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●—≺建立幾何誤差靈敏度分析模型≻—●
根據多體係統理論，
補償策略2是控机采用數據結果中迭代補償方法補償所有的幾何誤差並獲取補償後的NC指令代碼。H=(hjx，床中
因此，加度使度轴此外為了提高測量結果的用新有何优势穩定性，實現了對各項幾何誤差分配權重，灵敏b，机床
為了更好地說明各項幾何誤差，何提以多體係統理論為基礎的高数工精誤差建模方法得到了廣泛地應用，
為了準確辨識關鍵幾何誤差並簡化計算過程，控机從而經濟合理地提高機床的床中加工精度。n。加度使度轴如果憑借以往的用新有何优势設計經驗對數控機床進行優化設計。本文僅以X軸的灵敏各項幾何誤差為例進行分析。
然後基於該模型，根據實驗數據分析可以得到各項幾何誤差的靈敏度表達式：
為了更加直觀地辨識出關鍵幾何誤差並對各項幾何誤差分配權重，hjy，hjz，基於多體係統理論，實現了誤差溯源，導致機床的加工精度過高或過低。
然後基於齊次坐標變換原理，本文將各項幾何誤差單獨作用時引起的加工誤差。提出調整和修改機床關鍵零部件參數的建議和指南，準確、
加工誤差的峰值越大說明該項幾何誤差對加工誤差的影響程度越大，即各項幾何誤差單獨作用時引起的加工誤差的峰值作為靈敏度指標。
●—≺實驗驗證≻—●
為了驗證所提出的公差參數靈敏度分析方法的準確性，最後通過仿真分析驗證了該靈敏度分析方法的正確性。
學者提出了一種基於改進的Morris方法的全局靈敏度分析方法，
通過仿真分析得到了各項幾何誤差單獨作用時引起的加工誤差的變化規律，
同時根據上述實驗要求可以得到各項幾何誤差的權重因子，從而可以正確地指導機床精度優化設計。蒙特卡羅方法、確定其對整機加精度的影響權重，建立各項幾何誤差的靈敏度分析模型，精度優化設計是提升機床加工精度行之有效的途徑。
可以建立五軸數控機床加工誤差計算模型的一般形式，完成了機床幾何誤差靈敏度分析模型的建立，有限差分法、i=…，
為了更加直觀地反映所提出的關鍵幾何誤差辨識方法的有效性，
建立的加工誤差模型是關於各項幾何誤差的函數，j表示數控機床第j個運動體;L表示刀具長度。數控機床的加工誤差是由各項幾何誤差經刀具分支和工件分支傳遞的結果。可以得到各項幾何誤差的靈敏度係數，並對其進行排序。該模型可以表示為：
式中：G表示n項數控機床幾何誤差組成的誤差矢量，如上述實驗所示，
通過補償所辨識的關鍵幾何誤差和全部幾何誤差的方式對“S”形檢測試件進行加工並對比其輪廓度誤差，有些學者假設所有幾何誤差均為定值，定義了一種簡單且能真實反映各項幾何誤差對機床加工精度影響程度的靈敏度指標。
精度優化分配結果很容易受到主觀因素的影響，得到工件坐標係內待加工點在機床坐標係內的位置矢量為：
刀具中心點在機床坐標係內的位置矢量為：
實驗中表示J體相對I體的體間理想靜止齊次變換矩陣;J體相對I體的體間實際靜止齊次變換矩陣。
因此，為接下來機床精度優化分配的研究工作奠定基礎。實現關鍵幾何誤差的準確辨識並獲得各項幾何誤差對機床加工精度的影響權重具有非常重要的實際應用意義。
銑削加工采用ϕ20棒銑刀，
因此，
同時定義了一種簡單且能真實反映各項幾何誤差對機床加工誤差影響程度的靈敏度指標，還需要分別求取其靈敏度。z，D(x，
在這些研究工作中使用的方法主要包括直接求導法、並假設所有的線性誤差和角度誤差均為定值，建立機床各相鄰體間靜止及運動變換矩陣。本文將各項幾何誤差單獨作用時引起的加工誤差的峰值作為各項幾何誤差對應的靈敏度。
為了對該影響程度進行量化分析和比較，是整個國家機械製造能力和發展水平的重要體現，為機床的精度優化設計和誤差補償提供了重要依據。從0.036mm減小到0.032mm。確定各項幾何誤差對整機加工精度的影響權重，有效的幾何誤差靈敏度分析方法，
在此基礎上，選擇“S”形檢測試件作為研究對象，根據“S”形檢測試件表麵輪廓度誤差的仿真分析結果，
為了方便計算各項幾何誤差的靈敏度係數，在實際加工過程中，沿“S”形檢測試件的緣條高度方向取3條檢測線。求出了各項幾何誤差對整機加工誤差的靈敏度係數。本文選擇適用於五軸數控機床加工精度檢驗與驗收的“S”形檢測試件作為研究對象。
綜合實驗數據可得，對其進行編號處理，並基於該模型構建了幾何誤差靈敏度分析模型。多體係統理論通過對機床的抽象化處理，
縱觀現有的研究文獻，
並且角度誤差參數與線性誤差參數的單位不同，gn)T，
D表示機床各運動軸的位置矢量，攝動法、
最後辨識出了影響機床加工精度的關鍵誤差項，在指定的工作空間內辨識出了10項關鍵幾何誤差，
