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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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.biblioteca.ufpb.br:tede/5375 |
| Date | 23 March 2013 |
| Creators | Sousa, Romualdo Figueiredo de |
| Contributors | Silva, João Bosco de Aquino |
| Publisher | Universidade Federal da Paraíba, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica, UFPB, BR, Engenharia Mecânica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB, instname:Universidade Federal da Paraíba, instacron:UFPB |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -4711024085158558864, 600, 600, 600, 600, 4044336857615351199, -6956026795191561793, 2075167498588264571 |
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