Modélisation des erreurs thermiques des machines-outils numériques à cinq-axes

RÉSUMÉ Les erreurs thermiques des machines-outils numériques à cinq-axes sont la cause principale des erreurs quasi-statiques qui limitent la précision d’usinage de ces machines. Ce travail de recherche présente la méthodologie adoptée pour mesurer, modéliser et compenser les erreurs thermiques d’un centre d’usinage dues à la variation de son état thermique et de l’historique de son activité. Une approche expérimentale est adoptée, qui consiste à varier l’état thermique de la machine en exerçant ses axes selon différents cycles de chauffage et de refroidissement. Les écarts volumétriques dans le volume de travail de la machine sont périodiquement mesurés, ainsi que la puissance réelle des 5 axes et de la broche. Plusieurs capteurs et accessoires sont spécialement conçus ou adaptés pour garantir une stabilité thermique et permettre une mesure rapide et nette de l’erreur thermique. Une analyse volumétrique détaillée des erreurs thermiques permet de comprendre le comportement thermique volumétrique de la machine-outil, en particulier les axes qui causent les erreurs les plus importantes, les effets observés sur le comportement volumétrique de la machine, ainsi que les interactions thermiques des axes voisins. L’analyse volumétrique a permis d’identifier les axes rotatifs comme étant les causes principales des erreurs thermiques de la machine. Une étude plus approfondie des erreurs géométriques paramétriques utilise la méthode SAMBA, qui modélise ces erreurs et permet leur estimation. Les résultats permettent d’identifier les paramètres dominants d’erreurs thermiques. La modélisation de ces paramètres dominants est faite en fonction de la mesure de la consommation de puissance des axes rotatifs par la superposition de fonctions de transfert de 1er ordre à une entrée et une sortie. L’efficacité du modèle thermique est validée par deux méthodes. La première validation est faite par la comparaison de la simulation du modèle avec les mesures obtenues par un nouveau test qui utilise des séquences de chauffage complètement différentes. La deuxième validation consiste en un test d’usinage exécuté à la suite d’une routine de chauffage aléatoire, où la comparaison des coupes compensées et non-compensées met en évidence l’efficacité du modèle thermique. En résumé, cette recherche a contribué à la compréhension du comportement thermique de la machine-outil. Elle a aussi définit une méthodologie efficace de mesure, de modélisation et de compensation des erreurs thermiques.----------ABSTRACT Thermal errors of five-axis numerical machine tools are the main cause of quasi-static errors which limit the machining accuracy of these machines. This research presents the methodology adopted to measure, model and compensate the thermal errors of a machining center caused by the variation of its thermal state and its activity history. An experimental approach is adopted, in which the thermal state of the machine is altered by different heating and cooling routines of all machine axes. Volumetric errors in the machine work volume are measured periodically, as well as the true power of the 5 axes and the spindle. Several sensors and accessories are specifically designed or adapted to assure a thermal stability and allow a quick and clear measurement of the thermal error. A detailed volumetric analysis of thermal errors allows a comprehension of the thermal volumetric behavior of the machine tool, in particular the axes causing the biggest errors, the observed effects on the machine’s behavior and the thermal interactions between neighboring axes. The volumetric analysis identified the rotary axes as the main cause of machine’s volumetric error. A more detailed study of the parametric geometric errors is performed using the SAMBA method, which models these errors and estimates them. The results allowed the identification of dominant thermal error parameters. These dominant parameters are modelled as functions of the measured rotary axes power consumption by the superposition of single-input single-output first order transfer functions. The thermal model efficiency is validated using two methods. The first validation is done by comparing the model simulation to the measurements of a new test having different heating sequences. The second validation consists of a machining test that follows an arbitrary heating routine, where the comparison of compensated and uncompensated cuts highlights the thermal model’s efficiency. In summary, this research contributed to the understanding of the thermal behavior of the machine tool. It also defined an efficient methodology for measuring, modelling and compensating thermal errors

Methodik zur Modellierung von photogrammetrischen Messungen zur Charakterisierung der Genauigkeit von Werkzeugmaschinen

