열 변형은 연삭기 가공 정밀도에 영향을 미치는 주요 요인으로, 공작기계 정밀도의 추가 향상을 심각하게 제한합니다. 열 오차 예측의 정확도를 향상시키기 위해 열 전도 및 합성곱 신경망 기반의 연삭기 주축 열 오차 예측 방법이 제안되었습니다. 열 전도 이론에 따라 주축 표면과 외부 환경의 온도 차이 및 열 변수 간의 매핑 관계가 도출되어 재료 열 변형의 본질이 밝혀졌습니다. 그 후, 온도 차이를 입력으로 하고 주축 열 변형량을 출력으로 하는 신경망 열 오차 예측 모델이 구축되었습니다. 이 모델은 온도 차이, 열 에너지 증분, 시간 변수 및 열 변형량에 각각 대응하는 4개의 신경망 층을 갖추고 있습니다. 역전파 알고리즘을 사용하여 이 예측 모델을 학습시키고 모델 매개변수를 계산했습니다. 마지막으로 SINUMERIK 840D CNC 제어기를 기반으로 연삭기 주축 열 오차 보상 시스템이 개발되었으며, 특정 CNC 연삭기에서 검증되었습니다. 결과는 주축 열 오차 보상 후 연삭기의 가공 정밀도가 41.7% 향상되었음을 보여 주었으며, 본 논문에서 제안한 주축 열 오차 예측 모델의 유효성과 실현 가능성을 입증했습니다.

열 전도;열 오차;역전파 알고리즘;신경망;연삭기 주축