【摘 要】
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径向热误差直接影响蜗杆砂轮所磨削的齿轮M值,是热误差中的关键因素。为此提出了一种基于概率神经网络的热误差补偿方法。利用模糊C均值聚类选取温度变量,采用概率神经网络建
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径向热误差直接影响蜗杆砂轮所磨削的齿轮M值,是热误差中的关键因素。为此提出了一种基于概率神经网络的热误差补偿方法。利用模糊C均值聚类选取温度变量,采用概率神经网络建立了齿轮M值与温度关系的补偿模型,在数控蜗杆砂轮磨齿机上进行了补偿实验验证。结果显示,补偿后齿轮M值误差从0.06mm降到0.01mm以内,表明该模型用于热误差补偿具有较高的精度。通过与其他模型进行比较,验证了该模型的稳定性和可行性。
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