东京大学的田中峻大学院生和木崎通讲师等人开发了一种新技术，能够通过机床的温度分布，以10微米（微米为百万分之一）的精度预测热变形。该技术通过在装置上贴附300个温度传感器，详细测量温度分布，成功可视化了在运转过程中热量扩散导致刀具刃口偏移的情况。传统方法中，由于数据量庞大，分析较为困难。
研究团队在三轴横型铣床上贴附了约300个温度传感器，测量了设备运转中的温度变化。采用磁铁附着和单一线缆连接的温度传感器阵列，以及涂抹中央处理器（CPU）冷却用的热传导膏，以提高测量精度。
通过温度分布，研究人员建立了热变形的预测模型。使用有限元法（FEM）进行热变形的仿真，估算刃口位移，结果误差为9.90微米。若不使用温度分布数据，则误差为31.5微米，精度提高了3倍以上。
通过数据分析方法如LASSO回归，分析温度传感器的贴附位置，可以根据预测精度推算所需的传感器数量。为达到10微米以内的误差，需要大约70个测量点。
实际应用中，机床的种类以及特定元素的选择会影响所需传感器的数量。随着测量点的增加，能估算出刃口的微米级变位，并可将结果反映到装置设计中。
未来，该技术将应用于多关节机器人等结构和热源布局不同的设备。对于工业机械，用户往往会超出制造商推荐条件进行操作，导致设备高负荷运行。若能积累不同操作状态下的热变形和磨损数据，可能通过热变形程度逆推用户的操作历史。
