期刊文章详细信息
基于模糊聚类与灰色理论的机床主轴温度测点优化方法
Optimization Method of Machine Tool Spindle Temperature Measuring Point Based on Fuzzy Clustering and Grey Theory
文献类型:期刊文章
ZHANG Lin;CHEN Guohua;ZHAO Dianzhang;XIANG Hua;LIU Mengdi(College of Mechanical Engineering,Hubei University of Arts and Science,Xiangyang Hubei 441053,China;Advanced Manufacturing Engineering Research Institute,Huazhong University of Science and Technology,Xiangyang Hubei 441000,China)
机构地区:[1]湖北文理学院机械工程学院,湖北襄阳441053 [2]襄阳华中科技大学先进制造工程研究院,湖北襄阳441000
基 金:2019年湖北省中央引导地方专项;“机电汽车”湖北省优势特色学科群(XKQ2019001);襄阳市重大研究与开发项目(2017ABA005)。
年 份:2020
卷 号:48
期 号:22
起止页码:85-90
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2017、ZGKJHX、核心刊
摘 要:数控机床主轴热误差是影响机床加工精度的主要因素之一,主轴热误差温度测点优化对于准确建立机床主轴热误差模型、提高机床精度具有十分重要的意义。提出一种基于模糊聚类与灰色理论的机床测温点优化方法,通过对主轴测温点进行模糊聚类分析,根据Xie-Beni有效性指标评定,将温度点归为几类,然后通过对模糊聚类后的测温点与主轴热误差进行灰色相关性分析,实现机床主轴温度测点的进一步优化。试验结果验证了该方法的可行性与有效性。
关 键 词:机床主轴 模糊聚类 灰色理论 温度测点 优化
分 类 号:TG659]
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