中央级公益性科研院所基本科研业务费专项(NS201030)
- 作品数：2 被引量：24H指数：2
- 相关作者：梁睿君叶文华赵瑞月单以才刘世豪更多>>
- 相关机构：南京航空航天大学南京工程学院更多>>
- 发文基金：江苏省产学研前瞻性联合研究项目中央级公益性科研院所基本科研业务费专项江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目更多>>
- 相关领域：金属学及工艺机械工程更多>>
- 基于模糊聚类与偏相关分析的机床温度测点优化被引量：18
- 2012年
- 机床温度测点优化是热误差补偿技术的难点之一,采用模糊聚类与偏相关分析相结合的方法对温度测点优化。首先利用模糊聚类和F统计量对温度变量进行分类,再根据温度变量与热误差之间的偏相关系数确定每类中的关键温度变量,最后采用关键温度变量建立热误差线性回归模型。此方法在精密卧式加工中心MCH63上进行了验证。结果表明,该方法有效地减少了温度测点的数量,机床轴向热误差由45μm左右减少到7μm。此外,利用F统计量对阈值进行优化,可以快速准确地确定温度变量的分类。
- 赵瑞月梁睿君叶文华
- 关键词：热误差模糊聚类
- 数控机床热误差变参数GM(1,1)的建模被引量：6
- 2012年
- 为提高数控机床的加工精度,减少热误差对零件加工质量的影响,对热误差变参数灰色GM(1,1)在线预测模型进行研究。变参数灰色GM(1,1)在线预测模型能直接运用热误差时间序列值进行单序列建模,并给出模型参数的逐步迭代公式,根据不断输入的新数据,变参数模型能利用迭代公式,及时修正模型参数。以某精密卧式加工中心为研究对象,对所提出的变参数灰色GM(1,1)模型进行应用验证,并与传统的GM(1,1)模型和新陈代谢GM(1,1)模型进行对比研究。对比分析的结果表明:变参数灰色GM(1,1)模型很好地解决了传统的GM(1,1)模型难以预测大样本数据和非线性变化趋势的问题,且比新陈代谢GM(1,1)模型建模运算量小、求解时间短。变参数灰色GM(1,1)模型的预测值与实验结果对比表明,该模型预测精度高、通用性好,适用于机床热误差建模预测,进而提高机床的加工精度。
- 章婷叶文华梁睿君单以才刘世豪
- 关键词：数控机床热误差变参数
