistema Ballbar, mostraram que a metodologia desenvolvida é uma ferramenta eficaz na determinação das deformações térmicas da máquina, correlacionando a leitura de temperatura em pontos estratégicos com as deformações volumétricas na ponta da ferramenta. Permitindo então, a análise dos erros térmicos no par peça-ferramenta. Adicionalmente estes resultados foram usados para treinar uma RNA. Os parâmetros de ―aprendizado‖ da rede, mediante condições de contornos transientes, permitiram o treinamento da rede. Após o treinamento e validação da rede, ela é capaz de fazer a previsão dos erros térmicos apenas informando os valores das temperaturas dos pontos específicos de cada fonte de calor. Esta metodologia desenvolvida contribuirá para os projetos de máquina-ferramentas com alto grau de exatidão e estabilidade térmica, como também permitirá a compensação dos erros termicamente induzidos.