1. 题目来源
数控矫直技术作为一种先进的金属板材加工方法，在航空航天、汽车制造、船舶制造等领域具有广泛的应用。
随着现代工业对产品精度和效率要求的不断提高，数控矫直机的加工精度和效率成为制约其发展的关键因素之一。
而进给系统作为数控矫直机的核心执行机构，其精度直接影响着最终的矫直效果。
2. 应完成的主要内容
本论文应完成以下主要内容：
1.对数控矫直进给系统进行概述，包括其结构组成、工作原理、技术特点等，并分析进给系统误差的产生机理和影响因素。
2.对数控矫直进给系统的主要误差源进行分析，包括传动链误差、测量系统误差、控制系统误差以及环境因素等，并建立相应的误差模型。
3.研究基于特定方法的误差建模与分析方法，例如基于神经网络、遗传算法等智能算法的误差建模方法，并对所建立的误差模型进行参数辨识和精度验证。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.本任务要求学生在导师的指导下，独立完成论文的选题、文献调研、方案设计、仿真实验、结果分析、论文撰写等环节。
2.学生需要阅读相关的文献资料，掌握数控矫直技术、误差分析、误差补偿等方面的基础知识，并学习相关的仿真软件和实验操作技能。
3.学生需要按照学校规定的学术论文格式规范撰写论文，并按时提交论文初稿、修改稿和最终稿。
4. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
5. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 刘胜男，宋轶民，王伟，等.基于遗传算法的数控机床进给系统误差补偿[J].机械设计与制造，2023(01):257-261.
2. 张晓辉，孟凡路，周超.基于改进鲸鱼算法的数控机床误差补偿方法[J].机械设计与制造，2022(12):265-269.
3. 李强，张志强，王晓辉.基于神经网络的数控机床进给系统误差建模与补偿[J].机械工程学报，2022,58(11):139-148.
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