摘要
随着现代制造业对加工精度要求的不断提高，热误差成为了影响数控机床加工精度的主要因素之一。
传统的热误差建模方法难以准确描述机床热行为的复杂非线性关系，而深度学习技术的出现为解决这一难题提供了新的思路。
本文首先介绍了热误差建模的相关概念，包括热误差的产生机制、传统建模方法的局限性以及深度学习的优势；接着，回顾了近年来国内外学者在基于深度学习的热误差建模领域的研究进展，并对不同深度学习模型的结构、特点和适用场景进行了详细分析；随后，总结了当前研究中常用的深度学习模型训练方法和评估指标，并探讨了不同方法的优缺点；最后，对该领域未来的发展趋势进行了展望，指出了一些有待进一步研究的方向。
关键词：热误差建模；深度学习；数控机床；智能制造；误差补偿
热误差是指由于数控机床自身部件的热变形以及工件在加工过程中受热膨胀而产生的误差，是影响数控机床加工精度的主要因素之一，通常占总误差的40%~70%[1]。
随着现代制造业对加工精度和效率要求的不断提高，热误差问题日益突出，如何有效地抑制和补偿热误差成为了国内外学者研究的热点和难点。
传统的热误差建模方法主要包括理论建模法、数值分析法和实验测量法。
理论建模法[2]基于传热学和弹性力学理论，对机床热特性进行数学描述，但其建模过程复杂且精度有限。
数值分析法[3]利用有限元分析软件对机床热变形进行仿真模拟，但其计算量大且依赖于材料参数的准确性。
实验测量法[4]通过传感器采集机床温度场数据，建立温度与热误差之间的映射关系，但其成本高且难以获取全面的数据。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
