摘要
数控机床是现代制造业的重要装备，但其热误差问题严重影响加工精度。
针对传统热误差建模方法精度有限的问题，提出基于遗传算法(GA)优化支持向量机(SVM)的数控机床热误差建模方法。
GA用于优化SVM的关键参数，提高模型泛化能力，实现对数控机床热误差的精确预测。
关键词：数控机床；热误差；遗传算法；支持向量机；预测模型
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、摩擦热等)和外部环境温度变化，导致机床结构部件产生热变形，进而影响加工精度的现象。
热误差是影响数控机床加工精度的主要因素之一，其具有非线性、时变性和复杂性的特点，难以准确预测和补偿。
1.2遗传算法(GA)遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的全局优化算法，其通过模拟自然选择、交叉和变异等操作，在解空间中搜索最优解。
GA具有全局搜索能力强、鲁棒性好等优点，适用于解决复杂非线性优化问题。
1.3支持向量机(SVM)支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法，其在解决小样本、高维和非线性问题方面具有显著优势。
SVM通过构建最优超平面将样本数据进行分类或回归预测，其核心思想是最大化分类间隔并最小化误差。
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