1. 本选题研究的目的及意义
随着制造业对加工精度和效率要求的不断提高，数控机床正朝着高速、高精、高效的方向发展。
然而，数控机床在加工过程中由于自身热源(如主轴电机、摩擦副等)以及外部环境温度变化的影响，会产生不可忽视的热变形，进而导致热误差，严重影响加工精度，成为制约数控机床加工质量提升的关键因素之一。
为了提高数控机床的加工精度和稳定性，对热误差进行有效建模和补偿至关重要。
2. 本选题国内外研究状况综述
数控机床热误差补偿技术一直是国内外学者研究的热点，近年来，国内外学者在数控机床热误差建模领域取得了丰富的研究成果，各种模型和方法层出不穷，大致可分为两大类：基于物理机理的建模方法和基于数据驱动的建模方法。
1. 国内研究现状
国内学者在数控机床热误差建模方面开展了大量研究工作，并在理论和应用方面取得了一定的进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将以GA-SVM为基础，建立数控机床热误差预测模型，并通过实验验证模型的有效性。
主要研究内容包括：
1.分析数控机床热误差产生机理及影响因素，为热误差建模提供理论基础。
2.研究支持向量机回归机理，并利用遗传算法对SVM的参数进行优化，构建GA-SVM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、实验研究和仿真模拟相结合的方法，具体步骤如下：
1.首先，进行文献调研，了解国内外数控机床热误差建模的研究现状，掌握GA-SVM的基本原理和应用方法。
2.其次，分析数控机床热误差产生的机理和影响因素，建立热误差预测模型的理论基础。
3.然后，研究GA-SVM算法，利用遗传算法对SVM的参数进行优化，构建GA-SVM热误差预测模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下两个方面：
1.将遗传算法(GA)用于SVM的参数优化，构建基于GA-SVM的数控机床热误差预测模型。
相较于传统的SVM参数寻优方法，GA可以克服局部最优解的缺陷，找到全局最优解，从而提高模型的预测精度和泛化能力。
2.构建基于GA-SVM的数控机床热误差预测模型，并通过实验验证模型的有效性。
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] 严义,毛欢,王时龙.数控机床热误差预测技术研究综述[J].机械,2020,47(09):1-6,27.
[2] 雷蕾,李海超,李亮,等. 基于改进灰狼算法和最小二乘支持向量机的数控机床热误差建模[J]. 机械工程学报,2021,57(10):216-226.
[3] 邵忍平,丁国富,王民. 基于GA-LSSVM的数控机床主轴热变形预测[J]. 组合机床与自动化加工技术,2021(10):158-161.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
