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国家科技重大专项(2009ZX04014-026)

作品数:2 被引量:7H指数:2
相关作者:傅建中陈子辰张亚何振亚姚鑫骅更多>>
相关机构:浙江大学浙江工业职业技术学院金华职业技术学院更多>>
发文基金:国家科技重大专项浙江省重点科技创新团队项目国家自然科学基金更多>>
相关领域:机械工程金属学及工艺更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇金属学及工艺
  • 1篇机械工程

主题

  • 2篇机床
  • 1篇摇篮
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇数控
  • 1篇数控机
  • 1篇数控机床
  • 1篇五轴机床
  • 1篇误差补偿
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇基于支持向量...
  • 1篇建模方法

机构

  • 2篇浙江大学
  • 1篇浙江工业职业...
  • 1篇金华职业技术...

作者

  • 2篇傅建中
  • 1篇张亚
  • 1篇吴雄彪
  • 1篇姚鑫骅
  • 1篇何振亚
  • 1篇陈子辰

传媒

  • 1篇中国机械工程
  • 1篇机械设计

年份

  • 1篇2012
  • 1篇2010
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
摇篮式五轴机床空间误差的简化建模方法被引量:4
2012年
针对摇篮式五轴机床进行空间误差建模研究。根据机床结构,综合考虑运动误差和主轴热误差的影响,提出了一种新的机床坐标系设置方法,从而降低了误差模型的复杂性,建立了简化的空间误差模型。该模型数学表达式简单,物理意义明确,为进一步进行误差辨识和误差补偿奠定了理论基础。
张亚傅建中陈子辰
基于支持向量机的数控机床空间误差辨识与补偿被引量:3
2010年
为了精确地建立数控机床空间误差预测模型,提出基于支持向量机的空间误差辨识与补偿方法。通过训练学习,优化了最小二乘支持向量机参数,采用激光矢量分步对角线法在一台数控铣床上进行了空间误差辨识和补偿实验研究。结果表明:支持向量机预测模型能有效辨识数控机床的空间误差。与神经网络预测模型进行了比较,表明支持向量机空间误差预测模型补偿精度高、建模速度快,通过其补偿可有效提高数控机床的加工精度。
吴雄彪姚鑫骅何振亚傅建中
关键词:数控机床支持向量机误差补偿
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