基于MATLAB的数控机床热误差的预测
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案例介绍
MATLAB(软件环境)以提高数控机床加工精度为研究目的，进行了数控机床热误差智能预测研究。首先，分析了智能优化算法--粒子群优化算法(PSO)与差分进化算法(DE)，提出了一种混合智能算法，并在典型函数Griewank上验证了所提出算法的寻优性能；其次，研究了基本学习机（ELM），完成了将混合智能算法应用到优化ELM隐层节点参数上；再次，选择实验室一台数控机床为研究对象，通过单片机采集多种不同速度下的热误差和机床多方位的实时温度，完成了数控机床加工过程温度场及刀具热位移的测量；最后，将所提出的混合智能极限学习机算法应用到数控机床热误差智能建模预测中，获得良好的预测效果。
基于MATLAB的数控机床热误差的预测
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MATLAB(软件环境)以提高数控机床加工精度为研究目的，进行了数控机床热误差智能预测研究。首先，分析了智能优化算法--粒子群优化算法(PSO)与差分进化算法(DE)，提出了一种混合智能算法，并在典型函数Griewank上验证了所提出算法的寻优性能；其次，研究了基本学习机（ELM），完成了将混合智能算法应用到优化ELM隐层节点参数上；再次，选择实验室一台数控机床为研究对象，通过单片机采集多种不同速度下的热误差和机床多方位的实时温度，完成了数控机床加工过程温度场及刀具热位移的测量；最后，将所提出的混合智能极限学习机算法应用到数控机床热误差智能建模预测中，获得良好的预测效果。
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