伯特利数控     

 前言：

随着精密加工技术的快速发展及复杂产品的大量涌现  ，加工中心的加工精度备受关注 。CNC加工中心在运转过程中  ，由于加工系统内部及外部各种因素影响而产生加工误差,这些误差严重影响了被加工零件的精度及表面质量® ,大量研究表明:影响CNC加工中心加工精度的主要误差为热误差  ，约占加工中心总体误差的40%?70% ^{12 51} 。目前减小热误差有两种基本方法:热误差预测法和热误差补偿法^H 。预测法是一种“硬技术”  ，其耗时长、花费大,对于具有时变性、非线性等特点的热误差  ，实践证明补偿法是一种新型有效的方法 。在误差补偿技术中建模是最为关键的环节,模型的精度和鲁棒性直接影响着补偿的效果 。目前  ，常用的热误差建模方法有：人工神经
网络建模、模糊神经网络建模、最小二乘法建模、支持向量机建模^[3 。文献6]详细阐述了 BP神经网络热误差建模方法,并对其进行了仿真验证分析  ，但BI'神经网络存在学习收敛速度慢、易于陷入局部极小点等缺陷  ，仿真结果不理想 。因此,本文提出基于GA — i!r神经网络的CNC加工中心热误差预测建模,采用遗传算法（GA)优化BP神经网络的权值和阈值来建立热误差预测模型  ，结果表明,GA4P网络优化模型具有建模时间短、预测精度高、收敛速度快等优点 。

1 GA4P无线网络优化算法

1.1隐性基因贝叶斯

遗传算法是由美国教授J.丨丨<l™d^[7]在1975年第_次提出  ，它借助于生物进化理论与遗传学原理  ，依据

适者存活、优越劣汰的原则英文  ，虚拟仿真菌物人类遗传病病由很简单到高级的的菌物超级进化历程  ，而提升一开始解渐渐的趋近最有效的解的基础原则 。它是一种种具有着全局性寻找技能的提升百度算法  ，基础成分有:染料体打码、一开始消费者来确定、个体户顺应度函数值使用、遗传病进行设计的概念和加载性能参数制定^S 。

1.2 BP中枢神经网洛

BP神经网络是一种多层前馈神经网络  ，采用误差反向传播训练学习  ，具有极强的非线性映射能力  ，是目前应用最广泛的神经网络模型之_^6] 。它的拓扑结构包括:输入层、隐含层和输出层^M  ，图1为它的结构特征示活动反思  ，指出填写值  ，= 1,2,…,ra)表示输出值  ，._W(/为输入层与隐含层的连接权值  ，为隐含层与输出层的连接权值 。

1.3 GA升级优化BP精神无线网络算法流程图

隐性基因百度算法推广BP周围神经电脑网络法不仅仅就可以做整体开拓市场最优化解  ，另一方面还能不要BP神经末梢网洛法自身的的众所瑕疵  ，这一方法步骤已用途于不少域 。基因遗传神经网络算法优化调整BP神经系统系统的实际上是对BP中枢神经网权值和域值做好seo,全部时的常见观念是:第一个用显性基因神经网络算法整合seoBP神经系统网路的权值和阈值法  ，足够的标准以来就用BP运动神经电脑网络在极值点随近高速 收索  ，一直到需要满足的要求结束 。路过多线程寻优与高速 收索的完美互相配合,不仅仅升高了大部分建模 的有界强度  ，而还解决方法了最易进入小面积的极值点等问題 。应用于GA-BP精神数据网络的运算程序如2图甲中 。

GA~BP网络数据的建模方法步聚给出：

(1)  数据商品编号将权值和阈值法用于数据因素展开商品编号,转化缺省群落  ，商品编号方法步骤并选择浮点数商品编号法 。

(2)  适应能力度数学函数选用BP面神经网站的计算误差平小和越小  ，网站的特点越大  ，所有BP精神网络上就是个世界上最大化提高事情  ，故习惯度函数公式快速可用精度平方怎么算和的倒数来表达出来   ，即： 

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结束语：

 为调查决定制作中间制作精确的通常重要因素热出现偏差的原因  ，提出了应用场景遗传性计算方式网站优化BP运动神经互联网的CNC生产生产加工服务平台热误差率预測方式  ，爱游戏(ayx)以落地镗生产生产加工服务平台为理论研究對象  ，正确摆设爱游戏(ayx)温度感应器器和位移感应器器采集程序见证相应资料  ，开发BP运动神经系统热误差度分析预测型号和GA~BP网格热粗差优化调整建模 。经可比性,GA~BP网上模型工具的稳定度确定偏差网络带宽、稳定度确定偏差一般值及稳定度确定偏差均方差均低于BP周围神经手机网络3d模型  ，可看见GA~BP网路三维模型的估计定位精度高过BP脑神经无线网络建模方法 。所以说将GA - BP网络信息预侧建模 使用于生产制作工艺公司热粗差补偿费用软件有效变大热粗差  ，升高生产制作工艺公司的生产制作工艺精准度 。

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