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数控机床热误差预测模型的评估方法
被引量:
6
1
作者
江雪梅
陶媛媛
+3 位作者
娄平
严俊伟
张小梅
胡缉伟
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2019年第1期81-89,共9页
数控机床热误差产生机理复杂,通常使用温度场监测数据数学建模对热误差进行预测,加工工况和所处环境的复杂使得数据驱动建模方法的优劣难以全面评价,因此建立了一套热误差预测模型的评价指标体系,并提出了相应的评估方法,从热误差预测...
数控机床热误差产生机理复杂,通常使用温度场监测数据数学建模对热误差进行预测,加工工况和所处环境的复杂使得数据驱动建模方法的优劣难以全面评价,因此建立了一套热误差预测模型的评价指标体系,并提出了相应的评估方法,从热误差预测模型的鲁棒性、准确性、有效性、稳定性与相关性方面对预测模型的性能进行了综合评价。以ZK5540A型重型数控机床在空转工况下所监测的温度场数据为例,采用所提评价指标和评估方法分别对3种不同的数据驱动建模方法的性能指标进行了计算与分析,验证了评估指标和方法的有效性。
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关键词
数控机床
热误差预测模型
评价指标
评估方法
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职称材料
多变量电主轴热误差预测模型与补偿实验研究
被引量:
1
2
作者
问梦飞
钟建琳
+3 位作者
彭宝营
王鹏家
王增新
刘增明
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2022年第9期102-106,共5页
为解决加工中心电主轴的热误差补偿问题,建立适用性更强的电主轴热误差预测模型,实验测试了不同转速下加工中心电主轴的温升和热伸长,建立了基于指数函数的电机温升、主轴转速及时间的三变量轴向热误差预测模型。随后取两种转速进行实验...
为解决加工中心电主轴的热误差补偿问题,建立适用性更强的电主轴热误差预测模型,实验测试了不同转速下加工中心电主轴的温升和热伸长,建立了基于指数函数的电机温升、主轴转速及时间的三变量轴向热误差预测模型。随后取两种转速进行实验,对补偿效果进行了验证;并与主轴转速、时间双变量热误差预测模型进行了对比。结果表明,三变量模型补偿效果优于双变量模型,为加工中心电主轴热误差补偿并实用化提供了新的思路。
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关键词
热误差预测模型
指数函数
加工中心电主轴
对比实验
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职称材料
基于热误差神经网络预测模型的机床重点热刚度辨识方法研究
被引量:
20
3
作者
阳红
方辉
+3 位作者
刘立新
张定金
殷国富
徐德炜
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第11期117-124,共8页
为了合理分配机床热刚度并为机床零部件的热刚度优化提供依据,提出一种基于热误差神经网络预测模型的机床重点热刚度辨识方法。该方法针对机床不同零部件的热刚度对整机热刚度的影响具有不完全相同的特征,定义一种机床重点热刚度的概念...
为了合理分配机床热刚度并为机床零部件的热刚度优化提供依据,提出一种基于热误差神经网络预测模型的机床重点热刚度辨识方法。该方法针对机床不同零部件的热刚度对整机热刚度的影响具有不完全相同的特征,定义一种机床重点热刚度的概念。根据机床温度和热误差试验数据,利用径向基神经网络建模精度高和泛化能力强的特点,建立一种机床热误差神经网络预测模型。以机床不同零部件达到热平衡后产生的单位温升为热误差预测模型的输入矢量,计算热误差变化值作为机床重点热刚度的辨识依据,在此基础上阐述机床重点热刚度辨识方法的原理和实施步骤。将该方法应用在一台高架桥式龙门加工中心的重点热刚度辨识上,辨识结果与验证试验得到的结果相一致。
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关键词
重点
热
刚度
辨识
热误差预测模型
神经网络
龙门加工中心
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职称材料
基于WOA-SVR的电主轴热误差优化建模
被引量:
1
4
作者
问梦飞
钟建琳
+2 位作者
彭宝营
王鹏家
王增新
《机床与液压》
北大核心
2022年第22期38-42,共5页
为建立更加准确的电主轴热误差预测模型,以某台电主轴为实验对象,测得10 000 r/min转速时的温升和热伸长数据。利用模糊聚类结合灰色关联度分析(FCM-GRA)理论,优化温度测点。采用鲸鱼优化算法(WOA)和支持向量回归(SVR)相结合的方法,建...
