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基于热误差神经网络预测模型的机床重点热刚度辨识方法研究
摘要：
本文基于神经网络模型，采用机床热误差测量数据训练，实现了机床重点热刚度辨识方法，较好地解决了传统方法难以精确获得机床热刚度参数的问题。通过热误差数据对神经网络进行训练并优化，得到能够较为精确地预测机床热刚度的预测模型。最后，通过与传统方法的对比，证明了本方法的可行性和有效性。
关键词：神经网络，热误差，机床热刚度，预测模型
引言：
机床热刚度是机床精度的重要参数之一。它是指机床在工作过程中由于温度变化而引发的尺寸变化。在高精度加工过程中，机床的热刚度往往会引起加工误差，影响加工质量和效率。因此，准确地获取机床热刚度参数是非常必要的。
传统方法一般采用热物理学原理对机床进行分析，并通过有限元模拟和实验测量来获取机床热刚度参数。但该方法需要较高的技术水平和复杂的实验设备，而且成本较高。因此，本文提出了一种基于神经网络模型的机床重点热刚度辨识方法。
主要内容：
本文所提出的基于神经网络模型的机床重点热刚度辨识方法，依靠机床多个点位的热误差数据，并采用人工神经网络进行建模和训练。具体步骤如下：
1.数据采集和预处理
通过热误差测量装置对机床进行实时监测，获取不同点位处的热误差数据。对数据进行预处理，去除异常值和噪声干扰。
2.神经网络建模和训练
采用BP神经网络模型，将数据分为训练集和测试集。通过训练集对神经网络进行训练，并通过交叉验证方法对网络进行优化。得到预测模型后，使用测试集进行验证和误差分析。
3.机床热刚度参数预测
将预处理后的机床热误差数据输入训练好的神经网络模型中，可以得到预测值。预测值与实测值进行比较，可以分析机床热刚度参数的精度和误差。
实验结果表明，采用该方法可以较为准确地预测机床的热刚度参数。与传统方法比较，本方法具有成本低、精度高、实时性好等优点。
结论：
本文提出的基于神经网络模型的机床重点热刚度辨识方法，通过对机床热误差数据的训练和优化，可以较好地预测机床热刚度参数，并且具有成本低、精度高、实时性好等优点。该方法可以为机床制造业提供一种高效、精确的机床热刚度辨识方法，有利于提高机床的加工精度和效率。