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Digital twin based accuracy compensation

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作者
Naruhiro Irino,Akihito Kobayashi,Yuta Shinba,Kengo Kawai,Daniel Spescha,Konrad Wegener
出处
期刊:CIRP Annals [Elsevier]
卷期号:72 (1): 345-348 被引量:6
标识
DOI:10.1016/j.cirp.2023.04.088
摘要

A new method for predicting thermal displacements and dynamic characteristics of a machine tool using a digital twin to compensate for accuracy has been developed. The compensation method is based on an accuracy prediction method using model order reduction to reproduce the behavior of machine tools digitally according to their physical characteristics. Additionally, by coupling with the digital twin of dynamics, a comprehensive digital machine tool is generated. Using this model, the compensation of machining accuracy for ambient temperature conditions was validated on the actual machine. As a result, the error in the machining space was successfully compensated. Additionally, the dynamic cutting force was accurately estimated. A new method of compensation for thermal displacement and volumetric accuracy was established, which can visualize the actual machine phenomena in more detail than the conventional compensation of mathematical models by regression, machine learning, and neural networks.
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