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基于BP神经网络的重型数控机床热误差建模开题报告

 2020-03-20 11:03  

1. 研究目的与意义(文献综述)

1.1 目的及意义

现代机械制造技术正朝着高效率、高质量、高精度、高集成和高智能的方向发展。精密和超精密加工技术已成为现代机械制造中最重要的组成部分和发展方向之一,并成为提高国际竞争力的关键技术。随着精密加工技术的广泛应用和数控机床技术的高速发展,对数控机床加工精度的要求日益提高。

高端精密数控机床不但是工业现代化的技术基础,而且还是高技术产业发展的支撑工具,其应用现代计算机技术、自动控制、精密检测、信息技术和先进制造技术的最新成果,组成了具有高科技含量的高档“工作母机”。随着世界制造业的中心向中国转移,航空航天、国防、核电、冶金等众多行业对高端数控机床及装备的需求急剧增多,对国家的经济发展产生着重大影响。大力发展装备制造业、提高高端数控机床及装备技术水平是当务之急并具有全局性、战略性的意义。

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2. 研究的基本内容与方案

热误差是数控机床等精密加工机械的最大误差源之一。本文主要是对基于反向传播(backpropagation,bp)神经网络的重型数控机床热误差建模的研究。利用灰色聚类分组或相关分析法等方法对温度变量进行分组并提取热敏感点,利用遗传算法(genetic algorithm,ga)等对bp神经网络的拓扑结构进行优化,设定输出层残差误差限,实现对网络阈值与权值的有效优化。论文阐述相关算法和技术的原理,详细描述对重型数控机床热误差的建模过程,通过实验验证所采用的建模方法对数控机床热误差的预测效果。

灰色聚类是根据灰色关联矩阵或灰色的白化权函数将所考察的观测指标或观测对象划分成若干个可定义类别的方法。一个聚类可以看成是属于同一类的观测对象的集合。在实际问题中,往往是每个观测对象具有许多个特征指标,难以进行准确的分类。灰度聚类分组流程如图1所示。

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3. 研究计划与安排

第1-3周:查阅相关文献资料,明确研究内容,了解研究所需理论基础。确定方案,完成开题报告。

第4-5周:熟悉掌握基本理论,完成英文资料的翻译,熟悉开发环境。

第6-9周:编程实现各算法,并进行仿真调试。

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4. 参考文献(12篇以上)

[1] 杨建国. 数控机床误差实时补偿技术[m]. 北京:机械工业出版社, 2013.

[2] 刘思峰, 郭天榜, 党耀国等. 灰色系统理论及其应用[m]. 北京:科学出版社, 1999(第二版).

[3] y. li, w.zhao, s. lan, et al. a review on spindle thermal error compensation in machinetools[j]. international journal of machine tools and manufacture. 2015, 95:20-38.

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