基于蚁群算法的机床热误差预测与补偿优化

本文主要探讨了基于蚁群算法的机床热误差建模技术，发表于2009年5月的《上海交通大学学报》第43卷第5期。作者郭前建和杨建国针对机床热变形这一关键问题，提出了一种创新的仿生预测模型。他们首先深入分析了机床热变形的机制，这种机制在加工过程中对精密制造具有显著影响，尤其是在高温环境下，可能导致工件精度下降。 蚂蚁算法被引入到BP（Backpropagation）神经网络中，用于优化网络权重的训练过程。BP神经网络是一种常用的机器学习算法，但其容易陷入局部极小值的问题限制了其在某些复杂问题上的性能。通过使用蚂蚁算法，作者试图解决这个问题，利用蚂蚁觅食行为中的全局搜索特性，寻找最优解，从而提升模型的泛化能力和鲁棒性。 实验将这个新的仿生预测模型应用到Y3150K型滚齿机上，对滚刀主轴的热变形误差进行了精确补偿。结果显示，经过这种改进后的模型，成功地将热变形误差控制在了6微米以内，这是一个显著的进步，对于保持机床加工精度和提高生产效率具有重要的实际意义。 论文的关键词包括：机床、热误差、仿生预测、模型以及蚁群算法，这些关键词突出了研究的核心内容和技术路径。这项工作不仅克服了传统BP神经网络的局限性，而且展示了在实际工业环境中，结合生物启发算法优化的机器学习模型在提高机床热误差补偿精度方面的巨大潜力。这对于提高现代制造业的精密加工水平具有重要的理论价值和实践指导作用。