Kompensation umgebungstemperaturbedingter Einflüsse auf die Arbeitsgenauigkeit von Werkzeugmaschinen

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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.