1. 毕业设计（论文）主要内容：

热误差是数控机床等精密加工机械的最大误差源之一。

本文主要是对基于bp神经网络的重型数控机床热误差建模的研究。

利用灰色聚类分组或相关分析法等方法对温度变量进行分组并提取热敏感点，利用遗传算法等对bp神经网络的拓扑结构进行优化，设定输出层残差误差限，实现对网络阈值与权值的有效优化。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

（1）查阅相关文献资料15篇以上（其中近5年外文文献不少于3篇)，了解本研究领域的基本理论、关键技术与研究现状。

（2）完成开题报告。

（3）研究热误差建模方法，利用matlab，java或python等语言完成对重型数控机床热误差建模的仿真实验。

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

（1）第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。

（2）第4－5周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉开发环境。

（3）6－9周：编程实现各算法，并进行仿真调试。

4. 主要参考文献

[1] 杨建国. 数控机床误差实时补偿技术[m]. 北京：机械工业出版社, 2013.

[2] 刘思峰, 郭天榜, 党耀国, 等. 灰色系统理论及其应用[m]. 北京：科学出版社, 1999（第二版）

[3] y. li, w. zhao, s. lan, et al. a review on spindle thermal error compensation in machine tools[j]. international journal of machine tools and manufacture. 2015, 95: 20-38.