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申请/专利权人：纽威数控装备(苏州)股份有限公司;南京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于小波神经网络和粒子群算法的热源贡献度分析方法，属于机床领域，通过构建了目标产品丝杠热变形关于各热源的神经网络模型，求出了热源贡献度的函数表达式，明确了特定工况下丝杠热变形与各热源的量化关系，通过粒子群优化算法分析了某一时刻下各热源贡献度分布，保持各热源贡献度总量不变，确定了一组热变形最小的最优贡献度分布。解决了冷却效果差和冷却成本高的矛盾，使丝杠的冷却资源得到充分使用。
主权项：1.一种基于小波神经网络和粒子群算法的热源贡献度分析方法，其特征在于，包括以下步骤：理论求解热源贡献度隐式表达：通过温度场分析求出目标产品温度与热源的函数表达式，通过热变形分析求出目标产品热变形和温度的函数表达式，最终求出热变形与热源的关系式；根据热变形与热源的关系式求出目标产品热源贡献度的隐式函数表达式；采用神经网络结构求出热源贡献度显式表达：对目标产品进行温度场实验和热变形实验，为神经网络模型训练与测试构建数据集，利用训练数据集训练神经网络，得到网络结构，构建热变形与各热源的神经网络模型，结合热源贡献度隐式函数表达式，拟合出该函数表达式的待定系数，构建热源贡献度的显式函数表达式；优化各热源对热变形的贡献度：利用热源贡献度显式函数表达和热变形与热源的关系式，构建粒子群优化数据集，并保持某一状态下的热源贡献度总和量不变，构建约束条件，以热变形最小为优化目标，输入贡献度数据集，通过粒子群算法寻找热源贡献度最优解。
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权利要求：
百度查询： 纽威数控装备(苏州)股份有限公司 南京航空航天大学 一种基于小波神经网络和粒子群算法的热源贡献度分析方法
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