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Estudo do erro de posicionamento do eixo X em função da temperatura de um centro de usinagem / Study of the X axis error positioning in the function of the machining tool temperature

Nascimento, Cláudia Hespanholo 07 August 2015 (has links)
Na atual indústria de manufatura, destacam-se as empresas que sejam capazes de atender a demanda de produção de forma rápida e com produtos de qualidade. Durante a fabricação existem diversas fontes de erro que interferem na exatidão do processo de usinagem. Deste modo, torna-se importante o conhecimento destes erros para que técnicas de correção possam ser implementadas ao controle numérico da MF (máquina-ferramenta) e assim, melhorar a exatidão do processo. Neste contexto, o objetivo principal do trabalho é desenvolver uma metodologia para corrigir os erros de posicionamento do eixo X levando em consideração a variação de temperatura medida experimentalmente em pontos específicos da MF. Primeiramente foi realizado um levantamento dos erros de posicionamento experimentais ao longo do eixo X da MF em três diferentes condições de trabalho e simultaneamente havia um sistema para medir a variação de temperatura. Os dados foram tratados e em seguida sintetizados utilizando a metodologia das matrizes homogêneas de transformação, onde foi possível armazenar todos os erros de posicionamento referentes à trajetória da mesa da MF ao longo do eixo X. Os elementos da matriz resultante são utilizados como dados de entrada para análise de regressão linear múltipla que através dos métodos dos mínimos quadrados, correlaciona as variáveis de temperatura e erros de posicionamento. Como resultado, as equações lineares obtidas no método de análise de regressão geram valores previstos para os erros de posicionamento que são utilizados para correção destes erros. Estas equações exigem baixo custo computacional e portanto, podem ser futuramente implementadas no controle numérico da MF para corrigir os erros de posicionamento devido às deformações térmicas. Os resultados finais mostraram que erros de 60 µm foram reduzidos à 10 µm. Constatou-se a importância da sintetização dos erros de posicionamento nas matrizes homogêneas de transformação para aplica-los ao método de regressão. / In today\'s manufacturing industry, companies stand out if they\'re able to meet a high production demand efficiently and with quality products. During manufacturing there are several sources of error that can affect the accuracy of the machining process. Thus, it becomes important to better understand these errors to allow correction techniques to be implemented into the numerical control of the machine tool (MT) and thus improve process accuracy. In this context, the main goal of this work is to develop a method for correcting positioning errors along the X axis taking into consideration the variation in temperature, measured experimentally in specific points of the MT. First we conducted a survey of experimental positioning errors along the X axis of the MT in three different working conditions and simultaneously collecting temperature variation data. Data were treated and then synthesized using the methodology of homogeneous transformation matrices, where it was possible to store all positioning errors related to the trajectory of the board of the MT along the X axis. The elements of the matrix resulting from the homogeneous transformation are used as input data for the multiple linear regression analysis by the methods of least squares, which correlates the temperature variables with the positioning errors. As a result, linear equations obtained from the regression analysis method generates predicted values for the positioning errors which are used to correct this errors. These equations require low computer processing and therefore can be further implemented into the numerical control of the MT to correct positioning errors due to thermal deformation. The final results showed that 60 µm errors were reduced to 10 µm. It was noted the importance of synthesizing the positioning errors in homogeneous transformation matrices to apply them to the regression method.
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Estudo do erro de posicionamento do eixo X em função da temperatura de um centro de usinagem / Study of the X axis error positioning in the function of the machining tool temperature

Cláudia Hespanholo Nascimento 07 August 2015 (has links)
Na atual indústria de manufatura, destacam-se as empresas que sejam capazes de atender a demanda de produção de forma rápida e com produtos de qualidade. Durante a fabricação existem diversas fontes de erro que interferem na exatidão do processo de usinagem. Deste modo, torna-se importante o conhecimento destes erros para que técnicas de correção possam ser implementadas ao controle numérico da MF (máquina-ferramenta) e assim, melhorar a exatidão do processo. Neste contexto, o objetivo principal do trabalho é desenvolver uma metodologia para corrigir os erros de posicionamento do eixo X levando em consideração a variação de temperatura medida experimentalmente em pontos específicos da MF. Primeiramente foi realizado um levantamento dos erros de posicionamento experimentais ao longo do eixo X da MF em três diferentes condições de trabalho e simultaneamente havia um sistema para medir a variação de temperatura. Os dados foram tratados e em seguida sintetizados utilizando a metodologia das matrizes homogêneas de transformação, onde foi possível armazenar todos os erros de posicionamento referentes à trajetória da mesa da MF ao longo do eixo X. Os elementos da matriz resultante são utilizados como dados de entrada para análise de regressão linear múltipla que através dos métodos dos mínimos quadrados, correlaciona as variáveis de temperatura e erros de posicionamento. Como resultado, as equações lineares obtidas no método de análise de regressão geram valores previstos para os erros de posicionamento que são utilizados para correção destes erros. Estas equações exigem baixo custo computacional e portanto, podem ser futuramente implementadas no controle numérico da MF para corrigir os erros de posicionamento devido às deformações térmicas. Os resultados finais mostraram que erros de 60 µm foram reduzidos à 10 µm. Constatou-se a importância da sintetização dos erros de posicionamento nas matrizes homogêneas de transformação para aplica-los ao método de regressão. / In today\'s manufacturing industry, companies stand out if they\'re able to meet a high production demand efficiently and with quality products. During manufacturing there are several sources of error that can affect the accuracy of the machining process. Thus, it becomes important to better understand these errors to allow correction techniques to be implemented into the numerical control of the machine tool (MT) and thus improve process accuracy. In this context, the main goal of this work is to develop a method for correcting positioning errors along the X axis taking into consideration the variation in temperature, measured experimentally in specific points of the MT. First we conducted a survey of experimental positioning errors along the X axis of the MT in three different working conditions and simultaneously collecting temperature variation data. Data were treated and then synthesized using the methodology of homogeneous transformation matrices, where it was possible to store all positioning errors related to the trajectory of the board of the MT along the X axis. The elements of the matrix resulting from the homogeneous transformation are used as input data for the multiple linear regression analysis by the methods of least squares, which correlates the temperature variables with the positioning errors. As a result, linear equations obtained from the regression analysis method generates predicted values for the positioning errors which are used to correct this errors. These equations require low computer processing and therefore can be further implemented into the numerical control of the MT to correct positioning errors due to thermal deformation. The final results showed that 60 µm errors were reduced to 10 µm. It was noted the importance of synthesizing the positioning errors in homogeneous transformation matrices to apply them to the regression method.

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