基于深度学习的热误差建模开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

热误差是影响精密加工精度的重要因素之一，尤其是在航空航天、精密仪器等领域，对加工精度的要求极高，热误差的影响更为显著。

因此，准确地对热误差进行建模和补偿，对于提高加工精度、保证产品质量具有重要意义。

本选题旨在研究基于深度学习的热误差建模方法，探索利用深度学习技术解决传统热误差建模方法存在的不足，为提高热误差建模精度和效率提供新的思路和方法。

2. 本选题国内外研究状况综述

热误差建模是精密加工领域的研究热点之一，国内外学者对此进行了大量的研究。

1. 国内研究现状

国内学者在热误差建模方面取得了一定的成果，主要集中在以下几个方面：
传统热误差建模方法:国内学者对多元线性回归、灰色系统理论、时间序列分析等传统热误差建模方法进行了深入研究，并取得了一些成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.热误差机理分析:分析数控机床热误差产生的机理，研究温度场、结构变形和热误差之间的关系，为热误差建模提供理论基础。

2.深度学习模型构建:研究不同深度学习模型在热误差建模中的应用，选择合适的模型结构，并对模型参数进行优化，构建高精度热误差预测模型。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验验证和数值模拟相结合的研究方法。

首先，通过查阅文献和理论分析，研究热误差产生的机理、影响因素以及现有的热误差建模方法，为后续研究奠定理论基础。

其次，搭建实验平台，采集数控机床加工过程中的温度、位移等数据，并对数据进行预处理，构建热误差数据集。

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.将深度学习技术应用于热误差建模:本研究将探索利用深度学习技术构建高精度、高鲁棒性的热误差预测模型，为解决传统热误差建模方法存在的不足提供新的思路。

2.构建基于多源数据的热误差预测模型:本研究将综合考虑温度、位移、切削参数等多源数据，构建更为全面的热误差预测模型，提高模型的预测精度和泛化能力。

3.开发基于深度学习的热误差补偿系统:本研究将基于构建的热误差预测模型，开发热误差补偿系统，对数控机床加工过程中的热误差进行实时补偿，提高加工精度。

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.李亮,谭跃刚,李圣怡.基于深度学习的数控机床热误差建模与补偿研究进展[j].机械设计与制造,2021(12):280-287.

2.毛帅,丁国富,黄伟国,等. 基于深度学习的机床热误差建模方法综述[j]. 航空制造技术,2021,64(18):38-46.

3.王冬,周云飞,李志军,等. 基于深度学习的机床热误差补偿技术综述[j]. 组合机床与自动化加工技术,2021(7):179-184.