Machine tool calibration: Measurement, modeling, and compensation of machine tool errors

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作者
Wei Gao,Soichi Ibaraki,M A. Donmez,Daisuke Kono,J.R.R. Mayer,Yuan-Liu Chen,Károly Szipka,Andreas Archenti,Jean‐Marc Linares,Norikazu Suzuki
出处
期刊:International Journal of Machine Tools & Manufacture [Elsevier]
卷期号:187: 104017-104017 被引量:81
标识
DOI:10.1016/j.ijmachtools.2023.104017
摘要

Advanced technologies for the calibration of machine tools are presented. Kinematic errors independently of their causes are classified into errors within one-axis as intra-axis errors, errors between axes as inter-axis errors, and as volumetric errors. As the major technological elements of machine tool calibration, the measurement methods, modeling theories, and compensation strategies of the machine tool errors are addressed. The criteria for selecting a combination of the technological elements for machine tool calibration from the point of view of accuracy, complexity, and cost are provided. Recent applications of artificial intelligence and machine learning in machine tool calibration are introduced. Remarks are also made on future trends in machine tool calibration.
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