基于SOM神经网络和复相关系数结合的机床主轴温度测点的优化筛选

王战中, 孙少华

石家庄铁道大学学报(自然科学版) ›› 2017, Vol. 30 ›› Issue (01) : 95 -98.

PDF
石家庄铁道大学学报(自然科学版) ›› 2017, Vol. 30 ›› Issue (01) : 95 -98. DOI: 10.13319/j.cnki.sjztddxxbzrb.2017.01.18

基于SOM神经网络和复相关系数结合的机床主轴温度测点的优化筛选

作者信息 +

Author information +
文章历史 +
PDF

摘要

提出了基于SOM神经网络和复相关系数相结合的温度测点的优化算法,并应用于SV-48立式加工中心主轴测温点优化筛选。首先,在主轴上模拟布置温度传感器和Z轴位移传感器,在有限元分析的基础上得到了一系列温度和Z轴热位移仿真数据;然后,将温度数据输入到SOM神经网络聚类分组;最后利用复相关程度法将聚类的温度值与主轴Z轴热误差拟合,确定出机床热敏感点。研究结果表明,该方法简明易懂,有效减少了测温点的数量。

关键词

SOM神经网络 / 复相关系数 / 热敏感点 / 优化算法

Key words

引用本文

引用格式 ▾
王战中, 孙少华 基于SOM神经网络和复相关系数结合的机床主轴温度测点的优化筛选[J]. 石家庄铁道大学学报(自然科学版), 2017, 30(01): 95-98 DOI:10.13319/j.cnki.sjztddxxbzrb.2017.01.18

登录浏览全文

4963

注册一个新账户 忘记密码

参考文献

AI Summary AI Mindmap
PDF

17

访问

0

被引

详细

导航
相关文章

AI思维导图

/