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摘要：本发明公开了一种基于正则项的数控机床加工域误差场T样条模型优化方法。本发明的方法包括：获取数控机床加工域误差场的离散数据并进行预处理和划分；根据预处理后的离散数据设计T样条曲面网格并进行局部细化，根据T样条曲面网格控制点的位置设计两个方向上的节点矢量；确定训练集中的数据点在T样条曲面网格中的位置；设计T样条曲面优化函数；设置初始控制点并调节惩罚力度参数搜寻误差的最小值；最终由误差最小的T样条曲面生成最终优化后的数控机床误差场模型。本发明考虑到了实际应用当中误差场数据的测量误差的存在，通过加入正则项防止模型发生过拟合现象，不仅有效提高了拟合模型的拟合优度，更大幅提高了拟合曲面的平滑度。

主权项：1.一种基于正则项的数控机床加工域误差场T样条模型优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取数控机床加工域误差场的离散数据并进行预处理，将预处理后的离散数据划分为训练集和测试集两部分；其中，所述离散数据为真实加工曲面中各个数据点与实际加工曲面各个数据点之间的差值，所述真实加工曲面为数控机床加工零部件过程中由理论运动轨迹形成的曲面，所述实际加工曲面为数控机床加工零部件过程中由实际运动轨迹形成的曲面；S2、将预处理后的离散数据参数化到二维正方形参数域作为T样条曲面网格，对T样条曲面网格中需要进行局部细化的区域进行局部细化，设置T样条曲面网格中各个控制点在网格上与T样条曲面网格线平行的两个方向上的节点，按照T样条矢量节点生成规则生成与各个控制点的两个节点各自对应的节点矢量；其中，所述控制点为在所述T样条曲面网格已知的情况下决定数控机床误差场的T样条曲面形状的一组数据；所述T样条曲面为使用T样条对所述离散数据进行拟合得到的曲面；S3、确定所述训练集上的每一个数据点映射在T样条曲面网格上的位置，并为所述训练集中的各个数据点分配在与T样条曲面网格线平行的两个方向上的节点；S4、设计T样条曲面优化函数的正则项函数，将惩罚力度参数作为权重，将所述训练集中所有数据点的T样条曲面误差与加权后的正则项函数相加得到带有正则项的T样条曲面优化函数；S5、设置T样条曲面网格中各个控制点坐标的初始值；S6、在预设范围内调整所述惩罚力度参数取值，在每种惩罚力度参数取值下得到一个T样条曲面，计算每个生成的T样条曲面在所述测试集上的误差，将误差最小的惩罚力度参数作为最优的惩罚力度参数，将误差最小的T样条曲面作为最终优化后的数控机床误差场模型，实现数控机床加工域误差场的T样条模型优化。

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