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题名机床直线轴温度测点筛选与热误差预测方法
被引量：1
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作者
丁强强
郭世杰
苏哲
邹云鹤
唐术锋
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机构
内蒙古工业大学机械工程学院
内蒙古工业大学内蒙古自治区特殊服役智能机器人重点实验室
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出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2024年第8期22-27,32,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(52065053,52365058,52365064)
内蒙古关键技术攻关项目(2021GG0255)
+3 种基金
内蒙古自治区高等学校创新团队发展计划支持项目(NMGIRT2213)
内蒙古自治区直属高校基本科研业务费项目(ZTY2023005,JY20230043)
内蒙古自治区高等学校青年科技英才支持计划项目(NJYT23043)
内蒙古自然科学基金项目(2023LHMS05018,2023LHMS05017)。
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文摘
为揭示数控机床直线进给轴温度场信息与热误差之间的非线性映射关系,提高热误差预测模型效率和精度,提出了基于鹈鹕优化算法(POA)与随机森林(RF)的直线轴热误差预测方法。首先,采用Featts聚类算法将温度测点进行聚类分组,通过Spearman相关性分析计算温度与热误差之间的相关程度及热敏感点;其次,使用POA优化算法对RF模型参数进行寻优,确定RF网络的最佳决策树数量及叶子数等;最后,在三轴铣床加工中心上进行实验验证。结果表明,使用Featts聚类算法与Spearman相关分析方法提高了模型精度,有效避免温度测点间的多重共线性。与传统的BP神经网络及RF网络相比,POA-RF预测网络的均方根误差分别降低了46%和43%。
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关键词
数控机床
直线轴热误差
温度测点筛选
热误差预测
POA-RF模型
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Keywords
CNC machine tool
linear axis thermal error
temperature measuring point screening
thermal error prediction
POA-RF model
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分类号
TH161
[机械工程—机械制造及自动化]
TG506
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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题名加工中心主轴关键热敏感点选取与热误差预测
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作者
田春苗
季泽平
郭世杰
唐术锋
乔冠
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机构
内蒙古工业大学机械工程学院
内蒙古工业大学内蒙古自治区特殊服役智能机器人重点实验室
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出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2024年第2期169-174,181,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(52065053)
中央引导地方科技发展专项项目(2020ZY0002)
+6 种基金
内蒙古关键技术攻关项目(2020GG0255)
内蒙古自然科学基金项目(2022FX01、2023LHMS05018)
内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZY21308)
内蒙古自治区直属高校基本科研业务费项目(JY20220046)
内蒙古自治区高等学校青年科技英才支持计划资助项目(NJYT23043)
内蒙古自治区高等学校创新团队发展支持计划项目(NMGIRT2213)
内蒙古自治区科技计划项目(2021GG0259)。
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文摘
为探究数控机床主轴温度场信息与主轴热误差之间的非线性映射关系,提出一种基于人工蜂群优化算法(ABC)与广义回归神经网络的主轴热误差预测模型。首先,使用热成像技术布置温度传感器,并利用K-medoids算法对温度测点进行聚类分组,使用灰色关联度分析方法计算温度与主轴热误差之间的相关程度,进而提取出最佳热敏感点;其次,引入调节因子优化ABC算法的寻优过程,使用改进后的ABC网络确定GRNN网络的最佳参数及光滑因子;最后,以三轴数控加工中心为研究对象,进行温度数据与热误差数据的采集,建立基于ABC-GRNN热误差预测模型并与优化前进行比较。热误差实验结果表明,K-medoids算法与灰色关联分析相结合,有效避免了温度测点之间的多重共线性;ABC-GRNN模型可以更准确地预测出主轴各项误差值。
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关键词
数控机床
主轴热误差
K-medoids算法
热误差预测
ABC-GRNN模型
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Keywords
CNC machine tools
spindle thermal error
K-medoids algorithm
thermal error prediction
ABC-GRNN model
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分类号
TH161
[机械工程—机械制造及自动化]
TG66
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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