【摘 要】
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为了减少热误差对数控机床加工精度的影响,首先利用热成像仪初步找出机床温升明显的位置,然后利用灰色理论对16个温度测点的试验数据进行优化处理,找出与热误差关联度较高的
【机 构】
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衢州学院浙江省空气动力装备技术重点实验室,浙江永力达数控科技股份有限公司,浙江大学浙江省三维打印工艺与装备重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51605253);浙江省博士后择优资助项目(zj20180077);浙江省基础公益研究计划项目(LGG18E050014);衢州市科技计划资助项目(2018T022)
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为了减少热误差对数控机床加工精度的影响,首先利用热成像仪初步找出机床温升明显的位置,然后利用灰色理论对16个温度测点的试验数据进行优化处理,找出与热误差关联度较高的测点;将优选出的温度测点数据和实测的Z轴热误差数据进行划分,采用GM (1,n)灰色预测和BP神经网络建立热误差预测模型,并在试验机床上进行验证。试验结果表明:采用灰色GM (1, n)模型预测结果与实际测量平均相对误差为10.17%,采用BP神经网络预测与实测结果平均相对误差为5.19%,优于灰色GM (1,n)预测,能起到提高热误差预测精度
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