基于GS-SVM的数控机床热误差预测研究

为了提高立式加工中心热误差的预测精度,考虑影响立式机床热误差的主要因素,提出了支持向量机预测热误差预测模型,并用网格搜索算法对支持向量机的参数惩罚因子和核参数进行搜索。通过实验数据分析得出结论,基于GS-SVM模型对数控机床主轴热变形能够进行准确预测,并与BP算法模型进行对比。结果表明GS-SVM主轴热变形预测模型效果优于BP算法预测算法,具有较高的预测精度,为数控机床热误差研究提供参考。