Die hauptsächliche Problematik bei der Prognose des thermo-elastischen Verhaltens von WZM besteht in der korrekten Vorhersage notwendiger Randbedingungen. Dies betrifft die Verlustleistungen von Führungs- und Antriebssystemen, die Bestimmung von Kontaktwärmeübergängen sowie die Vorhersage von Wärmeübergangskoeffizienten an die Umgebung bzw. umgebende Bauteile durch Konvektion und Strahlung.
Die in dieser Arbeit aufgezeigte Methodik bietet die Möglichkeit, das Reibverhalten der aktiven Komponenten PSF und KGT in einer Prüfstandsumgebung zu messen und umgerechnet als Wärmeeintrag in einer thermischen Analyse zu verwenden. Reihenversuche hinsichtlich des Reibverhaltens der Komponenten zeigen, dass besonders das Abstreifersystem einen deutlichen Einfluss auf den resultierenden Wärmeeintrag ausübt. Weiterhin werden bauartbedingte Einflussfaktoren, wie z. B. die Baugröße und Vorspannklasse analysiert und gegenübergestellt. Zur Validierung werden FEM-Analysen der Komponenten in Prüfstandsumgebung entwickelt und parametriert. Als Wärmeeintrag dient dabei die zuvor ermittelte Reibkraft. Vergleiche zwischen prognostiziertem und gemessenem Temperatur- und Verlagerungsfeld zeigen eine hohe Übereinstimmung. Weiterhin werden die entwickelten Modelle zur Bestimmung des Wärmedurchgangs der Komponenten verwendet.
Zur Übertragung der Ergebnisse werden die aktiven Komponenten PSF und KGT in einer exemplarischen Linearachse kombiniert.
Letztlich zeigt die Prognose einer Verfahrbewegung der Linearachse eine sehr hohe Übereinstimmung mit durchgeführten Dauerversuchen. Dabei kann sowohl der resultierende Beharrungszustand als auch das instationäre Verhalten gut abgebildet werden, sodass die Wirksamkeit des verfolgten Ansatzes somit bewiesen ist.
Letztlich ist durch den Ansatz eine schnelle und zielgerichtete Parametrierung aktiver sowie passiver Komponenten möglich. Genauere Kenntnisse zum inneren Aufbau der aktiven Komponenten sind nicht notwendig, welches einen deutlichen Vorteil gegenüber den in der Literatur aufzufindenden Ansätzen bietet. Somit wird eine Erhöhung der Prognosegenauigkeit bei gleichzeitiger Verkürzung der Parametrierungsdauer gewährleistet.