基于GRA-PCA的机床主轴系统热敏感点优化

热敏感点优化选取是热误差建模过程中的关键问题,所选取的热敏感点优劣将直接影响热误差模型的精确性和鲁棒性。提出一种灰色关联分析(GRA)和主成分分析(PCA)结合的机床主轴系统热敏感点优化方法,采用GRA筛选对热误差影响较大的温度测点,机床主轴不同位置处的多个测点温度值以及主轴在对应温度下产生的热漂移作为分析数据,通过计算温度变量与热漂移之间的灰色关联度,得到其灰色综合关联度矩阵,确定二者相关性后初选温度变量;根据PCA将高度相关的温度数据简化为较少的相互独立的主成分,将其作为后续热误差模型的输入,从而实现热敏感点优化。将该方法应用于数控机床主轴系统,优化完成的热敏感点数据作为主轴热误差模型的输入变量。结果表明:将优化所得热敏感点作为BP热误差模型输入,预测所得热误差与实际热误差的平均残差为0.83μm,低于仅采用灰色关联分析法优化热敏感点的5.18μm及仅采用主成分分析法优化热敏感点的4.57μm,机床z轴热变形预测精度得到显著提高,有利于改善加工精度。

数控机床热敏感点识别研究

运用模式识别中的逐步回归法辨识反映机床热态特性的热敏感点，并利用多元回归建立了机床热敏感点处的温升与主轴Ｙ向热位移关系的数学模型。应用表明这是一种在机床温度测量、热误差建模及补偿中选择最佳测温点的有效方法。

传统经穴与热敏感点关系探析

“热敏化腧穴”研究表明,腧穴在病理状态下和热敏状态下,敏感位置和敏感程度会发生变化,即得气的位置和气至与否将受到重要影响。本研究旨在探究人体健康状态下,热敏感点的位置与传统经穴之间的关系,为提高临床针灸疗效提供参考。1临床资料1.1一般资料2016年5月~7月随机选取华北理工大学在校健康大学生志愿者50名。

便携式多点热激励测控仪

本文提出了研究机械热特性的多点热激励技术，并介绍新研制的、研究机械热特性的便携式多点热激励测控仪．该仪器体积小、重量轻、功能强、抗干扰性能好，适合于工厂现场中研究机械的热特性．并利用该仪器对理论部分进行了实验论证．

基于SOM神经网络和复相关系数结合的机床主轴温度测点的优化筛选

提出了基于SOM神经网络和复相关系数相结合的温度测点的优化算法,并应用于SV-48立式加工中心主轴测温点优化筛选。首先,在主轴上模拟布置温度传感器和Z轴位移传感器,在有限元分析的基础上得到了一系列温度和Z轴热位移仿真数据;然后,将温度数据输入到SOM神经网络聚类分组;最后利用复相关程度法将聚类的温度值与主轴Z轴热误差拟合,确定出机床热敏感点。研究结果表明,该方法简明易懂,有效减少了测温点的数量。