基于BP神经网络数控机床热误差建模的研究

文档大小：515 KB 资料语言：中文版文档格式：PDF电子文档上传时间：2021-10-02 11:58:50 所属栏目：机械工程

简介
摘要∶热识为开形响数控机味加工的最大设差因素。采用变惯性因子较子群算法优化 P神经网络的权值和因值的方法对数控机床进有热设为建模，不仅可以克服基本BP算法收敛速度慢和易陷人局部极值的局限，而且精度相对较高，可以很好的提高BP网络的学习能力与泛化能力。仿真实验表明，变惯性因子PSOBP优化模型性能优于BP网络和标准 FSOBP算法优化模型。