Kompensation umgebungstemperaturbedingter Einflüsse auf die Arbeitsgenauigkeit von Werkzeugmaschinen

这种研究是在热影响的基础上进行的，它影响着工作机械的工作。Die Umgebungstemperatur wirkt auf die Werkzeugmaschine ein and bewirkt eine Wärmeeinbringung in die Maschinenstruktur。Die Folge der Wärmeinbringung ist eine instationäre Temperaturverteilung.结果表明，机床结构的正确性和刀具中心点的正确性是一致的。TCP的Verlagerung是一个相对的Werkzeugschneide和Werkstück，它是一个Werkstückfehler unvermeidlich。Umgebungstemperatureinflusses的直接控制技术补偿将与künstlichen neuronalen Netzen实现。Hierfür wird die Verlagerung des Tool Center Point（TCP）in Abhängigkeit von Umgebungstemperaturschwankungen erfasst. TCP的管理和管理可以帮助训练数据的收集，并可以让内策训练者韦尔登。内策的验证需要一个新的，从培训中获得数据。在研究焦点中，神经元网络的发展也是一个过程。

Das Ziel dieses Forschungsvorhabens ist es, aufbauend auf der erfolgreichen drehzahlbasierten Kompensation innerer thermischer Einflüsse, den Einfluss der Umgebungstemperatur auf die Arbeitsgenauigkeit der Werkzeugmaschine zu kompensieren. Die Umgebungstemperatur wirkt auf die Werkzeugmaschine ein und bewirkt eine Wärmeeinbringung in die Maschinenstruktur. Die Folge der Wärmeinbringung ist eine instationäre Temperaturverteilung. Daraus resultiert eine Verformung der Maschinenstruktur und gleichzeitig eine Verlagerung des Tool Center Point. Da die Verlagerung des TCP eine Relativbewegung zwischen Werkzeugschneide und Werkstück ist, ist ein Werkstückfehler unvermeidlich. Die indirekte steuerungstechnische Kompensation des Umgebungstemperatureinflusses wird mit künstlichen neuronalen Netzen realisiert. Hierfür wird die Verlagerung des Tool Center Point (TCP) in Abhängigkeit von Umgebungstemperaturschwankungen erfasst. Die gemessenen Umgebungstemperaturen und die Verlagerung des TCP stellen den Trainingsdatensatz dar, mit dem die neuronalen Netze trainiert werden. Die Validierung der Netze erfolgt mit einem neuen, vom Training unabhängigen Datensatz. Im Fokus des Forschungsvorhabens steht die Entwicklung eines künstlichen neuronalen Netzes, das die Umgebungstemperaturschwankungen auch unter Prozessbedingungen kompensiert.