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热误差和切削力误差是影响数控机床精度的最重要的两个误差源，误差补偿技术是一种消除机床误差经济有效的方法，而有效的误差补偿依赖于准确的误差模型。在对切削加工过程中的热变形和切削力分析的基础上，选取合理的参量，采用BP神经网络和PSO算法相结合的优化方法建立了热误差和切削力综合模型。BP-PSO建模方法改善了网络模型的收敛速度和预测精度。基于所建误差模型，对一台精密车削中心加工实时补偿后使得径向加工误差从27μm提高到8μm，大大提高了车削加工中心的加工精度，验证了模型精度。