1. 本选题研究的目的及意义

随着现代工业技术的快速发展，精密加工和先进制造领域对加工精度的要求日益提高。

然而，热误差作为影响加工精度的主要因素之一，其产生的原因复杂且难以精确预测，传统方法难以满足日益增长的精度需求。

因此，迫切需要开发高效、高精度的热误差建模方法。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在热误差建模领域进行了大量的研究，并取得了一定的成果。

国内方面，主要集中在以下几个方面：1.基于机理建模：通过建立机床热特性模型，分析热源、热变形和热误差之间的关系，实现热误差的预测。

例如，清华大学的王先逵教授团队提出了一种基于热-机耦合模型的热误差预测方法，取得了较好的效果。

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.深入研究深度学习理论和热误差产生机理，分析热误差的影响因素，为模型的构建和特征的选择提供理论依据。

2.设计热误差数据采集方案，搭建实验平台，采集不同加工条件下的热误差数据，并对数据进行预处理，建立热误差数据库。

3.研究不同深度学习模型的结构和特点，根据热误差数据的特点选择合适的深度学习模型，并对模型的结构和参数进行优化。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.将深度学习技术应用于热误差建模领域，建立基于深度学习的热误差预测模型，为提高热误差预测精度提供新的方法。

2.结合热误差产生机理，分析热误差的影响因素，提取有效的特征参数，提高模型的预测精度和泛化能力。

3.通过实验验证，证明基于深度学习的热误差预测模型具有较高的预测精度和泛化能力，能够有效地预测不同加工条件下的热误差。

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] 雷蕾,周云飞,彭锐涛,等.基于深度学习的数控机床热误差建模综述[j].机械工程学报,2022,58(09):250-263.

[2] 邵毅敏,张志辉,王时龙,等. 基于深度学习的数控机床热误差预测方法综述[j]. 中国机械工程,2021,32(17):2125-2137.

[3] 赵志峰,蔡文浩,李海峰,等.基于深度学习的机床热误差预测方法研究[j].组合机床与自动化加工技术,2020(11):158-162.