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为了提高数控机床几何误差建模精度,改进补偿效果,先用测力环等仪器模拟施加并测量机床主切削力,再用激光干涉仪同步测量机床俯仰角和偏摆角误差. 根据粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化支持向量机(support vector machine, SVM)的相应参数,并以实际测量数据进行训练,从而建立
了PSO-SVM力-几何误差预测模型. 实际试验表明,PSO-SVM误差预测模型输出的偏摆角误差预测值与实测数据的最大差值仅为0.6 μrad,俯仰角误差预测值与实测数据的最大差值仅为0.21 μrad,远小于利用BP神经网络以及常规方法优化的SVM所建立的力-几何误差预测模型的误差,因此该模型可用于数控机床几何误差的高精度实时补偿. 相似文献
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探讨本色棉纤维经过染色后性能的变化,分别对染色棉、本色棉纤维的手感进行了主观评定,并借助电子显微镜、纤维长度分析仪、细度分析仪、单纤维强力机等仪器对染色棉、本色棉的表面状态、纤维长度、细度、回潮率、纤维拉伸性能、摩擦性能等物理机械性能进行了测试和分析.实验结果表明,染色棉纤维的各项性能比本色棉纤维均略有不同程度的下降,对后道纺纱工序产生较为不利的影响. 相似文献
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