基于WOA-SVR的电主轴热误差优化建模

作者：问梦飞钟建琳彭宝营王鹏家王增新来源：机床与液压日期：2021-07-15 人气：

关键词：鲸鱼优化算法模糊聚类结合灰色关联度分析热误差预测模型支持向量回归

版权信息：站内文章仅供学习与参考，如触及到您的版权信息，请与本站联系。

信息

资料大小

1.44 MB

文件类型

PDF

语言

简体中文

资料等级

☆☆☆☆☆

下载次数

简介

为建立更加准确的电主轴热误差预测模型,以某台电主轴为实验对象,测得10 000 r/min转速时的温升和热伸长数据。利用模糊聚类结合灰色关联度分析(FCM-GRA)理论,优化温度测点。采用鲸鱼优化算法(WOA)和支持向量回归(SVR)相结合的方法,建立电主轴的热误差预测模型。对比多元线性回归、SVR和WOA-SVR预测模型预测效果。结果表明:鲸鱼算法优化后的支持向量回归预测模型可以更有效预测电主轴的热误差,将拟合误差最大值降低到3.72μm,均方根误差降低至1.33μm,验证了

进入下载地址列表

标签：

点赞收藏

发表评论

请自觉遵守互联网相关的政策法规，严禁发布色情、暴力、反动的言论。

基于WOA-SVR的电主轴热误差优化建模

信息

简介

相关论文

发表评论

最新评论