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针对数控机床热误差补偿领域中亟待解决的问题，开展深入的理论与实验研究工作，以便进一步提高数控机床的加工精度。研究中应用神经网络理论，建立数控机床热误差补偿模型；在如何采集数控机床温度数据、如何检测刀具相对于工件的热误差方面进行了实验和研究；设计出微执行机构以实现热误差微位移补偿。
本研究引入有限元分析理论，通过使用ANSYS分析软件分析数控机床整机的热特性，从理论方面估算出机床热误差量并初步确定了温度敏感区，取得较好的结果，为热误差检测和温度数据采集奠定良好的基础；建立起数控机床热误差补偿的神经网络模型，利用试验检测出来的数据对该模型的结构性能进行训练和预报；设计出以压电陶瓷为驱动器的微执行机构。
在整个热误差补偿系统中，准确而全面地获取实验数据是实现系统功能的关键。本研究投入大量精力和时间对数控机床ZK7640进行实验数据的采集；对神经网络模型进行训练，使整个热误差补偿系统获得不错的效果。