摘要
热误差是影响数控机床加工精度的一个重要因素，对其进行准确建模是实现热误差补偿、提高机床加工精度的关键。
传统的热误差建模方法，如多项式拟合、神经网络等，存在精度有限、泛化能力不足等问题。
近年来，深度学习作为一种新兴的人工智能技术，在特征提取、非线性拟合等方面展现出巨大潜力，为热误差建模提供了新的思路。
本文首先介绍了热误差的产生机理及影响因素，阐述了深度学习的基本原理，并在此基础上，综述了基于深度学习的热误差建模研究现状。
重点分析了不同深度学习模型在热误差建模中的应用，包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、深度置信网络(DBN)等，并对各种方法的优缺点进行了比较。
最后，总结了当前研究中存在的问题，并展望了未来的发展趋势。
关键词：热误差建模；深度学习；卷积神经网络；循环神经网络；深度置信网络
1.1热误差热误差是指机床在运行过程中，由于内部热源和外部环境温度变化引起的机床部件热膨胀或收缩，导致加工零件尺寸和形状误差的现象。
它是影响数控机床加工精度的主要因素之一，尤其是在精密加工和超精密加工领域，热误差的影响尤为显著。
1.2深度学习深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和功能的机器学习方法，通过构建多层神经网络模型，对数据进行自动特征提取和非线性映射，从而实现对复杂数据规律的学习和预测。
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