基于CS-GMC(1,N)的数控机床热误差建模优化方法
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简介
为降低机床热误差对数控加工精度的影响,提高灰色模型GMC(1,N)的预测精度,将布谷鸟搜索(CS)算法引入GMC(1,N)灰色模型中,用于优化灰色模型GMC(1,N)的生成系数,构建了基于CS-GMC(1,N)的数控机床热误差预测模型。以小型三轴立式数控铣床为研究对象进行了主轴热误差实验,热误差预测性能分析结果表明:CS-GMC(1,N)模型的预测精度高于PSO-GMC(1,N)模型,为机床主轴热误差建模及后续热误差补偿提供了参考。相关论文
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