【摘 要】
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针对现有的热误差建模方法建模效率低,模型预测精度不理想等问题,提出了广义径向基函数神经网络（RBF）建模方法并将其应用于数控机床热误差建模中。讨论了采用广义RBF神经网络进
【机 构】
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湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室
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针对现有的热误差建模方法建模效率低,模型预测精度不理想等问题,提出了广义径向基函数神经网络（RBF）建模方法并将其应用于数控机床热误差建模中。讨论了采用广义RBF神经网络进行热误差建模的原理及步骤。以数控导轨磨床主轴箱系统为例,布置了12个主轴热误差的关键温度测点,测得了2组独立的主轴箱系统热误差数据。将测得的数据分别用于建立主轴箱系统热误差广义RBF神经网络预报模型和验证模型的准确性。研究结果表明,热误差广义RBF神经网络模型具有预测精度高及泛化能力强的优点;与传统的RBF神经网络建模方法相比,提出的广
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