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龙图腾网获悉天津大学申请的专利面向导轨精度的机床结构热敏点识别与热变形预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120087224B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510248147.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权面向导轨精度的机床结构热敏点识别与热变形预测方法是由田文杰;曹航宇;王丽娜;张相鹏;张大卫;高卫国设计研发完成，并于2025-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向导轨精度的机床结构热敏点识别与热变形预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了面向导轨精度的机床结构热敏点识别与热变形预测方法，属于数控机床加工技术领域，包括S1、利用热特性仿真分析软件对机床进行热特性分析，当数控机床的结构部件在受到热源影响时，其稳态温度场和热变形场的建立与分析；S2、选择热敏感点，优化温度监测点的数量与位置，用于实现使用少的热敏感点对结构部件热变形精确预测；S3、建立热误差预测模型，具体为热敏感点温度和结构部件关键热误差之间的关系，并通过计算机仿真验证利用所选热敏感点预测结构部件变形的准确性和有效性；本发明提供的面向导轨精度的机床结构热敏点识别与热变形预测方法，可实现精确预测结构部件的热变形。

本发明授权面向导轨精度的机床结构热敏点识别与热变形预测方法在权利要求书中公布了：1.面向导轨精度的机床结构热敏点识别与热变形预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、利用热特性仿真分析软件对机床进行热特性分析，当数控机床的结构部件在受到热源影响时，其稳态温度场和热变形场的建立与分析，具体包括： S11、简化机床模型，分析热源分布，计算热特性仿真分析所需的边界条件； S12、在给定的工况下获得整机达到稳态时的温度场、热变形场结果，并提取其中初步布置的若干温度测点的温度值和路径的热变形模拟结果； S2、选择热敏感点，优化温度监测点的数量与位置，用于实现使用少的热敏感点对结构部件热变形精确预测，具体包括： S21、将原始温度数据按不同工况列为温度矩阵，并进行数据标准化； S22、将标准化后的数据进行处理，建立模糊同态矩阵； S23、将模糊同态矩阵转换为模糊等价矩阵； S24、基于模糊等价矩阵进行聚类分析，确定分类结果，得到热敏感点； S3、建立热误差预测模型，具体为热敏感点温度和结构部件关键热误差之间的关系，并通过计算机仿真验证利用所选热敏感点预测结构部件变形的准确性和有效性，具体包括： S31、基于实验采集数据，构建热敏感点温度与结构件关键热变形之间的关系； S32、将模型所预测的热变形与实际仿真得到的热变形进行对比分析两者偏差，验证模型的准确性； 步骤S22中采用数据耦合解析方法建立模糊同态矩阵，，其中，表示与的相似程度；；，为索引变量，为原始数据矩阵中第个温度测点的第个测量值，为原始数据矩阵中第个温度测点的第个测量值，为第个温度测点的测量平均值，为第个温度测点的测量平均值； 步骤S23中将模糊同态矩阵转换为模糊等价矩阵为求的传递闭包，具体为：先通过自乘操作得到，再重复自乘得到，直至找到一个自然数k，满足特定条件：，令，从而得到模糊等价矩阵； 步骤S24具体为： 基于模糊等价矩阵，从闭区间[0,1]内选定多个不同的值，这些值决定不同的分类结果，以此达到对温度变量进行分类的目标；若满足条件，令=1，否则令=0，将模糊等价矩阵简化为布尔矩阵，实现动态分类过程；选择阈值[0,1]，计算模糊等价矩阵的截矩阵，记，当=1时，则和归为一类，重复此步骤，直至所有的温度测点被分组；然后通过紧凑分离商指标评估各类别，并据此确定最佳值和分类数，紧凑分离商指标定义为：，其中，为紧凑分离商指标；为分类数；为数据个数；为隶属度矩阵中的元素，表示第个样本对于第类的隶属度；为加权指数；表示类中各点与类中心的距离平方和，用于评价聚类的类内紧致性；表示最小的类与类中心的平方和，用于评价类间的分离性；表示第类的中心；表示各类中的第个点，表示第类的中心，选取小的一组作为模糊分类的最终结果；在对温度测点进行模糊聚类分组之后，再从每个类别中选择一个与热变形相关性强的测点，将其定义为热敏感点，将同类的测温点进一步筛选采用Pearson系数来进行计算：，其中，N是温度数据和热变形数据的数量；表示第个点温度值，表示所有温度数据的平均值，表示第个点的热变形，表示所有热变形数据的平均值，选择每个类别中Pearson系数计算结果大的温度测点为热敏感点。

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