数控慢走丝线切割机床热变形补偿方法的研究

由实验测得专家经验测点的温度与热形变误差量,通过模糊聚类的分析方法找出影响误差精度的主要温度测点,分别利用多元线性回归的分析方法和遗传算法优化BP神经网络法建立热变形误差的数学模型,将两种方式进行对比分析哪种方式更优。

基于GA-BP神经网络的单向走丝线切割机床热误差补偿

单向走丝线切割机床是一种高精度加工机床,机床的热变形将对其加工精度有较大的影响。采用实验检测获得机床上各测温点的温升与对应机床热变形量数据。再利用研究构建的GA-BP神经网络法机床热变形误差预测模型,对机床热变形进行误差补偿,实验证明了该方法的先进性、可行性和实用性。