| 摘要 | 第7-8页 |
| abstract | 第8-9页 |
| 主要符号注释表 | 第13-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-22页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第15页 |
| 1.2 数控机床热误差补偿的研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.1 温度和热误差测量现状 | 第16页 |
| 1.2.2 温度测点布置优化研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.3 热误差补偿建模理论研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 温度传感器布置策略 | 第18-20页 |
| 1.4 课题研究综述 | 第20-21页 |
| 1.4.1 课题的来源 | 第20页 |
| 1.4.2 课题研究目标 | 第20页 |
| 1.4.3 拟解决的关键性问题 | 第20页 |
| 1.4.4 技术路线 | 第20-21页 |
| 1.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第2章 HMC500机床结构及其关键部分说明 | 第22-27页 |
| 2.1 HMC500的结构分析 | 第22-23页 |
| 2.1.1 机床的整体结构 | 第22-23页 |
| 2.1.2 HMC500主轴箱 | 第23页 |
| 2.2 主轴结构及其主要参数 | 第23-26页 |
| 2.2.1 主轴的结构 | 第23-24页 |
| 2.2.2 主轴电机 | 第24页 |
| 2.2.3 主轴轴承 | 第24-25页 |
| 2.2.4 轴承配置 | 第25页 |
| 2.2.5 轴承参数 | 第25页 |
| 2.2.6 主轴系统的冷却 | 第25-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 主轴系统热误差测点的优化 | 第27-44页 |
| 3.1 聚类分析概述 | 第27-32页 |
| 3.1.1 模糊聚类分析理论基础 | 第27-29页 |
| 3.1.2 模糊聚类分析方法 | 第29-32页 |
| 3.2 灰色系统理论概述 | 第32-34页 |
| 3.2.1 灰色关联分析模型 | 第32-34页 |
| 3.3 HMC500主轴单元温度场和热误差的测量 | 第34-39页 |
| 3.3.1 实验平台的检测系统设计 | 第34页 |
| 3.3.2 实验中用到的设备仪器 | 第34-37页 |
| 3.3.3 温度与热误差测量实验 | 第37-39页 |
| 3.4 HMC500主轴系统测温点的优化 | 第39-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 HMC500主轴系统热源与温度场分析与计算 | 第44-58页 |
| 4.1 机床的传热机理 | 第44-46页 |
| 4.1.1 热量传递方式 | 第44-45页 |
| 4.1.2 稳态热温度场和瞬态温度场 | 第45-46页 |
| 4.2 HMC500主轴系统的热源及其发热量计算 | 第46-48页 |
| 4.2.1 HMC500热源分析 | 第46-47页 |
| 4.2.2 轴承发热分析与计算 | 第47-48页 |
| 4.3 基于有限元法的HMC500主轴系统温度场计算与分析 | 第48-57页 |
| 4.3.1 ANSYSWorkbench17.0有限元分析 | 第48-49页 |
| 4.3.2 主轴系统热边界条件计算 | 第49-51页 |
| 4.3.3 主轴系统对流换热系数计算 | 第51-53页 |
| 4.3.4 主轴系统的热特性仿真计算 | 第53-55页 |
| 4.3.5 主轴系统的热变形 | 第55页 |
| 4.3.6 HMC500主轴温度测量实验验证 | 第55-57页 |
| 4.4 本章小论 | 第57-58页 |
| 第5章 HMC500主轴热误差建模方法及其预测 | 第58-65页 |
| 5.1 模糊神经网络热误差建模方法与应用 | 第58-61页 |
| 5.1.1 模糊数学 | 第58页 |
| 5.1.2 Takagi–Sugen模型 | 第58页 |
| 5.1.3 Takagi–Sugen模糊理论 | 第58-60页 |
| 5.1.4 训练算法流程 | 第60-61页 |
| 5.2 热误差模糊神经网络建模与验证 | 第61-64页 |
| 5.3 本章小结 | 第64-65页 |
| 总结与展望 | 第65-67页 |
| 总结 | 第65页 |
| 展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学位论文 | 第74-75页 |
| 附录B 基于T-S模糊模型的程序 | 第75-80页 |
