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摘要:
热变形误差是影响数控机床加工精度的主要因素之一.为了减小机床热误差,提高加工精度,以GMC4000H/2五坐标横梁移动龙门加工中心为研究对象,运用粒子群优化算法优化BP神经网络,建立机床的温度变化和热变形误差之间的补偿模型,并介绍了热变形误差的检测方法以及运用基于嵌入式的热补偿系统进行误差补偿的方法.优化后的BP神经网络模型的补偿效果优于普通BP神经网络,且具有很好的预测补偿能力和拟合性能.仿真实验结果表明,该方法具有可行性和有效性.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于 PSO 算法优化 BP 神经网络的数控机床热补偿
来源期刊 机床与液压 学科 工学
关键词 PSO算法 数控机床 热误差补偿 BP神经网络
年,卷(期) 2013,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 59-61
页数 分类号 TH161
字数 2850字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3881.2013.03.016
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 任小洪 四川理工学院自动化与电子信息工程学院 41 342 11.0 15.0
2 李国志 四川理工学院自动化与电子信息工程学院 5 39 4.0 5.0
3 任兵 四川理工学院自动化与电子信息工程学院 5 39 4.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
PSO算法
数控机床
热误差补偿
BP神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
机床与液压
半月刊
1001-3881
44-1259/TH
大16开
广州市黄埔区茅岗路828号
46-40
1973
chi
出版文献量(篇)
20801
总下载数(次)
44
总被引数(次)
104386
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