本文主要研究内容
作者李耀贵,伍先明（2019）在《基于模糊神经网络的铣床热误差预测模型研究》一文中研究指出：当前,铣床主轴加工产品容易受到热误差的影响,造成产品精度下降。对此,采用模糊神经网络模型预测铣床主轴热误差,并对预测结果进行比较和分析。建立神经网络径向基函数的表达式,给出了模糊推理系统和控制规则,创建了模糊RBF神经网络预测模型,对铣床主轴进行热误差验证。结果显示:铣床主轴采用RBF神经网络模型预测误差较大,其Y轴和Z轴输出最大误差分别为5.9μm和7.1μm;铣床主轴采用模糊RBF神经网络模型预测误差较小,其Y轴和Z轴输出最大误差分别为3.5μm和2.9μm。同时,模糊RBF神经网络模型预测误差跳动幅度较小。采用模糊RBF神经网络预测模型,可以补偿铣床运行时产生的热误差,提高铣床主轴加工精度。
Abstract
dang qian ,xi chuang zhu zhou jia gong chan pin rong yi shou dao re wu cha de ying xiang ,zao cheng chan pin jing du xia jiang 。dui ci ,cai yong mo hu shen jing wang lao mo xing yu ce xi chuang zhu zhou re wu cha ,bing dui yu ce jie guo jin hang bi jiao he fen xi 。jian li shen jing wang lao jing xiang ji han shu de biao da shi ,gei chu le mo hu tui li ji tong he kong zhi gui ze ,chuang jian le mo hu RBFshen jing wang lao yu ce mo xing ,dui xi chuang zhu zhou jin hang re wu cha yan zheng 。jie guo xian shi :xi chuang zhu zhou cai yong RBFshen jing wang lao mo xing yu ce wu cha jiao da ,ji Yzhou he Zzhou shu chu zui da wu cha fen bie wei 5.9μmhe 7.1μm;xi chuang zhu zhou cai yong mo hu RBFshen jing wang lao mo xing yu ce wu cha jiao xiao ,ji Yzhou he Zzhou shu chu zui da wu cha fen bie wei 3.5μmhe 2.9μm。tong shi ,mo hu RBFshen jing wang lao mo xing yu ce wu cha tiao dong fu du jiao xiao 。cai yong mo hu RBFshen jing wang lao yu ce mo xing ,ke yi bu chang xi chuang yun hang shi chan sheng de re wu cha ,di gao xi chuang zhu zhou jia gong jing du 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自井冈山大学学报(自然科学版)的李耀贵,伍先明，发表于刊物井冈山大学学报(自然科学版)2019年04期论文，是一篇关于径向基函数论文,神经网络论文,模糊推理论文,铣床论文,热误差论文,井冈山大学学报(自然科学版)2019年04期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自井冈山大学学报(自然科学版)2019年04期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：径向基函数论文; 神经网络论文; 模糊推理论文; 铣床论文; 热误差论文; 井冈山大学学报(自然科学版)2019年04期论文;