为建立更加准确的电主轴热误差预测模型,以某台电主轴为实验对象,测得10 000 r/min转速时的温升和热伸长数据。利用模糊聚类结合灰色关联度分析(FCM-GRA)理论,优化温度测点。采用鲸鱼优化算法(WOA)和支持向量回归(SVR)相结合的方法,建立电主轴的热误差预测模型。对比多元线性回归、SVR和WOA-SVR预测模型预测效果。结果表明:鲸鱼算法优化后的支持向量回归预测模型可以更有效预测电主轴的热误差,将拟合误差最大值降低到3.72μm,均方根误差降低至1.33μm,验证了所提方法的可行性。
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关键词
鲸鱼优化算法
模糊聚类结合灰色关联度分析
热误差预测模型
支持向量回归
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职称材料
题名
数控机床热误差预测模型的评估方法
被引量:
6
1
作者
江雪梅
陶媛媛
娄平
严俊伟
张小梅
胡缉伟
机构
武汉理工大学信息工程学院
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2019年第1期81-89,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51475347)
湖北省技术创新专项基金资助项目(2016AAA016)
科技部国际科技合作项目(2015DFA70340)~~
文摘
数控机床热误差产生机理复杂,通常使用温度场监测数据数学建模对热误差进行预测,加工工况和所处环境的复杂使得数据驱动建模方法的优劣难以全面评价,因此建立了一套热误差预测模型的评价指标体系,并提出了相应的评估方法,从热误差预测模型的鲁棒性、准确性、有效性、稳定性与相关性方面对预测模型的性能进行了综合评价。以ZK5540A型重型数控机床在空转工况下所监测的温度场数据为例,采用所提评价指标和评估方法分别对3种不同的数据驱动建模方法的性能指标进行了计算与分析,验证了评估指标和方法的有效性。
关键词
数控机床
热误差预测模型
评价指标
评估方法
Keywords
computer numerical control machine tools
thermal error prediction models
evaluation indexes
evaluation method
分类号
TB391.9 [一般工业技术—材料科学与工程]
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职称材料
题名
多变量电主轴热误差预测模型与补偿实验研究
被引量:
1
2
作者
问梦飞
钟建琳
彭宝营
王鹏家
王增新
刘增明
机构
北京信息科技大学机电工程学院
北京超同步股份有限公司
出处
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2022年第9期102-106,共5页
基金
北京市科技计划项目(Z191100002019004)
北京市教委科技计划一般项目(KM202011232012)。
文摘
为解决加工中心电主轴的热误差补偿问题,建立适用性更强的电主轴热误差预测模型,实验测试了不同转速下加工中心电主轴的温升和热伸长,建立了基于指数函数的电机温升、主轴转速及时间的三变量轴向热误差预测模型。随后取两种转速进行实验,对补偿效果进行了验证;并与主轴转速、时间双变量热误差预测模型进行了对比。结果表明,三变量模型补偿效果优于双变量模型,为加工中心电主轴热误差补偿并实用化提供了新的思路。
关键词
热误差预测模型
指数函数
加工中心电主轴
对比实验
Keywords
thermal error prediction model
exponential function
machining center electric spindle
contrast test
分类号
TH164 [机械工程—机械制造及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
基于热误差神经网络预测模型的机床重点热刚度辨识方法研究
被引量:
20
3
作者
阳红
方辉
刘立新
张定金
殷国富
徐德炜
机构
四川大学制造科学与工程学院
四川长征机床集团有限公司
出处
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第11期117-124,共8页
基金
国家'高档数控机床与基础制造装备'科技重大专项资助项目(2009ZX04002-013)
文摘
为了合理分配机床热刚度并为机床零部件的热刚度优化提供依据,提出一种基于热误差神经网络预测模型的机床重点热刚度辨识方法。该方法针对机床不同零部件的热刚度对整机热刚度的影响具有不完全相同的特征,定义一种机床重点热刚度的概念。根据机床温度和热误差试验数据,利用径向基神经网络建模精度高和泛化能力强的特点,建立一种机床热误差神经网络预测模型。以机床不同零部件达到热平衡后产生的单位温升为热误差预测模型的输入矢量,计算热误差变化值作为机床重点热刚度的辨识依据,在此基础上阐述机床重点热刚度辨识方法的原理和实施步骤。将该方法应用在一台高架桥式龙门加工中心的重点热刚度辨识上,辨识结果与验证试验得到的结果相一致。
关键词
重点
热
刚度
辨识
热误差预测模型
神经网络
龙门加工中心
Keywords
Key thermal stiffness Identification Thermal error prediction model Neural network Gantry machining center
分类号
TG502 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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职称材料
题名
基于WOA-SVR的电主轴热误差优化建模
被引量:
1
4
作者
问梦飞
钟建琳
彭宝营
王鹏家
王增新
机构
北京信息科技大学机电工程学院
超同步股份有限公司
出处
《机床与液压》
北大核心
2022年第22期38-42,共5页
基金
北京市科技计划项目(Z191100002019004)
北京市教委科技计划一般项目(KM202011232012)。
文摘
为建立更加准确的电主轴热误差预测模型,以某台电主轴为实验对象,测得10 000 r/min转速时的温升和热伸长数据。利用模糊聚类结合灰色关联度分析(FCM-GRA)理论,优化温度测点。采用鲸鱼优化算法(WOA)和支持向量回归(SVR)相结合的方法,建立电主轴的热误差预测模型。对比多元线性回归、SVR和WOA-SVR预测模型预测效果。结果表明:鲸鱼算法优化后的支持向量回归预测模型可以更有效预测电主轴的热误差,将拟合误差最大值降低到3.72μm,均方根误差降低至1.33μm,验证了所提方法的可行性。
关键词
鲸鱼优化算法
模糊聚类结合灰色关联度分析
热误差预测模型
支持向量回归
Keywords
Whale optimization algorithm
Fuzzy clustering and grey relational analysis
Thermal error prediction model
Support vector regression
分类号
TH164 [机械工程—机械制造及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
数控机床热误差预测模型的评估方法
江雪梅
陶媛媛
娄平
严俊伟
张小梅
胡缉伟
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2019
6
下载PDF
职称材料
2
多变量电主轴热误差预测模型与补偿实验研究
问梦飞
钟建琳
彭宝营
王鹏家
王增新
刘增明
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2022
1
下载PDF
职称材料
3
基于热误差神经网络预测模型的机床重点热刚度辨识方法研究
阳红
方辉
刘立新
张定金
殷国富
徐德炜
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
20
下载PDF
职称材料
4
基于WOA-SVR的电主轴热误差优化建模
问梦飞
钟建琳
彭宝营
王鹏家
王增新
《机床与液压》
北大核心
2022
1
下载PDF
职称材料
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