【摘 要】
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为了降低机床主轴运行产生的热误差,建立混合算法优化BP神经网络预测模型,通过实验验证预测精度。分析模拟退火算法和粒子群算法的不足,采用模拟退火算法耦合粒子群算法,给出
【机 构】
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南京工业大学浦江学院,南通航运职业技术学院
【基金项目】
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南京工业大学浦江学院校级课题(njpj2017-2-04);江苏省自然科学基金资助项目(BK2014682)
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为了降低机床主轴运行产生的热误差,建立混合算法优化BP神经网络预测模型,通过实验验证预测精度。分析模拟退火算法和粒子群算法的不足,采用模拟退火算法耦合粒子群算法,给出混合算法寻优步骤。引用BP神经网络结构,构造机床主轴热误差预测模型,采用混合算法优化BP神经网络预测模型。采用实验验证主轴热误差预测精度,并与优化前进行比较和分析。结果显示:采用混合算法优化后的BP神经网络预测模型,其Y轴方向产生的最大误差值从7.3μm降低到2.3μm;而Z轴方向产生的最大误差值从7.5μm降低到2.6μm。同时,机床主轴整
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