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数控机床热误差补偿优化技术研究

致谢第1-8页
摘要第8-9页
ABSTRACT第9-16页
第一章 绪论第16-22页
   ·课题来源第16页
   ·热误差研究意义第16-17页
   ·热误差产生原因及降低方法第17-18页
   ·热误差补偿中关键技术的研究现状第18-20页
     ·国内研究现状第18-19页
     ·国外研究概况第19-20页
   ·论文主要工作第20-22页
第二章 热误差测量的温度敏感选择理论第22-31页
   ·温度测点选择第22页
   ·温度敏感点的选择理论第22-23页
   ·模糊聚类算法第23-26页
     ·基本思想第23-24页
     ·计算步骤第24-26页
     ·显著性分析第26页
   ·灰色关联度分析第26-28页
     ·基本思想第27页
     ·灰色绝对关联度第27页
     ·灰色相对关联度第27-28页
     ·灰色综合关联度第28页
   ·逐步回归分析第28-29页
     ·基本思路第28页
     ·逐步回归分析的步骤第28-29页
   ·判定系数第29-30页
   ·本章小结第30-31页
第三章 温度敏感点变动性研究第31-40页
   ·实验设计第31-33页
     ·实验设备搭建第31-33页
     ·实验方案第33页
   ·实验数据的温度敏感点选择第33-37页
     ·计算步骤第33-35页
       ·模糊矩阵计算第33-35页
       ·灰色关联度分析第35页
     ·各批次温度敏感点筛选结果第35-37页
   ·实验数据分析第37-39页
     ·建模及预测第37-38页
     ·预测结果分析第38-39页
   ·本章小结第39-40页
第四章 支持向量机在热误差补偿中的特性研究第40-52页
   ·数学建模方法第40-43页
     ·基于多元线性回归的最小二乘第40-41页
     ·支持向量机第41-43页
   ·实验设计第43-45页
     ·实验设备搭建第43-44页
     ·实验方案第44-45页
   ·数学模型的稳健性分析第45-49页
     ·建模过程中的拟合精度与预测精度第45-46页
     ·筛选温度敏感点第46页
     ·模型预测精度影响分析第46-49页
   ·实验结果的理论分析第49-51页
     ·多元线性回归模型结果分析第49页
     ·支持向量机模型结果分析第49-51页
       ·支持向量机算法分析第49-50页
       ·支持向量机的过学习问题第50-51页
   ·本章小结第51-52页
第五章 数控机床热误差最佳主轴转速图谱研究第52-62页
   ·实验设计第52-55页
     ·实验转速图谱第52-54页
     ·实验装置第54页
     ·实验批次第54-55页
   ·实验数据及建模第55-58页
     ·温度敏感点选择第55-58页
     ·不同批次数据建模第58页
   ·数据分析第58-61页
     ·模型预测效果分析第58-60页
     ·最佳转速分析第60-61页
       ·机床在转速多变状态下的最佳转速选择第60-61页
       ·机床在转速恒定状态下的最佳转速选择第61页
   ·本章小结第61-62页
第六章 热误差补偿技术及验证第62-72页
   ·热误差测量装置第62-65页
     ·数控加工中心第62-63页
     ·热误差测量系统第63-65页
       ·位移测量装置第63-64页
       ·温度传感器第64页
       ·数据采集箱第64页
       ·LabVIEW上位机程序第64-65页
   ·热误差补偿装置及原理第65-66页
     ·热误差补偿卡第65页
     ·机械原点偏移原理第65-66页
     ·热误差补偿步骤第66页
   ·球杆仪热误差补偿验证试验第66-71页
     ·球杆仪方法介绍(DBB法)第67-68页
     ·球杆仪测量步骤第68-69页
     ·球杆仪验证试验效果评定第69-71页
   ·本章小结第71-72页
第七章 总结与展望第72-74页
   ·总结第72页
   ·展望第72-74页
参考文献第74-77页
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况第77页

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