【摘 要】
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装配质量的好坏直接决定了数控机床的最终性能,为对数控机床装配质量进行事前预测,提高装配合格率,采用基于GA-SVM方法建立数控机床装配质量预测模型。首先,基于“功能—运动—动作”的结构化分解方法对机床进行元动作分解,将各级元动作内部影响因素作为装配影响因素,并以元动作链中最后一个元动作输出运动参数作为装配质量分析对象。然后,将GA-SVM模型运用到砂轮架X轴进给运动下的元动作链装配质量预测中,为证明该模型的实用性与有效性,将GV-SVM模型得到的预测结果与BP神经网络、常规SVM模型进行对比分析,结果表明
【机 构】
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广东理工学院工业自动化系,重庆文理学院机械工程学院
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装配质量的好坏直接决定了数控机床的最终性能,为对数控机床装配质量进行事前预测,提高装配合格率,采用基于GA-SVM方法建立数控机床装配质量预测模型。首先,基于“功能—运动—动作”的结构化分解方法对机床进行元动作分解,将各级元动作内部影响因素作为装配影响因素,并以元动作链中最后一个元动作输出运动参数作为装配质量分析对象。然后,将GA-SVM模型运用到砂轮架X轴进给运动下的元动作链装配质量预测中,为证明该模型的实用性与有效性,将GV-SVM模型得到的预测结果与BP神经网络、常规SVM模型进行对比分析,结果表明
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