本文選題：蝸桿砂輪磨齒機 + 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)��； 參考：《計算機集成制造系統(tǒng)》2017年03期

【摘要】：徑向熱誤差直接影響蝸桿砂輪所磨削的齒輪M值,是熱誤差中的關(guān)鍵因素。為此提出了一種基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱誤差補償方法。利用模糊C均值聚類選取溫度變量,采用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了齒輪M值與溫度關(guān)系的補償模型,在數(shù)控蝸桿砂輪磨齒機上進(jìn)行了補償實驗驗證。結(jié)果顯示,補償后齒輪M值誤差從0.06mm降到0.01mm以內(nèi),表明該模型用于熱誤差補償具有較高的精度。通過與其他模型進(jìn)行比較,驗證了該模型的穩(wěn)定性和可行性。
[Abstract]:The radial thermal error directly affects the gear M value of worm grinding wheel and is the key factor in the thermal error. A method of thermal error compensation based on probabilistic neural network is proposed. Using fuzzy C-means clustering to select temperature variables, the compensation model of the relationship between gear M value and temperature is established by using probabilistic neural network, and the compensation experiment is carried out on the CNC worm grinding gear grinding machine. The results show that the error of M value of gear decreases from 0.06mm to 0.01mm after compensation, which indicates that the model has high accuracy in thermal error compensation. The stability and feasibility of the model are verified by comparison with other models.
【作者單位】： 重慶大學(xué)機械傳動國家重點實驗室;
【基金】：國家科技支撐計劃資助項目(2014BAF08B02) 國家自然科學(xué)基金資助項目(51375512)~~
【分類號】：TG616

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本文編號：2025443