数控机床是机械生产的主要装备,其加工精度决定了产品的质量,提高机床加工精度能够极大地推动工业化进程。对数控机床热误差进行测量研究,建立高精度的热误差模型是本文的主要目的,通过热误差补偿技术可以提高机床加工精度。本文主要使用了有限元分析方法对数控机床CK6142的主轴箱装配体进行热-结构耦合分析,并得到了以下结论:轴承与主轴和主轴箱接触区域为热敏感区域,结合传感器的类型,确定了温度、位移传感器的安装位置。使用C++Builder软件进行编程,建立了多通道采集系统,完成了实验数据的采集。使用相关性分析和模糊聚类法对多组温度测点数据进行优化分类,得到了两种较好的分类结果,参考与热误差的相关系数确定了各自的优化测点,最终通过对比相应的模型精度得知,采用相关性分析进行测点优化的方案更好。使用多元线性回归分析和BP神经网络的方法对热误差进行建模,并结合不同的测点方案建立了多个热误差模型,对比模型的精度可得:温度测点较多时神经网络建模精度较高;而测点较少时多元线性回归模型更好,这是由于神经网络需要大量样本训练的缘故。最后通过实验对最优模型进行了验证,实验表明,热误差模型预测精度较高,达到了研究目的。建立的热误差模型具有较高精度,满足热误差补偿的要求,为补偿技术的实现提供了基础。同时表明测点优化方案的正确性,为热误差建模和补偿提供了一条经济、方便的道路,加快了补偿技术的发展。