1. 本选题研究的目的及意义
数控机床是现代制造业的关键装备，其加工精度直接影响着产品的质量和性能。
然而，数控机床在加工过程中，由于内部热源的影响以及外部环境温度的变化，会导致机床各部件产生不同程度的热变形，从而引起机床加工误差，这就是所谓的热误差。
热误差是影响数控机床加工精度的主要因素之一，约占总误差的40%~70%，因此，对数控机床热误差进行建模和补偿具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
数控机床热误差补偿技术一直是国内外学者研究的热点和难点，近年来，随着人工智能技术的快速发展，神经网络以其强大的非线性映射能力和自学习能力，在数控机床热误差建模领域展现出巨大的应用潜力。
1. 国内研究现状
国内学者在数控机床热误差建模方面取得了一定的研究成果，主要集中在以下几个方面：
热误差机理及影响因素研究:对数控机床热源、热变形、热传递路径等进行了深入分析，并研究了环境温度、切削参数等因素对热误差的影响。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题的研究内容主要包括以下几个方面:
1. 主要内容
1.数控机床热误差机理分析:分析数控机床热误差的产生机理，研究热源分布、热变形规律以及热误差传递路径，为热误差建模提供理论基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验研究和仿真模拟相结合的方法，具体步骤如下：
1.首先，通过查阅文献、分析数控机床结构和工作原理，研究数控机床热误差产生机理、影响因素和传递路径，为后续建模提供理论基础。
2.其次，搭建实验平台，选取合适的传感器，对数控机床在不同工况下的温度场、热变形进行测量，获取热误差相关的实验数据。
3.然后，对采集到的实验数据进行预处理，包括数据清洗、归一化等，以消除噪声和异常数据的影响，提高模型的训练效率和预测精度。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出了一种基于改进神经网络的数控机床热误差建模方法，通过引入新的网络结构或优化算法，提高模型的预测精度和泛化能力。
2.结合实际工况，对数控机床热误差影响因素进行深入分析，并将分析结果应用于模型构建，提高模型的实用性和可靠性。
3.开发了基于神经网络的数控机床热误差在线预测系统，实现了对热误差的实时监测和预测，为热误差补偿提供了技术支持。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 毛海军,李亮,丁国良,等. 基于改进粒子群算法优化lstm的数控机床热误差建模[j]. 机械工程学报, 2021, 57(11): 196-204.
[2] 冯凯,雷蕾,杨建国,等. 基于woa-lstm的数控机床主轴热误差建模[j]. 中国机械工程, 2021, 32(08): 917-924.
[3] 王俊,邓宁,王伟,等. 基于改进鲸鱼算法优化bp神经网络的数控机床热误差建模[j]. 机械工程学报, 2020, 56(16): 167-176.
