机床热误差非线性组合预测模型研究

屈力刚; 刘洪侠; 邢宇飞; 李铭

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机床热误差非线性组合预测模型研究

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在精密及超精密加工过程中,数控机床热误差是影响加工精度的一项重要误差源,最经济和有效地减少热误差的方法是热误差补偿技术.针对热误差补偿预测模型的预测精度问题,提出一种非线性组合预测模型.该预测模型利用灰色关联度方法对单项预测模型进行筛选,对筛选出的单项预测模型基于不同优化准则进行线性组合,通过广义回归神经网络对该线性组合模型进行非线性组合,得到非线性组合预测模型.误差预测结果表明:对比典型的BP神经网络预测模型,非线性组合预测模型的预测精度更高,最大误差由4.78μm减小到0.7μm.

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来源
《机床与液压》|2021年第1期|42-4668|共6页
作者
屈力刚; 刘洪侠; 邢宇飞; 李铭;
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作者单位

沈阳航空航天大学航空制造工艺数字化国防重点学科实验室辽宁沈阳110136;

沈阳航空航天大学航空制造工艺数字化国防重点学科实验室辽宁沈阳110136;

沈阳航空航天大学航空制造工艺数字化国防重点学科实验室辽宁沈阳110136;

沈阳航空航天大学航空制造工艺数字化国防重点学科实验室辽宁沈阳110136;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机械制造工艺;
关键词
热误差补偿; 非线性组合预测模型; 广义回归神经网络; 灰色关联度;

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