基于CNN-GRU组合神经网络的数控机床进给系统热误差研究

热变形引起的误差是影响数控机床精度的主要因素之一。为了减小热误差对数控机床精度的影响,提出一种基于CNN-GRU组合神经网络的热误差预测方法。通过热误差实验,采集螺旋曲面专用数控机床直线进给系统的温升数据和热误差数据;利用模糊C均值聚类和灰色关联度分析筛选进给系统温度敏感点;以温度敏感点的温升数据和进给系统热误差为数据样本,建立CNN-GRU热误差预测模型。为验证模型的准确性和实用性,与基于CNN-LSTM和基于LSTM的传统热误差预测模型进行预测对比分析,结果表明CNN-GRU模型预测结果的平均绝对误差、均方根误差和决定系数均优于CNN-LSTM模型和LSTM模型,具有较高的预测精度和鲁棒性。提供的热误差模型可为后续误差补偿奠定基础,为数控机床的热误差预测提供思路。

应用灰色关联分析评价饲料蛋白质氨基酸平衡性

提出运用灰色关联分析评定饲料蛋白质氨基酸平衡性方法，并说明该方法用于饲料蛋白质氨基酸平衡性评审的可行性，举出实例说明了该方法的应用。