原文服务方: 中国机械工程       
摘要:
针对五轴数控机床多个发热源叠加导致的较为复杂的热误差测控难题,提出了一种五轴数控机床热误差建模方法,采用狮群优化算法优化最小二乘支持向量机(LSO-LSSVM)方法对热误差模型的重要参数进行求解,从而有效提高热误差预测模型的效率和精度.使用偏相关分析对大量温度传感器位置进行初步筛选,选取关联性较大的温度变量,根据选取的实测温度数据,分别采用多元线性回归、粒子群优化最小二乘支持向量机与LSO-LSSVM建模方法进行热误差建模,同时对各热误差模型的预测能力进行对比分析,结果表明:使用LSO-LSSVM建立的热误差预测模型的精度和鲁棒性都有很大的提高.对五轴数控机床主要部位实施热误差补偿测试,测试结果表明,采用LSO-LSSVM建模方法可使试件在X、Y、Z三个方向的误差分别减小35.3%、32.2%和43.9%.
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关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 一种五轴数控机床热误差建模方法
来源期刊 中国机械工程 学科
关键词 五轴数控机床 热误差建模 狮群优化算法 测点优化 补偿测试
年,卷(期) 2020,(13) 所属期刊栏目 误差建模及精度保证方法
研究方向 页码范围 1529-1538
页数 10页 分类号 TH161
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-132X.2020.13.003
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 周涛 电子科技大学机械与电气工程学院 58 527 10.0 22.0
2 祝云 10 44 3.0 6.0
3 黄智 电子科技大学机械与电气工程学院 22 78 6.0 7.0
4 邓涛 电子科技大学机械与电气工程学院 3 6 1.0 2.0
5 刘永超 电子科技大学机械与电气工程学院 2 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
五轴数控机床
热误差建模
狮群优化算法
测点优化
补偿测试
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国机械工程
月刊
1004-132X
42-1294/TH
大16开
湖北省武汉市洪山区南李路湖北工业大学
1990-01-01
中文
出版文献量(篇)
13171
总下载数(次)
0
总被引数(次)
206238
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