作者:刘国良,张宏涛,曹洪涛,赵海涛,杨建国 单位:北京机械工程学会;北京市机械工业局技术开发研究所 出版:《现代制造工程》2005年第08期 页数:4页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFXXGY2005080090 DOC编号:DOCXXGY2005080099 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于灰关联分析的热误差测点优化》PDF+DOC2011年第02期 卢晓红,贾振元,张智聪,于小艳 《机床主轴热误差的累积法建模研究》PDF+DOC2016年第08期 袁江,周成一,邱自学,沈亚峰,邵建新 《基于动态自适应LS-SVM的数控机床热误差建模研究》PDF+DOC2017年第06期 范秋凤,翟雁,邢春芳,石峰 《灰色系统理论在机床热误差测点优化中的应用》PDF+DOC2006年第03期 李永祥,童恒超,杨建国 《数控机床热误差补偿的人工神经网络建模及其应用》PDF+DOC2006年第01期 张宏韬,曹洪涛,沈金华,李永祥,杨建国 《数控机床热误差建模中的温度传感器优化研究》PDF+DOC2007年第03期 林伟青,傅建中 《基于因子分析和贝叶斯估计的机床热误差建模》PDF+DOC2013年第09期 代贵松,杨建国,朱小龙 《数控机床热误差补偿实验平台的设计》PDF+DOC2016年第09期 郭丰,刘康,王江,张志鹏 《基于遗传算法优化小波神经网络数控机床热误差建模》PDF+DOC2019年第21期 李彬,张云,王立平,李学崑 《基于GA-SVR的数控机床热误差建模》PDF+DOC2012年第02期 陈泽宇,龚凌云
  • 使用神经网络理论对建立数控机床热误差数学模型进行研究分析,并将其与传统的最小二乘线性建模所得热误差数学模型进行综合对比。通过应用实例分析比较表明:神经网络模型与传统的最小二乘线性模型相比具有更好的拟合性和预测能力,并对温度传感器布点的鲁棒性优于传统的最小二乘法建模。

    提示:百度云已更名为百度网盘(百度盘),天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。