| 数控机床主轴热误差测点优化及建模技术研究 |
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| 作者姓名： | 王建臣 林思琦 沈雨欣 谢长雄 邓小雷 |
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| 作者单位： | 衢州学院浙江省空气动力装备技术重点实验室,衢州324000;浙江永力达数控科技股份有限公司,衢州324000;衢州学院浙江省空气动力装备技术重点实验室,衢州,324000;衢州学院浙江省空气动力装备技术重点实验室,衢州324000;浙江永力达数控科技股份有限公司,衢州324000;浙江大学浙江省三维打印工艺与装备重点实验室,杭州310027 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;浙江省博士后择优资助项目;浙江省基础公益研究计划项目;衢州市科技计划 |
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| 摘 要： | 为了减少热误差对数控机床加工精度的影响,首先利用热成像仪初步找出机床温升明显的位置,然后利用灰色理论对16个温度测点的试验数据进行优化处理,找出与热误差关联度较高的测点;将优选出的温度测点数据和实测的Z轴热误差数据进行划分,采用GM (1,n)灰色预测和BP神经网络建立热误差预测模型,并在试验机床上进行验证。试验结果表明:采用灰色GM (1, n)模型预测结果与实际测量平均相对误差为10.17%,采用BP神经网络预测与实测结果平均相对误差为5.19%,优于灰色GM (1,n)预测,能起到提高热误差预测精度的作用。
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| 关 键 词： | 数控机床 灰色理论 温度测点优化 关联度 BP神经网络 热误差预测 |
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