【摘 要】
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对多轴机床的最优敏感热源点选取方法进行了数字化优化,利用小波压缩技术和遗传优化算法完成了最优敏感热源点的选取。对试验和仿真获得大量温度数据进行二进制数字编码,并以
【机 构】
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河南农业大学机电工程学院,上海交通大学机械与动力工程学院
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对多轴机床的最优敏感热源点选取方法进行了数字化优化,利用小波压缩技术和遗传优化算法完成了最优敏感热源点的选取。对试验和仿真获得大量温度数据进行二进制数字编码,并以温度数据灰度图像的相邻亮度差值为压缩目标,完成了温度图像数据的多重小波压缩处理,使温度数据冗余减小,最终选取1024个结点数据为计算结点。利用遗传优化算法,以测量值和模型值间的残差为目标函数,对温度图像数据进行650代优化筛选,最终获取4个最优敏感热源点的位置,模型残差结果和验证结果均符合工程要求。
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