熱変形は研削盤の加工精度に影響を及ぼす主要な要因であり、工作機械の精度向上を著しく制約しています。熱誤差予測の精度を向上させるために、熱伝導と畳み込み神経ネットワークに基づく研削盤主軸の熱誤差予測手法が提案されました。熱伝導理論に基づき、主軸表面と外部環境の温度差および熱変数のマッピング関係を導出し、材料の熱変形の本質を解明しました。次に、温度差を入力とし、主軸の熱変形量を出力とする神経ネットワーク熱誤差予測モデルを構築しました。本モデルは、温度差、熱エネルギー増分、時間変数、および熱変形量に対応する4つの神経ネットワーク層を有します。逆伝播アルゴリズムを用いて予測モデルを訓練し、モデルパラメータを計算しました。最後に、SINUMERIK 840D数値制御装置を基に研削盤主軸熱誤差補償システムを開発し、特定の数値制御研削盤で検証しました。結果は、主軸熱誤差補償後に研削盤の加工精度が41.7％向上したことを示し、本稿で提案する主軸熱誤差予測モデルの有効性と実現可能性を検証しました。

熱伝導;熱誤差;逆伝播アルゴリズム;神経ネットワーク;研削盤主軸