GMC2000A加工中心热误差建模方法研究
版权信息:站内文章仅供学习与参考,如触及到您的版权信息,请与本站联系。
信息
资料大小
3.35 MB
文件类型
PDF
语言
简体中文
资料等级
☆☆☆☆☆
下载次数
8
简介
热误差是影响机床加工精度的主要因素之一,为减小热误差对机床精度的影响,提出萤火虫算法结合BP神经网络建立热误差模型。使用萤火虫算法对BP神经网络进行优化,对隐含层神经元个数进行优化取值,确定网络结构,并对网络初始权值和阈值进行了优化。以GMC2000A机床为试验对象,误差模型的输入为模糊C-均值聚类选取的机床关键位置的温度向量,输出为Y轴定位误差,通过均方根误差值RMSE、决定系数R~2和预测精度η三项指标对误差模型预测效果进行评估。结果表明,萤火虫算法优化BP神经网络误差模型取得了较好的预测结果,且在恶劣的工作环境中仍能保持一定的预测精度。相关论文
- 2024-11-15高速列车头车气动噪声的控制方法研究
- 2025-02-05基于RobotStudio的Delta机器人双输送链跟踪分拣仿真研究
- 2025-02-08湿地轻型两栖式多功能工作机切割器的运动分析与仿真研究
- 2021-12-24磁流变液流变学特性测试系统仿真研究
- 2021-12-29双向非对称轴向柱塞泵流量特性仿真研究
请自觉遵守互联网相关的政策法规,严禁发布色情、暴力、反动的言论。