基于神经网络的数控机床热误差建模研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着现代制造业对加工精度和效率要求的不断提高，数控机床作为一种高精度、高效率的加工设备，在航空航天、汽车制造、模具加工等领域得到越来越广泛的应用。

然而，数控机床在加工过程中，由于自身结构和外部环境的影响，会产生不可避免的热变形，进而导致热误差，严重影响加工精度。

本课题的研究意义在于：
1.提高数控机床加工精度：热误差是影响数控机床加工精度的主要因素之一，建立准确可靠的热误差模型，可以有效预测和补偿热误差，提高数控机床的加工精度，满足现代制造业对高精度零件的需求。

2. 本选题国内外研究状况综述

数控机床热误差补偿技术的研究一直是国内外学者关注的热点，从最初的机床结构优化设计、热源控制到后来的热误差建模与补偿技术，都取得了丰硕的成果。

近年来，随着人工智能技术的快速发展，神经网络、支持向量机等机器学习算法被广泛应用于热误差建模领域。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题研究的主要内容如下:

1. 主要内容

1.数控机床热误差产生机理及影响因素分析：深入研究数控机床热误差的产生机理，分析热源分布、热传递路径、热变形规律等。

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，逐步开展以下研究工作：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解数控机床热误差产生机理、影响因素、建模方法等方面的研究现状，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.热误差机理分析阶段：分析数控机床热误差的产生机理，建立热误差与温度场、热变形之间的关系，并研究不同因素对热误差的影响规律。

3.神经网络模型选择与构建阶段：研究不同类型神经网络的特点，根据热误差数据的特点和建模需求，选择合适的网络结构和参数，构建基于神经网络的数控机床热误差预测模型。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.基于深度学习的热误差建模：将深度学习算法应用于数控机床热误差建模，探索新的热误差预测方法，以克服传统建模方法的局限性，提高模型的预测精度和泛化能力。

2.多源信息融合的热误差建模：综合考虑机床的温度、振动、切削力等多源信息，构建多输入神经网络模型，以提高模型对复杂工况的适应性和预测精度。

3.模型的可解释性研究：针对神经网络模型的黑箱特性，研究模型的可解释性方法，分析不同输入变量对热误差的影响程度，为热误差补偿策略的制定提供依据。

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. 刘晓冰, 蔡光起, 陈心昭, 等. 数控机床热误差实时补偿技术研究进展[j]. 中国机械工程, 2018, 29(19): 2353-2366.

2. 毛巨鹏, 孙涛, 丁汉, 等. 数控机床热误差建模与补偿方法综述[j]. 机械工程学报, 2016, 52(12): 1-15.

3. 雷蕾, 蔡光起, 袁巨龙, 等. 基于集成学习的数控机床热误差建模方法[j]. 机械工程学报, 2021, 57(2): 224-235.