1.一种数控设备的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：采集工件表面温度分布数据并获取工件CAD模型；将工件表面温度分布数据导入工件CAD模型进行内部温度传导反演，得到第一工件内部温度分布图；

步骤S2：识别工件非关键区域；对工件非关键区域进行预切削测试，以采集切削过程温度；基于切削过程温度对工件进行非线性热膨胀建模，得到工件热膨胀特性模型；

步骤S3：获取第二工件内部温度分布图，其中，第二工件内部温度分布图表征工件在正式加工之前的初始热状态；将第二工件内部温度分布图代入工件热膨胀特性模型预测工件，预测热膨胀状态趋势，生成工件热膨胀趋势图；

步骤S4：根据工件热膨胀趋势图实时调整工件的刀具加工路径，得到刀具加工优化路径数据；

步骤S5：基于刀具加工优化路径数据调整微射流冷却系统的控制参数，得到冷却介质调控参数；根据工件热膨胀趋势图与冷却介质调控参数构建冷却暂停周期方案，并根据冷却暂停周期方案生成数控设备热膨胀控制策略。

2.根据权利要求1所述的数控设备的控制方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：步骤S11：采集工件表面温度分布数据并获取工件CAD模型；

步骤S12：将工件表面温度分布数据映射到工件CAD模型的表面，生成工件三维热分布模型；

步骤S13：获取工件材料热物理参数，将工件材料热物理参数输入工件三维热分布模型中进行工件内部温度传导反演，得到第一工件内部温度分布图。

3.根据权利要求1所述的数控设备的控制方法，其特征在于，步骤S2中所述识别工件非关键区域，具体为：获取工件加工工艺要求文件；

将工件加工工艺要求文件中的工件需加工区域记为关键加工区域，并将关键加工区域在工件CAD模型中标注，得到工件区域标注模型，其中，将工件区域标注模型中标注的关键加工区域以外的工件区域记为初始工件非关键区域；

使用自动化微维氏硬度计在工件表面预设点位进行硬度测试，压头加载力设定为

0.5N，加载时间为10秒，测量压痕对角线长度并转换为硬度值，生成工件表面硬度分布数据；

基于工件表面硬度分布数据计算工件表面硬度的平均值、标准差和变异系数，生成工件材料硬度特性参数，其中，所述变异系数为所述标准差与所述平均值的比值；

按照预设的网格划分标准将工件区域标注模型的表面进行网格划分，同时将工件表面硬度分布数据映射到工件区域标注模型中对应网格，得到工件网格硬度分布数据；

根据工件材料硬度特性参数对工件网格硬度分布数据中每个网格进行材料均匀性评估并标注，得到工件材料均匀性分布区域数据；

将工件材料均匀性分布区域数据中的初始工件非关键区域中材料均匀性评估合格的网格区域记为待选工件非关键区域；

将工件材料均匀性分布区域数据中面积最大的待选工件非关键区域记为工件非关键区域。

4.根据权利要求1所述的数控设备的控制方法，其特征在于，步骤S2中所述对工件非关键区域进行预切削测试，并进行切削过程温度采集，具体为：获取工件材料均匀性分布区域数据，基于工件材料均匀性分布区域数据构建工件非关键区域的试切削路径；

获取工件材料特性数据；

根据工件材料特性数据设定所述试切削路径的切削速度、进给量和背吃刀量，形成具体工艺参数试切削方案，其中，所述切削速度范围设定为30‑150m/min，所述进给量范围为

0.05‑0.2mm/r，所述背吃刀量固定为0.05mm；

基于具体工艺参数试切削方案生成若干组试切削工艺参数，其中，每组试切削工艺参数表征一个模拟试验条件；

基于若干组试切削工艺参数与工件材料均匀性分布区域数据根据所述试切削路径进行渐进式试验切削模拟，并进行数据采集，得到切削力‑切削热数据集；

根据切削力‑切削热数据集对若干组试切削工艺参数进行稳定性评估与筛选，得到渐进式试切削工艺参数；

利用所述试切削路径与渐进式试切削工艺参数对工件非关键区域进行预切削测试，并进行切削过程温度采集，得到切削过程温度。

5.根据权利要求1所述的数控设备的控制方法，其特征在于，步骤S2中所述基于切削过程温度对工件进行非线性热膨胀建模，具体为：对切削过程温度进行时域和频域特征提取，得到温度响应特征向量；

基于温度响应特征向量采用长短期记忆网络构建切削温度时序预测模型，其中，切削温度时序预测模型的隐藏层设置为128个神经元，训练轮数为200轮，学习率设为0.001，使用均方根误差作为损失函数；

