摘要
本发明公开了一种机理与数据混合驱动的精密主轴热伸长量的预测方法,属于精密加工中机床的数据处理领域。该方法利用物理信息神经网络建立精密主轴的一维温度场预测模型,根据少数实测温度数据进行热参数辨识和模型更新,进而结合等效热膨胀系数计算主轴热伸长量,实现时变工况下基于少数温度测点的精密主轴热伸长量准确预测。该方法有效解决现有精密主轴热伸长量预测方法在时变工况下难以有效保持高预测精度的难题,为有效提升精密主轴在实际工况中的精度水平提供重要支撑。
技术关键词
精密主轴
数据混合驱动
热传导方程
表面传热系数
温度场变化规律
动态更新
训练神经网络模型
量预测方法
物理
工况
模型更新
密度
测量点
导热
坐标
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精度
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