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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
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