基于GA-SVM的數控機床熱誤差建模研究.pdf

1、隨著現代工業(yè)的快速發(fā)展，高檔數控機床在制造業(yè)中已經成為一個不可或缺的重要組成部分，是國家競爭力強弱的標志，對軍工、航空航天、汽車、船舶、能源和高科技產業(yè)具有非常重要的影響。但隨著加工零件的形狀越來越復雜與精度要求越來越高，數控機床的熱誤差問題就慢慢突顯出來。研究表明，熱變形引起的加工誤差占機床總誤差的30％-70%，熱變形已經成為影響數控機床加工精度的主要原因。本文在綜合國內外相關研究的基礎上，利用熱誤差補償技術，結合遺傳算法優(yōu)化參數的

2、支持向量機回歸模型進行熱誤差補償建模研究，并通過實驗驗證其有效性。主要研究工作如下：
　?。?）數控機床熱誤差與溫度采集實驗。設計了數控機床熱誤差實驗方案，并對云南機床廠生產的數控車床CX100的結構及熱源、東華DH5923動態(tài)采集系統(tǒng)、溫度傳感器和非接觸式電渦流位移傳感器的原理做了詳細分析。
　　（2）GA-SVM熱誤差補償模型的理論研究。對支持向量機的基礎知識進行了介紹，重點說明了支持向量機的結構風險最小化原則和各參數對

3、熱誤差建模的泛化推廣能力的影響。最后利用遺傳算法對支持向量機回歸的參數進行優(yōu)化，對支持向量機回歸模型的進行構建。
　　（3）不同工況下SVM熱誤差模型研究。分析支持向量機中高斯徑向基核函數的參數、懲罰因子和不敏感損失函數對SVM的精度和推廣能力的影響，結合結構風險最小化原則，提出多工況SVM熱誤差模型的建立。
　?。?）GA-SVM熱誤差模型有效性的實驗驗證。首先對數控車床CX100進行熱誤差及溫度的實時采集，并優(yōu)化溫度測控