基于GA-BP神经网络系统的滚珠丝杠热误差建模

• 作者: 吴文嘉 孙军 张辉杰 王军 舒启林
• 来源期刊: 制造业自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 滚珠丝杠 热误差补偿 有限元 GA-BP
• 年，卷（期）: 2015,（18）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 106-109
• 页数: 4页
• 分类号: TH161
• 字数: 3081字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-0134.2015.09(下).27

摘要

滚珠丝杠是数控机床进给系统的关键部件,其热变形影响机床的定位误差.为提高数控机床的精度,提出一种基于GA-BP神经网络的热误差预测方法.以TX1600G镗铣加工中心进给系统的滚珠丝杠为研究对象,运用有限元法对丝杠进行热特性分析,并据此获得其温度和热误差数据.针对BP神经网络模型训练时间长,容易陷入局部极值等缺点,运用遗传算法优化BP神经网络的阈值和权值,并建立滚珠丝杠的热误差预测模型.通过MATLAB完成仿真实验,结果证明,GA-BP神经网络模型比BP神经网络模型拟合性能更好,预测能力更强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王军	沈阳理工大学机械工程学院	75	296	8.0	11.0
3	孙军	沈阳建筑大学交通与机械工程学院	97	436	11.0	14.0
6	舒启林	沈阳理工大学机械工程学院	87	334	9.0	12.0
7	张辉杰	沈阳建筑大学交通与机械工程学院	2	3	1.0	1.0
8	吴文嘉	沈阳建筑大学交通与机械工程学院	3	9	2.0	3.0