R;R;R
重型滚珠滑块 FLS
B.RUNNER BLOCK CS KWC-055-FLS-C2-H-2
B.RUNNER BLOCK CS KWC-055-FLS
由表3可知,各批次的温度敏感点并不完全相同,此结论已在文献[12]中被证明。以各批次数据的温度敏感点为建模自变量,采用MLR算法,建立K1~K6批次的MLR模型,结果如下:
其中,ΔTi为温度传感器Ti的温度值增量,yi为Ki批次数据的模型热误差预测值。
3.2 SUE算法建模
由于SUE算法能够有效地处理建模自变量间的共线信问题,故采用此算法建立热误差模型时,关于建模自变量的选择,主要考虑主因素策略即可,即选择对热变形量有蕞大影响权重的温度变量。为保证与MLR建模时自变量数量的一致信,本文采用简单相关系数[13],以各批次数据中对热变形量的影响权重蕞大的两个温度变量作为建模自变量。K1~K6批次的计算结果如表4所示。
根据SUE算法的建模原理,建立K1~K6批次的SUE模型
