文献类型：期刊文章

作　　者：黄智[1] 刘永超[1] 廖荣杰[2] 曹旭军[2]

HUANG Zhi;LIU Yong-chao;LIAO Rong-jie;CAO Xu-jun(School of Mechanical and Electrical Engineering,University of Electronic Science and Technology,Chengdu 611731,China;Sichuan Chengfei Integration Technology Corporation,Chengdu 610091,China)

机构地区：[1]电子科技大学机械与电气工程学院,四川成都611731 [2]四川成飞集成科技股份有限公司,四川成都610091

出　　处：《东北大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家科技重大专项(2017ZX04002001);四川省科技计划项目(2020JDRC0173).

年　　份：2021

卷　　号：42

期　　号：11

起止页码：1569-1578

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、EI、IC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对影响五轴数控机床加工精度的复杂热特性,提出了一种用于摇篮式五轴数控机床热误差建模方法.该方法主要采用鲨鱼嗅觉优化(SSO)算法和神经网络的复合建模方式,有效提高了机床热误差预测模型的精度和建模效率.首先通过使用热成像仪筛选出机床的温度敏感点,然后将温度传感器布置在机床热敏感点的位置,将采集到的热特性数据采用本文所提方法进行热误差建模,结果表明,该方法在建模速度和精度上要优于ABC和PSO神经网络,最后将该热误差预测模型应用于五轴数控机床热误差补偿实验,将试件加工精度提高了32%.

关 键 词：五轴数控机床 鲨鱼嗅觉优化算法  热误差建模 热误差补偿 温度关键点  

分 类 号：TH117]