摘要
数控机床是现代制造业的重要装备，其加工精度直接影响着产品的质量和性能。
然而，数控机床在加工过程中受热变形的影响，会产生热误差，从而降低加工精度。
为了提高数控机床的加工精度，需要对热误差进行建模与补偿。
传统方法难以准确地描述热误差的非线性、时变性等复杂特性。
神经网络作为一种强大的非线性映射工具，具有自学习、自适应和容错性强等优点，在数控机床热误差建模领域展现出巨大的潜力。
本文综述了近年来国内外学者在基于神经网络的数控机床热误差建模方面的研究成果，分析了不同神经网络模型的优缺点，并对未来的研究方向进行了展望。
关键词：数控机床；热误差；神经网络；建模；补偿
1.1数控机床热误差
数控机床热误差是指机床在加工过程中，由于内部热源(如主轴电机、摩擦热等)和外部热源(如环境温度变化、切削液等)的影响，导致机床各部件产生不同的热变形，进而影响刀具与工件之间的相对位置精度，最终导致加工误差。
1.2热误差的危害
热误差是影响数控机床加工精度的主要因素之一，其误差值可占总误差的40%~70%。
热误差的存在会导致以下问题：
降低加工精度：热变形会改变刀具和工件之间的相对位置，导致加工尺寸和形状误差。
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