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遗传算法产生于20世纪50年代，遗传算法的雏形是利用进化的思想开发工程问题的优化工具；60年代初期，利用生物变异的思想来随机改变风洞等试验设计中描述物体形状的参数值，获得了较好的效果；60年代中期，发展到串编码技术，并把交叉作为主要的遗传操作;70年代中期，正式提出遗传算法，并将该算法用于自然和人工自适应行为研究中，到20世纪80年代中期，遗传算法发展到新的研究方向计算智能。
机宋的热误差补偿补偿方法主要有遗传算法、多变量回归分析法、神经网络法等方法。这些方法中多变量回归分析法缺陷是加工中心的热误差补偿模型的精度是与热关键点（传感器）数量紧密相关，随着热关键点数量的减少，热误差模型的精度也随之迅速降低。神经网络则是通过众多的样本数据来训练调整网络的权系数来减小拟合残差。这样使得模型即使在采样样本上也只是近似的拟合，在非样本数据处可能使模型的逼近效果变得更差。遗传算法与多变量回归分析法运算方式不同，但本质一样都是通过找到的多项式系数以减小模型的拟合残差。遗传算法也存在着多变型精度高等特点。
1门锁具孔槽数控加工原理
门锁具孔槽主要由门锁孔槽（由门闩槽、矩形浅槽或称片槽、门锁孔或异型槽），闩槽与片槽有一个共同对称中心线分布在木门的一恻。门锁孔槽形状的仿真模型，如图1所示。门锁具孔槽采用数控加工时，加工中心工作台走向为x轴方向，7]c平垂直工作台走向为y方向，垂直于工作台的方向为z向，x向、y向、z向联动完成门边侧面闩槽与片槽开制。门边正面孔槽的开制是有工作气缸带动工作台旋转900,，x向、y向、z向联动完成门边正面孔槽开制。同时，门锁具孔槽数控加工加工中心如图2所示。该机床亦能实现门合页槽、工艺孔槽的开制该机床亦能实现门合页槽、工艺孔槽
的开制
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结束语：
门锁具孔槽数控加工加工中心热误差是门锁具孔槽加工刀具机构的轴和轴箱共同的作用合成的，门锁具孔槽数控加工加工中心热误差仿真结果，可为门锁具孔槽数控加工加工中心温度场和变形位移场的分布提供更加详细的信息。径向和轴向计算热误差与实测热误差的拟合曲线，相差微小的情况下，*可以用仿真结果代替试验。