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面向复杂曲面的在机检测系统误差补偿技术研究

摘要第3-4页
ABSTRACT第4页
字母注释表第12-14页
第一章 绪论第14-21页
    1.1 研究背景和意义第14-15页
    1.2 国内外研究现状第15-19页
        1.2.1 在机检测技术的国内外研究现状第15-17页
        1.2.2 在机检测测点规划国内外研究现状第17页
        1.2.3 在机检测误差补偿的国内外研究现状第17-19页
    1.3 课题研究的内容第19-21页
第二章 在机检测系统的组成与测量误差分析第21-27页
    2.1 在机检测系统组成和工作原理第21-24页
        2.1.1 在机检测系统组成第21-23页
        2.1.2 在机检测系统工作原理第23-24页
    2.2 在机检测系统主要误差分析第24-26页
        2.2.1 测头半径误差第24-25页
        2.2.2 预行程误差第25页
        2.2.3 测点规划第25页
        2.2.4 机床几何误差第25页
        2.2.5 力变形误差第25-26页
        2.2.6 热变形误差第26页
    2.3 本章小结第26-27页
第三章 基于STL三角网格模型的在机检测系统测点规划第27-46页
    3.1 引言第27页
    3.2 三角网格模型的拓扑重建方法第27-30页
        3.2.1 三角网格模型的特点及缺陷第27-29页
        3.2.2 三角网格模型的拓扑重建方法第29-30页
    3.3 曲面测量的测点自适应生成第30-45页
        3.3.1 截面线法的测量原理第31页
        3.3.2 截交点的生成第31-37页
        3.3.3 截面线的生成第37-39页
        3.3.4 基于弦高法的测点自适应规划第39-42页
        3.3.5 测点规划的实现步骤与实例验证第42-45页
    3.4 本章小结第45-46页
第四章 在机检测系统测头预行程误差分析及其补偿方法第46-56页
    4.1 测头的工作原理第46-47页
    4.2 预行程误差的产生第47-48页
    4.3 预行程误差补偿方法第48-49页
    4.4 标准球的实际测量第49-51页
        4.4.1 标准球的测点规划第49-50页
        4.4.2 标准球的测量过程及测量数据的处理第50-51页
    4.5 基于正则化径向基(RBF)神经网络的预行程误差预测建模第51-55页
        4.5.1 径向基(RBF)神经网络原理第51-53页
        4.5.2 RBF神经网络参数的确定第53-54页
        4.5.3 基于RBF神经网络测头预行程误差预测的Matlab实现第54-55页
    4.6 本章小结第55-56页
第五章 在机检测系统测头半径误差分析及其补偿方法第56-71页
    5.1 测头半径误差补偿原理第56-58页
    5.2 网格顶点法矢的计算第58-61页
        5.2.1 现有法矢计算方法的比较第58-61页
        5.2.2 顶点法矢估算公式第61页
    5.3 顶点法矢估算方法的比较第61-64页
        5.3.1 结果分析第64页
    5.4 触测点法矢计算第64-68页
        5.4.1 重心坐标法推导过程第64-66页
        5.4.2 重心坐标法实例验证第66-68页
    5.5 半径误差补偿实例验证第68-69页
    5.6 在机检测的测头误差补偿实现第69-70页
    5.7 本章小结第70-71页
第六章 在机检测系统软件的开发与实验验证第71-78页
    6.1 在机检测系统软件的功能模块介绍第71-72页
    6.2 实验平台的搭建第72-74页
    6.3 曲面零件在机检测精度实验验证第74-77页
    6.4 本章小结第77-78页
第七章 总结与展望第78-80页
参考文献第80-84页
发表论文和参加科研情况说明第84-85页
致谢第85页

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