J體相對I體的體間理想運動齊次變換矩陣;J體相對I體的體間實際運動齊次變換矩陣;
rt表示刀具中心點在刀具坐標係中的位置矢量，可以大大簡化數控機床結構分析的複雜性，同時為了方便計算各個誤差參數項的靈敏度係數，以及簡化計算過程，
為了便於檢測“S”形檢測試件的輪廓度誤差，
而幾何誤差靈敏度分析反映的是在數控機床加工空間中各項幾何誤差對加工誤差的影響程度。
基於實驗數據分析以及各項幾何誤差的靈敏度數值，
因此，
●—≺建立整機加工誤差預測模型≻—●
在現有的建模方法中，
選擇機床工作行程的3個位置點作為樣本點進行靈敏度分析，
編輯|娛樂爆社說
●—≺前言≻—●
數控機床整機加工精度是衡量其加工性能的重要指標，同時為數控機床的精度優化設計奠定基礎。可以得到各項幾何誤差的靈敏度係數：
●—≺仿真分析≻—●
為了更加直觀地表征各項幾何誤差單獨作用時對機床加工誤差產生的影響，
利用乘法降維法簡化了誤差分析模型，
近年來，先後進行5次測量，c)T;H表示數控機床各體參考坐標係原點的位置矢量，可以得到各項幾何誤差的靈敏度數值。
因此，利用龍門式五軸數控銑床對“S”形檢測試件進行銑削加工。學者們在數控機床幾何誤差靈敏度分析方麵開展了大量的研究工作。Sobol法和Morris方法等，
對比結果說明了通過補償辨識出的關鍵幾何誤差和所有幾何誤差最終得到的輪廓度誤差相差不大。建立機床整機加工精度預測模型。峰值越小則說明影響程度越小。
●—≺結語≻—●
基於多體係統理論建立了數控機床加工誤差預測模型，補償策略1是采用材料中迭代補償方法補償辨識的關鍵幾何誤差並獲取補償後的NC指令代碼。
“S”形檢測試件的輪廓度誤差測量實驗在PRISMOnavigator三坐標測量機上展開，這樣造成了靈敏度分析結果無法反映出數控機床幾何誤差隨機床加工位置變化而變化這個關鍵因素。需要定義一種簡單且能真實反映該影響程度的靈敏度指標。結果上述實驗所示，是一種合理有效的建模方法。通過對比各項幾何誤差的靈敏度係數，從而可以正確地指導機床精度設計。不同的幾何誤差導致數控機床加工誤差值的差異程度不同。根據權重因子對各項幾何誤差分配權重，根據分析結果，
有學者以矩陣微分法為基礎，即基於補償策略2獲得的“S”形檢測試件的平均輪廓度誤差在SS2和S3上分別降低了0.00.004和0.006mm。從而可以正確地指導五軸數控機床精度優化設計。最終辨識出了機床的關鍵幾何誤差。
峰值作為各項幾何誤差對應的靈敏度，
因此，i=…，
由於不同的幾何誤差對整機加工精度的影響程度存在差異，對比了基於兩種補償策略獲得的“S”形檢測試件的平均輪廓度誤差。將該機床抽象為一個由刀具分支和工件分支組成的多體係統。
利用MATLABR2016b對“S”形檢測試件的表麵輪廓度誤差進行仿真分析，對比結果顯示兩者之間的差值很小。y，
本文基於該理論對龍門式五軸數控銑床的結構進行了簡化分析，計算過程複雜且可行性和實用性較低。即分別為0.1μm和0.1μrad，
由上述實驗數據可以看出在SS2和S3上的平均輪廓度誤差分別從0.041mm減小到0.036mm，因此，其餘各項幾何誤差的對加工誤差的影響程度僅展示了最終結果。gi表示數控機床的第i項幾何誤差，
本文首先基於多體係統理論，需要對各項幾何誤差進行靈敏度分析，成功辨識出關鍵幾何誤差參數項，證明了本文提出的靈敏度分析方法的正確性。在數控機床幾何誤差的靈敏度分析方麵，對各項幾何誤差的靈敏度進行歸一化處理，同時定義一種新的靈敏度指標，G=(gg…，降低了全局靈敏度分析模型的複雜度，
為了驗證所提出的靈敏度分析方法的正確性，這些方法計算量大、
從0.044mm減小到0.038mm，
最終借助Isight軟件和多元線性回歸方法得到了關鍵幾何誤差項。從數據結果中中可以直觀地看出第24和37項幾何誤差為該機床的關鍵幾何誤差。將概率分布的高維積分轉化為一維積分，從而可以正確地指導機床精度優化設計。
利用對單項幾何誤差直接求導的方法辨識關鍵幾何誤差參數項，探索一種較為簡單、最終的誤差值取5次測量結果的平均值。若要實現精密加工需要滿足工件坐標係內待加工點與刀具中心點重合。本文提出的關鍵幾何誤差辨識方法可以有效地辨識出機床關鍵幾何誤差並為各項幾何誤差合理分配權重，
明確了第24和37項幾何誤差為該機床的關鍵幾何誤差，國內外學者已經進行了大量的研究工作。
通過仿真分析得到了X軸的各項幾何誤差對加工誤差產生的影響，假設所有線性誤差參數為10μm以及角度誤差參數為5″。
將靈敏度係數大於0.05定義為關鍵幾何誤差，
根據實驗數據可以得到各項幾何誤差單獨作用時產生的加工誤差：
ei為第i項幾何誤差單獨作用時產生的加工誤差，
