摘要
重型数控机床作为高端制造业的基石，其加工精度直接影响着产品质量和性能。
然而，重型数控机床在加工过程中受热变形的影响，会导致热误差的产生，成为制约其加工精度的关键因素之一。
针对这一问题，本论文以BP神经网络为工具，对重型数控机床热误差建模方法进行研究，旨在提高热误差预测精度，为后续热误差补偿提供理论依据。
关键词：重型数控机床；热误差；BP神经网络；建模；误差补偿
随着现代制造业对产品精度和效率要求的不断提高，重型数控机床作为一种重要的加工设备，在航空航天、能源交通等领域得到了广泛应用。
然而，重型数控机床在加工过程中，由于自身结构复杂、尺寸庞大，更容易受到热变形的影响，进而产生热误差，严重影响加工精度。
热误差是指机床部件在加工过程中，由于温度变化引起的尺寸和形状的变化量，是影响数控机床加工精度的主要因素之一。
重型数控机床的热误差源主要包括：
1.内部热源：主轴电机、进给伺服电机、摩擦副等部件在运行过程中会产生大量的热量，导致机床内部温度升高，进而产生热变形。
2.外部热源：环境温度变化、切削液温度、冷却系统等外部因素也会对机床温度场产生影响，进而影响机床的热变形。
热误差的产生具有非线性、时变性和耦合性等特点，传统的机床热误差补偿方法难以满足高精度加工的要求。
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