论文摘要
主轴热误差是影响机床精度的主要因素,建立准确的主轴热误差模型是进行机床误差补偿的关键。研究了温度测点优化和神经网络建模的方法,给出了粒子群优化灰色神经网络建模的流程。开展了主轴热误差热特性试验,得到了主轴热变形随主轴转速的变化规律。基于粒子群优化灰色神经网络建立了主轴轴向伸长和俯仰角热误差模型,并与灰色神经网络和BP网络的预测性能进行了对比,结果表明该模型可有效提高网络模型的收敛性和预测精度。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 冯伟,王建军
关键词: 热误差,主轴,粒子群,灰色神经网络,建模
来源: 装备制造技术 2019年10期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 金属学及金属工艺,自动化技术
单位: 中国一拖集团有限公司,西安交通大学机械工程学院
分类号: TG659;TP18
页码: 222-226+230
总页数: 6
文件大小: 2352K
下载量: 89
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