高速铣削电主轴热特性分析及热误差补偿方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.1 高速电主轴发展现状 | 第15页 |
| 1.2.2 高速电主轴热特性研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.3 热误差补偿与建模研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 项目的来源与本文主要研究内容 | 第18-20页 |
| 1.3.1 项目来源 | 第18页 |
| 1.3.2 本文的主要研究内容 | 第18-20页 |
| 第二章 电主轴单元热源与传热机理分析 | 第20-41页 |
| 2.1 电主轴单元 | 第20-24页 |
| 2.1.1 电主轴电机 | 第21-22页 |
| 2.1.2 电主轴轴承 | 第22-23页 |
| 2.1.3 电主轴的冷却系统 | 第23-24页 |
| 2.2 电主轴单元热源及其发热 | 第24-29页 |
| 2.2.1 电机发热分析与计算 | 第24-26页 |
| 2.2.2 轴承生热分析与计算 | 第26-29页 |
| 2.3 电主轴单元传热机理与传热参数计算 | 第29-40页 |
| 2.3.1 传热基础理论 | 第29-32页 |
| 2.3.2 电机传热分析与计算 | 第32-35页 |
| 2.3.3 主轴轴承传热分析与计算 | 第35-39页 |
| 2.3.4 电主轴其他位置传热分析与计算 | 第39-40页 |
| 2.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 电主轴单元热特性分析 | 第41-54页 |
| 3.1 电主轴有限元模型建模 | 第41-45页 |
| 3.1.1 有限元模型处理与建模步骤 | 第41-42页 |
| 3.1.2 有限元分析中接触区热阻的转换及设置 | 第42-45页 |
| 3.2 电主轴单元热稳态分析 | 第45-48页 |
| 3.2.1 额定转速下电主轴温度场特性 | 第45-47页 |
| 3.2.2 不同转速下轴承温升特性 | 第47-48页 |
| 3.3 电主轴的热-结构耦合分析 | 第48-52页 |
| 3.3.1 热-结构耦合仿真方法 | 第48-49页 |
| 3.3.2 热-结构耦合分析 | 第49-52页 |
| 3.4 电主轴单元热态特性改善措施 | 第52-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 电主轴单元误差检测与分析 | 第54-61页 |
| 4.1 电主轴试验平台 | 第54-56页 |
| 4.1.1 多通道数据采集仪 | 第54-55页 |
| 4.1.2 电涡流位移传感器 | 第55-56页 |
| 4.1.3 标准球目标 | 第56页 |
| 4.2 电主轴热误差试验方案 | 第56-58页 |
| 4.2.1 传感器布置 | 第56-57页 |
| 4.2.2 试验方法 | 第57-58页 |
| 4.3 电主轴热误差数据采集 | 第58-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 电主轴单元热误差建模方法研究 | 第61-79页 |
| 5.1 基于多元线性回归的热误差模型 | 第61-69页 |
| 5.1.1 多元线性回归分析基本理论 | 第61页 |
| 5.1.2 多元线性回归热误差建模应用 | 第61-69页 |
| 5.2 人工神经网络基本理论 | 第69-72页 |
| 5.2.1 神经元模型 | 第69-71页 |
| 5.2.2 神经网络结构 | 第71-72页 |
| 5.3 基于径向基(RBF)神经网络的热误差模型 | 第72-78页 |
| 5.3.1 径向基神经网络模型 | 第72-73页 |
| 5.3.2 径向基神经网络的具体实现 | 第73-74页 |
| 5.3.3 径向基神经网络学习算法及设计方法 | 第74-75页 |
| 5.3.4 径向基神经网络热误差建模应用 | 第75-78页 |
| 5.4 本章小结 | 第78-79页 |
| 总结与展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第85-87页 |
| 致谢 | 第87页 |
