摘要
数控机床是现代制造业的关键装备，但其热误差问题严重制约着加工精度和稳定性的提升。
针对传统热误差建模方法精度有限、泛化能力不足等问题，近年来兴起了将遗传算法-支持向量机（GA-SVM）应用于数控机床热误差建模的研究。
GA-SVM结合了遗传算法（GA）全局寻优和支持向量机（SVM）良好泛化能力的优势，能够建立高精度、强鲁棒性的热误差预测模型。
本文首先阐述了数控机床热误差的产生机理、影响因素以及危害，进而分析了GA-SVM方法在热误差建模中的优势，并对国内外相关研究现状进行了综述，探讨了不同GA-SVM模型结构、参数优化策略以及应用效果。
最后，对GA-SVM方法在数控机床热误差建模中的未来发展方向进行了展望。
关键词：数控机床；热误差；遗传算法；支持向量机；建模
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，由于自身热源（如主轴电机、摩擦副等）或外部环境温度变化，导致机床部件产生不同程度的热变形，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遗传算法遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）是一种模拟自然界生物进化过程的全局优化搜索算法。
其基本思想是将问题的解编码为染色体，通过选择、交叉、变异等遗传操作，模拟自然选择和优胜劣汰的机制，逐步淘汰适应度低的个体，保留适应度高的个体，最终找到最优解或近似最优解。
1.3支持向量机支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种基于统计学习理论的机器学习算法，其基本思想是在高维特征空间中寻找一个最优超平面，将不同类别的数据点尽可能分开。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，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。
