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高速数控机床电主轴热误差机理分析与建模研究

摘要第1-10页
Abstract第10-12页
符号表第12-14页
第1章 绪论第14-30页
   ·课题背景、来源及意义第14-16页
   ·热误差补偿主要研究内容第16-18页
     ·热源分析第16-17页
     ·热误差机理分析第17页
     ·热误差辨识第17-18页
     ·关键测温点的优化选择第18页
     ·热误差建模第18页
   ·国内外热误差研究现状第18-28页
     ·温度场国内外研究现状第19-21页
     ·热误差分析与建模国内外研究现状第21-26页
     ·热误差测量与优化策略国内外研究现状第26-28页
   ·本文主要研究内容第28-30页
第2章 电主轴单元热源与温度场分析与计算第30-56页
   ·引言第30页
   ·高速电主轴结构类型第30-32页
   ·电主轴单元的热源及其发热量计算第32-37页
     ·电机发热分析与计算第32-34页
     ·轴承发热分析与计算第34-36页
     ·切削过程生成热第36-37页
   ·高速电主轴的传热机理第37-46页
     ·电主轴单元热量传递方式第38-39页
     ·主轴结构与流体热传递第39-40页
     ·电机热传递分析与计算第40-43页
     ·轴承热传递分析与计算第43-46页
   ·基于有限元法的电主轴温度场计算与分析第46-54页
     ·温度场问题的基本方程第46-48页
     ·温度场问题的有限单元法第48-52页
     ·电主轴温度场有限元分析第52-53页
     ·电主轴温度测量实验验证第53-54页
   ·本章小结第54-56页
第3章 电主轴单元热误差测点的优化第56-78页
   ·引言第56页
   ·聚类分析概述第56-62页
     ·模糊聚类分析理论基础第57-59页
     ·模糊聚类分析方法第59-62页
   ·灰色系统理论概述第62-68页
     ·灰色关联空间第63-64页
     ·灰色关联分析模型第64-68页
   ·电主轴单元温度场和热误差的测量第68-73页
     ·电主轴实验平台的设计方案第68-70页
     ·传感器的布局第70页
     ·空运转中温度与热误差测量实验第70-73页
   ·电主轴单元测温点的优化第73-77页
     ·电主轴单元测温点优化策略第73-74页
     ·测温点优化模型建立与分析第74-77页
   ·本章小结第77-78页
第4章 一种加工情况下电主轴热误差建模方法及其应用第78-99页
   ·引言第78页
   ·神经网络热误差建模方法与应用第78-87页
     ·径向基函数神经网络第79-81页
     ·改进的RBF神经网络模型第81-84页
     ·基于GARBF神经网络的热误差模型第84-87页
   ·自回归分析热误差建模方法与应用第87-93页
     ·多元自回归建模方法第87-90页
     ·多元自回归模型在热误差建模中的应用第90-93页
   ·基于组合模型的热误差建模方法与应用第93-98页
     ·灰色系统预测原理和建模第94-95页
     ·时间序列分析建模第95页
     ·组合预测建模方法第95-96页
     ·组合热误差模型预测分析第96-98页
   ·本章小结第98-99页
第5章 两种加工情况下电主轴热误差建模方法及其应用第99-112页
   ·引言第99页
   ·两种工况下组合模型的建模原理第99-100页
   ·灰色预测模型第100-101页
   ·一元自回归分析模型第101页
   ·模糊逻辑理论第101-105页
     ·语义变量和模糊数第101-103页
     ·模糊逻辑控制算法第103-105页
   ·两种加工情况下组合预测模型第105-106页
   ·两种加工情况下电主轴热误差组合预测模型分析第106-111页
   ·本章小结第111-112页
结论第112-115页
参考文献第115-127页
致谢第127-128页
附录第128-130页

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