作者:代贵松,杨建国,朱小龙 单位:大连组合机床研究所:中国机械工程学会生产工程分会 出版:《组合机床与自动化加工技术》2013年第09期 页数:4页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFZHJC2013090020 DOC编号:DOCZHJC2013090029 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《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 《神经网络理论在数控机床热误差建模中的应用》PDF+DOC2005年第08期 刘国良,张宏涛,曹洪涛,赵海涛,杨建国 《精密车削中心热误差测试和优化建模》PDF+DOC2004年第07期 邓卫国,杨建国,任永强,吴昊 《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 《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 《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 《数控机床热误差的动态自适应加权最小二乘支持矢量机建模方法》PDF+DOC2009年第03期 林伟青,傅建中,陈子辰,许亚洲 《数控机床热误差补偿中分布滞后模型的建立》PDF+DOC2013年第03期 姚焕新,牛鹏程,龚亚运,邵善敏,苗恩铭 《数控机床热误差建模与补偿》PDF+DOC2012年第01期 龚凌云,陈泽宇
  • 提出了一种基于因子分析和贝叶斯估计的机床热误差建模方法。根据因子分析理论,对布置在机床上的温度传感器进行筛选,在保证建模精度的前提下,减少了温度传感器的数量,同时也大大减小了后续热误差建模的运算量。以机床热误差和温度变量为数据输入集,通过因子分析模型,推导出机床热误差的预测模型,然后对模型的参数采用贝叶斯估计。最后,在一台车削加工中心上进行实验验证,结果表明,文章所提的方法,在保证建模精度的同时,有效减少了温度传感器的数量,并提高了热误差模型的精确性和鲁棒性。

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