论文摘要
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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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王建臣,林思琦,沈雨欣,谢长雄,邓小雷
关键词: 数控机床,灰色理论,温度测点优化,关联度,神经网络,热误差预测
来源: 航空制造技术 2019年06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: 衢州学院浙江省空气动力装备技术重点实验室,浙江永力达数控科技股份有限公司,浙江大学浙江省三维打印工艺与装备重点实验室
基金: 国家自然科学基金资助项目(51605253),浙江省博士后择优资助项目(zj20180077),浙江省基础公益研究计划项目(LGG18E050014),衢州市科技计划资助项目(2018T022)
分类号: TG659
DOI: 10.16080/j.issn1671-833x.2019.06.041
页码: 41-46+59
总页数: 7
文件大小: 1209K
下载量: 131
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