1. 本选题研究的目的及意义
随着现代制造业的快速发展，对加工精度和效率的要求日益提高，尤其是在航空航天、能源装备等领域，对大型复杂零件的加工精度要求也越来越高。
重型数控机床作为现代制造业的重要装备，其加工精度直接影响着最终产品的质量和性能。
然而，重型数控机床在加工过程中，由于内部热源的影响以及外部环境温度的变化，会产生不可避免的热变形，从而导致热误差的产生，严重影响加工精度。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在重型数控机床热误差建模与补偿方面进行了大量的研究，取得了一系列成果。
本部分将分别从国内外研究现状进行综述。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究基于BP神经网络的重型数控机床热误差建模方法，主要内容包括以下几个方面：
1.重型数控机床热误差产生机理及影响因素分析：分析热误差的来源、传递路径以及主要影响因素，为模型输入变量选择和数据采集方案制定提供理论依据。
2.BP神经网络原理及模型构建方法研究：阐述BP神经网络的基本原理、学习算法、模型结构设计以及参数优化方法，为热误差预测模型构建奠定基础。
3.重型数控机床热误差数据采集与处理：搭建热误差数据采集系统，设计合理的实验方案，获取机床在不同工况下的温度、位移等数据，并对数据进行清洗、降噪等预处理，为模型训练和验证提供高质量的数据集。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验研究和数值模拟相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.理论分析阶段：通过查阅相关文献，分析重型数控机床热误差产生机理及影响因素，研究BP神经网络基本原理、学习算法、模型构建方法，为后续研究奠定理论基础。
2.实验研究阶段：搭建重型数控机床热误差数据采集系统，制定合理的实验方案，对机床在不同工况下的温度、位移等数据进行采集，并对数据进行预处理，为模型训练和验证提供数据支撑。
3.数值模拟阶段：利用MATLAB或Python等软件构建BP神经网络模型，根据热误差影响因素分析结果，选择合适的输入输出变量，确定神经网络结构，利用采集到的数据对模型进行训练和优化，并通过实验验证模型的预测精度和泛化能力。
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.针对重型数控机床热误差的非线性、时变性等特点，提出一种基于BP神经网络的热误差预测模型，相较于传统方法，该方法具有更高的预测精度和泛化能力。
2.搭建重型数控机床热误差数据采集系统，获取机床在不同工况下的温度、位移等数据，建立了较为完善的热误差数据库，为模型训练和验证提供数据支撑。
3.对BP神经网络模型结构和参数进行优化，提高了模型的预测精度和效率，并分析了模型误差来源，为模型改进提供参考。
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] 蔡文兴,张强,李永刚,等. 基于改进粒子群算法的数控机床热误差补偿[J]. 机械工程学报, 2019, 55(13): 185-194.
[2] 毛伟,张晓辉,杨建国,等. 基于遗传算法优化LSTM的数控机床热误差建模[J]. 中国机械工程, 2022, 33(7): 139-146.
[3] 李亮,曾达幸,黄传辉,等. 基于WOA-BP神经网络的数控机床主轴热误差建模[J]. 机械设计与研究, 2021, 37(3): 139-143.
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