针对磨齿机在磨削加工时,电主轴存在热致误差等问题,提出基于模糊神经网络（FNN）建立电主轴热误差模型的方法.分析电主轴内部的热生成和热传递机理,得到内部的传热规律.通过计算热载荷和边界条件,利用有限元分析（FEA）软件对电主轴系统的温度场和热变形进行数值模拟,得到电主轴系统中温升和热变形最大的部位.通过电主轴热误差实验获得温度和热变形数据,分别训练模糊神经网络和BP神经网络,建立温度场和热变形之间的热误差模型,对主轴热误差进行预测.结果显示：在电主轴径向热误差预测模型中,模糊神经网络模型和BP模型的建模精度分别为96.74%和89.77%.这表明模糊神经网络模型建立的热误差模型,在拟合和预测精度上优于BP神经网络模型.

文章针对小型齿轮加工人工上下料的不足,提出了一种基于工业机器人上下料技术实现小型齿轮柔性加工的设计方案。根据齿轮零件加工要求,分析零件加工工艺,确定系统组成、布局及工作流程;采用西门子S7-1500PLC作为主控制器,通过MODBUS-TCP通信协议,实现主控PLC与机器人、数控机床及其他辅助设备之间的数据传输;最后,规划机器人的运动轨迹,编写机器人上下料程序。试验结果表明,该设计方案可省时、省力、高效地完成齿轮加工自动上下料任务,实现小型齿轮的大批量、自动化生产。