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数控机床几何误差预测的GA-SVR模型
文献摘要：
为了统一数控机床在机测量系统不同几何误差建模方法,并建立更精确的几何误差模型.仅考虑速度和空间位置对机床误差的影响,提出一种遗传算法优化支持向量回归机(GA-SVR)建模方法.以X轴为例,利用BP、GA-BP、SVR和GA-SVR算法建立误差模型,进行了建模精度比较.试验结果表明,基于GA-SVR算法的3种几何误差建模精度更高,定位误差、直线度误差和角度误差预测值与实测真值的最大残差分别为0.1796μm、0.06757μm和0.0192″,更适合于机床3种几何误差精确建模和误差补偿.
文献关键词：
数控机床;几何误差;GA-SVR;影响因素;误差建模
中图分类号：
作者姓名：
杨洪涛;马群;李莉;张宇;汪珺
作者机构：
安徽理工大学 机械工程学院,安徽淮南 232001;安徽理工大学 矿山智能装备与技术安徽省重点实验室,安徽淮南 232001;合肥学院 先进制造工程学院,合肥 230000
文献出处：
引用格式：
[1]杨洪涛;马群;李莉;张宇;汪珺-.数控机床几何误差预测的GA-SVR模型)[J].机械科学与技术,2022(09):1428-1435
A类：
B类：
数控机床,机床几何误差,误差预测,GA,SVR,一数,在机测量系统,误差建模,几何误差模型,空间位置,遗传算法优化,支持向量回归机,建模精度,精度比较,定位误差,直线度误差,角度误差,真值,精确建模,误差补偿
AB值：
0.306424
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