采集工件在预设的固定监测周期内的实时温度数据，将所述实时温度数据输入至切削温度时序预测模型进行未来温度变化趋势预测，生成切削温度变化预测曲线；

获取试切削尺寸‑温度测量数据集，其中，试切削尺寸‑温度测量数据集表征试切削过程中尺寸变化与温度变化的对应关系；

对尺寸‑温度测量数据集进行多源误差补偿，得到修正尺寸‑温度测量数据集，其中，所述多源误差补偿包括环境温度波动补偿与测量设备漂移补偿；

对修正尺寸‑温度测量数据集进行热膨胀位移提取，得到热膨胀位移纯净数据；

基于热膨胀位移纯净数据与切削温度变化预测曲线进行相关性拟合，得到工件实际热膨胀测量结果；

对工件实际热膨胀测量结果进行温度响应特性解析，得到工件温度敏感热膨胀系数；

对工件温度敏感热膨胀系数进行各向异性特征提取，得到工件各向异性特征参数，其中，工件各向异性特征参数表征工件在不同方向上的热膨胀差异；

基于工件各向异性特征参数与温度敏感热膨胀系数构建三向热膨胀系数矩阵；

获取工件三维热分布模型，利用三向热膨胀系数矩阵与工件三维热分布模型进行热膨胀场计算，得到工件热膨胀位移场；

基于工件三维热分布模型与工件热膨胀位移场构建工件热膨胀特性模型。

6.根据权利要求3所述的数控设备的控制方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：步骤S41：根据工件热膨胀趋势图对所述关键加工区域进行尺寸变化量预测，得到区域膨胀预测数据；基于区域膨胀预测数据与工件CAD模型进行热膨胀敏感性评估与分级，得到热敏感区域分级数据；

步骤S42：获取原始刀具路径，对热敏感区域分级数据与原始刀具路径进行空间映射关联，得到加工路径敏感段识别数据；

步骤S43：根据加工路径敏感段识别数据对原始刀具路径进行分段标记，得到加工路径分段索引数据；

步骤S44：基于加工路径分段索引数据对原始刀具路径中各分段路径进行差异化补偿量计算，得到热膨胀分段补偿向量；对热膨胀分段补偿向量进行空间平滑，得到热膨胀敏感区域补偿策略；

步骤S45：基于工件CAD模型根据热膨胀敏感区域补偿策略进行热应力场计算，得到工件内部应力分布数据；基于工件内部应力分布数据对工件进行材料弹塑性变形模拟，得到工件弹性回弹预测数据；

步骤S46：根据工件弹性回弹预测数据对工件进行工序间几何误差累积，得到工序误差累积数据；

步骤S47：基于工序误差累积数据对原始刀具路径中的加工工序进行补偿优先级排序，得到工序补偿顺序数据；

步骤S48：根据工序补偿顺序数据与工件弹性回弹预测数据制定工序补偿方案；基于工序补偿方案对原始刀具路径进行优化调整，得到刀具加工优化路径数据。

7.根据权利要求1所述的数控设备的控制方法，其特征在于，步骤S5中所述基于刀具加工优化路径数据调整微射流冷却系统的控制参数，具体为：对刀具加工优化路径数据进行切削热生成预测，得到热量分布预测数据；

根据热量分布预测数据对工件表面进行冷却需求评估，得到冷却区域划分数据；

基于冷却区域划分数据对微射流喷嘴进行空间配置规划，得到喷嘴布局方案；

根据喷嘴布局方案对微射流喷嘴进行微射流流体流动模拟，得到流体参数分布数据；

基于流体参数分布数据计算冷却效率，得到冷却效率分布图；

根据冷却效率分布图与热量分布预测数据进行热平衡优化，得到温度控制目标数据；

基于温度控制目标数据设计微射流冷却参数，得到冷却压力流量映射表；

根据冷却压力流量映射表对微射流控制系统进行参数配置，得到冷却介质调控参数。

8.根据权利要求1所述的数控设备的控制方法，其特征在于，步骤S5中所述根据工件热膨胀趋势图与冷却介质调控参数构建冷却暂停周期方案，具体为：基于冷却介质调控参数与工件热膨胀趋势图对工件进行温度稳定性评估，得到温度波动预测数据；

根据温度波动预测数据对工件的加工过程进行冷却间歇策略构建，得到冷却周期时间表；

基于冷却周期时间表进行间歇冷却模式热效应模拟，得到间歇冷却温度响应数据；

根据间歇冷却温度响应数据进行冷却周期调整，得到冷却暂停周期方案。

9.一种数控设备的控制系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的数控设备的控制方法，该数控设备的控制系统包括：温度反演模块，用于采集工件表面温度分布数据并获取工件CAD模型；基于工件表面温度分布数据与工件CAD模型进行内部温度传导反演，得到第一工件内部温度分布图；

热膨胀建模模块，用于识别工件非关键区域；对工件非关键区域进行预切削测试，并进行切削过程温度采集，得到切削过程温度；基于切削过程温度对工件进行非线性热膨胀建模，得到工件热膨胀特性模型；

热状态预测模块，用于获取第二工件内部温度分布图，其中，第二工件内部温度分布图表征工件在正式加工之前的初始热状态；基于第二工件内部温度分布图与工件热膨胀特性模型预测工件在预测热膨胀状态趋势，生成工件热膨胀趋势图；

路径优化模块，用于根据工件热膨胀趋势图实时调整工件的刀具加工路径，得到刀具加工优化路径数据；

冷却控制模块，用于基于刀具加工优化路径数据调整微射流冷却系统的控制参数，得到冷却介质调控参数；根据工件热膨胀趋势图与冷却介质调控参数构建冷却暂停周期方案，并根据冷却暂停周期方案生成数控设备热膨胀控制策略。

10.一种计算机可读介质，其特征在于，存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至8任一项所述的一种数控设备的控制方法的程序。