GMC2000A加工中心热误差建模方法研究

热误差是影响机床加工精度的主要因素之一,为减小热误差对机床精度的影响,提出萤火虫算法结合BP神经网络建立热误差模型。使用萤火虫算法对BP神经网络进行优化,对隐含层神经元个数进行优化取值,确定网络结构,并对网络初始权值和阈值进行了优化。以GMC2000A机床为试验对象,误差模型的输入为模糊C-均值聚类选取的机床关键位置的温度向量,输出为Y轴定位误差,通过均方根误差值RMSE、决定系数R~2和预测精度η三项指标对误差模型预测效果进行评估。结果表明,萤火虫算法优化BP神经网络误差模型取得了较好的预测结果,且在恶劣的工作环境中仍能保持一定的预测精度。

基于优化最小二乘支持向量机的数控机床热误差建模分析

数控机床热误差是降低加工精度的主要因素之一.针对热误差建模问题,结合布谷鸟算法的随机莱维飞行机制和最小二乘支持向量机结构风险最小化与线性规划等优点,提出基于布谷鸟算法优化最小二乘支持向量机的热误差建模方法.在最小二乘支持向量机将低维非线性问题转化为高维线性问题时,构建了混合核函数.同时,采用布谷鸟算法对最小二乘支持向量机惩罚因子γ、核宽度参数σ和混合核权值λ进行了优化.以GMC2000A机床为实验对象,分别对热误差数据进行了聚类分析和建模分析.通过误差预测对比分析得出结论,基于布谷鸟算法优化混合核最小二乘支持向量机建立的误差模型取得了良好的预测效果,且明显优于BP神经网络模型和未优化的最小二乘支持向量机模型的预测效果.

树脂混凝土机床立柱的结构设计及性能仿真

传统的以铸铁或钢材为主的机床构件的性能优化已接近极值,而高速高精的加工对机床性能的要求进一步提高,树脂混凝土材料在机床基础件中的应用得到了广泛的关注。以CK5116数控机床为例,根据等价截面原则,设计了树脂混凝土材料的立柱模型,应用有限元方法对其进行静态分析、模态分析和谐响应分析,并与传统的铸铁材料机床立柱的分析结果进行对比。结果表明:同铸铁材料机床立柱相比,树脂混凝土材料机床立柱满足了轻量化的设计要求,且静刚度有所提升,其最大响应振幅在X轴、Y轴、Z轴的振幅缩减率依次为:55.18%、77.27%、20.88%。从而证明树脂混凝土机床立柱具有更优越的抗振性能。