【摘 要】
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热误差是精密、超精密加工中主要的误差源之一,热误差温度测点优化是热误差补偿的关键问题.在机床空间多维布置的大量温度测点之间存在多重相关性,从众多测点中选取特征点的
【机 构】
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大连理工大学机械工程学院,大连机床数控股份有限公司加工中心研究所
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热误差是精密、超精密加工中主要的误差源之一,热误差温度测点优化是热误差补偿的关键问题.在机床空间多维布置的大量温度测点之间存在多重相关性,从众多测点中选取特征点的优劣程度,将直接影响到热误差补偿效果.通过对温度测点间多重相关性及温度与热误差关系的综合分析,采用改进的模糊C-均值（IFCM）聚类算法对温度测点进行聚类,以减小类与类之间温度测点的相关性,且避免FCM算法对初始聚类中心敏感易局部收敛的缺点.对温度测点按灰色关联分析（GRA）中的灰色综合关联度进行排序,从变化量和变化率的角度综合反映温度与热误差的
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