An Werkzeugmaschinen können steuerungsintegrierte geometrisch-kinematische Korrekturmodelle, wie z.B. das VCS, sowie Laserinterferometer und Lasertracker zur Bestimmung von Korrekturparametern als Stand der Technik angesehen werden. Defizite bestehen derzeit in der Charakterisierung des genauigkeitsrelevanten Maschinenzustandes durch Bestimmung von Verformungen sowie der räumlichen Lagevermessung bewegter Maschinenbaugruppen im gesamten Arbeitsraum. Photogrammetrische Verfahren sind zwar prinzipiell in der Lage, dies zu realisieren, erreichen aber nicht die notwendige Genauigkeit und können hinsichtlich der Anzahl der Kameras und des Sichtfeldes nicht an die räumlichen Gegebenheiten einer Werkzeugmaschine angepasst werden. Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines photogrammetrischen Verfahrens zur Charakterisierung des Maschinenzustandes mit hoher Genauigkeit. Grundlage ist ein Messmodell, in dem die kinematische Struktur und die Messanordnung zusammengeführt wird. Weiterhin werden alle Objektzustände zusammengeführt, um einen möglichst hohen Informationsgehalt zu erreichen und diesen für statistische Auswertungen zugänglich zu machen. Zur Verifizierung werden Analysen von Komponenten und Maschinen sowie die Simulation von Messungen vorgestellt. Dabei wird die kinematische Achsanordnung im Messmodell berücksichtigt, was sowohl die Erstellung optimierter Messkonfigurationen als auch die direkte Parameterermittlung von Korrekturmodellen ermöglicht. Für die Bestimmung thermo-elastischer Verlagerungen an einem Hexapod wird eine erweiterte 6DoF-Messkonfiguration, bestehend aus stationären und mit der Maschine bewegten Kameras, vorgestellt. Damit können Messunsicherheiten von weniger als 10 μm bzw. 10 μm /m in einem Messvolumen von 600 mm x 600 mm x 400 mm experimentell verifiziert werden. Im Mittelpunkt steht dabei die Entwicklung eines Modellierungskonzepts für photogrammetrische Messungen. Anhand von Beispielmessungen wird gezeigt, dass dadurch die erzielbare Messgenauigkeit deutlich erhöht werden kann. Im Vordergrund steht dabei die Kombination der Modelle von Maschine und Messsystem sowie des Messzyklus in einem geschlossenen Messmodell. Durch die Entwicklungen im Bereich Industrie 4.0 besteht ein zunehmender Bedarf, Maschinen zu konfigurieren und zu kalibrieren. Gleichzeitig verbessern sich Leistung, Verfügbarkeit und Zugänglichkeit von maschinenspezifischen Modellen. Die Kombination von maschinenspezifischen Modellen mit Modellen der Messsysteme unter Verwendung der entwickelten Methodik ermöglicht eine deutliche Erhöhung der Messgenauigkeit.:Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung und Motivation 1 1.1 Bedeutung und Genauigkeit von Werkzeugmaschinen 2 1.2 Erfassung der Genauigkeit 4 1.3 Anforderungen der Industrie 4.0 an WZM 5 1.4 Inhalt und Aufbau dieser Arbeit 6 2 Aufbau, Verhalten und Korrektur von WZM 9 2.1 Kinematischer Aufbau von WZM 10 2.2 Fertigungs- und Maschinengenauigkeit 11 2.3 Genauigkeitsbestimmende Verhaltensbereiche 13 2.4 Steuerungsintegrierte Korrektur 18 2.5 Methoden zur Erfassung von Abweichungen 20 2.6 Typische Messmittel an WZM 21 2.7 Defizite 29 3 Photogrammetrische Methoden 33 3.1 Bildentstehung 34 3.2 Bildverarbeitung 38 3.3 Objektrekonstruktion 41 3.4 Genauigkeitskenngrößen 50 3.5 Auswertemethoden 53 3.6 Potenziale und Defizite 59 4 Konkretisierung der Zielstellung 61 4.1 Bedarf 62 4.2 Zielstellung 63 4.3 Methodik 63 5 Entwicklung eines Modellierungskonzeptes für WZM 65 5.1 Struktur und Parameter der Modelle 66 5.2 Genauigkeitsrelevante Einflussgrößen 70 5.3 Modellierungskonzept 78 5.4 Beispielhafte Modellierung: DMU80 90 6 Realisierung und Test der Modellumgebung 95 6.1 Hard- und Softwarekonzept 96 6.2 Softwarekomponenten 97 6.3 Bildaufnahme und Bildspeicher 98 6.4 Realisierung und Test der Bildmessung 99 6.5 Implementierung der Modellkomponenten 107 6.6 Realisierung und Test der Ausgleichungskomponente 109 6.7 Verifikation der 3D-Koordinatenbestimmung 111 6.8 Zwischenfazit 112 7 Experimentelle Verifikation 113 7.1 Komponentenanalyse 115 7.2 Analyse von Maschinen 131 7.3 Simulation von Messkonfigurationen 144 8 Zusammenfassung und Ausblic