首页--工业技术论文--金属学与金属工艺论文--组合机床及其加工论文--程序控制机床、数控机床及其加工论文

双转台五轴数控机床误差的动态实时补偿研究

摘要第1-10页
ABSTRACT第10-15页
符号说明第15-17页
第一章 绪论第17-32页
   ·课题背景第17页
   ·课题研究的意义第17-19页
   ·数控机床误差补偿技术的基本概念第19-22页
   ·国内外研究现状第22-29页
     ·国外关于误差补偿研究的历程第22-27页
     ·国内关于误差补偿研究的历程第27-29页
   ·目前存在的主要问题第29-30页
   ·学位论文的主要内容第30-32页
第二章 五轴机床的误差源分析和综合误差数学模型第32-51页
   ·双转台五轴机床的基本结构第32-34页
   ·五轴数控机床的误差源分析第34-42页
     ·几何误差分析第36-38页
     ·热误差分析第38-40页
     ·切削力误差分析第40-42页
   ·五轴机床误差元素的简化第42-43页
   ·五轴机床综合误差数学模型的建立第43-50页
     ·坐标系的设定第44-45页
     ·五轴机床综合误差数学模型的计算实例第45-50页
   ·本章小结第50-51页
第三章 数控机床误差的高效测量第51-72页
   ·激光多普勒位移测量的基本原理第51-54页
   ·分步体对角线测量法第54-63页
     ·机床的空间定位误差第54页
     ·三维空间体对角线测量分析第54-56页
     ·机床空间误差的体对角线测量法第56-59页
     ·机床空间误差的分步体对角线测量法第59-63页
   ·旋转轴转角误差的分步测量方法第63-65页
   ·机床空间误差的高效测量实例第65-71页
   ·本章小结第71-72页
第四章 五轴机床热误差元素的神经网络建模第72-114页
   ·五轴机床的热动态分析和温度测点优化第72-79页
     ·五轴机床的热动态分析第72-73页
     ·双转台五轴机床的温度测点优化第73-76页
     ·机床热误差的测量第76-77页
     ·双转台五轴机床最优敏感热源点的确立第77-79页
   ·人工神经网络的基本理论第79-85页
     ·BP 神经网络的基本结构第80页
     ·BP 神经网络的学习算法第80-83页
     ·RBF 网络的结构和算法第83-85页
   ·热误差的人工神经网络建模第85-93页
     ·基于径向基(RBF)网络的离线建模第86-88页
     ·基于径向基(RBF)网络的在线建模第88-93页
   ·热误差的时间序列与神经网络组合模型的建立与优化第93-107页
     ·时间序列的理论分析第93-98页
     ·热误差时间序列模型的建立与预报第98-101页
     ·基于干预分析的模型优化第101-105页
     ·人工神经网络对热误差时间序列分析模型的优化第105-107页
   ·热误差的模糊神经网络建模与预报第107-113页
     ·模糊神经网络的基本概念第107-108页
     ·模糊系统与神经网络的融合第108-109页
     ·模糊神经网络模型的建立第109-112页
     ·模糊神经网络模型与一般神经网络模型预报能力的比较第112-113页
   ·本章小结第113-114页
第五章 五轴机床误差补偿的实施与应用第114-134页
   ·五轴机床的运动学求解第114-118页
     ·五轴机床的转动轴运动特征分析第114-115页
     ·双转台五轴机床的运动学求解第115-118页
   ·双转台五轴机床误差的解耦补偿策略第118-121页
   ·双转台五轴机床空间误差补偿的实施第121-123页
   ·误差实时补偿控制器的开发第123-130页
     ·误差实时补偿控制的基本方法第124-125页
     ·误差实时补偿控制器的开发第125-127页
     ·实时补偿器在五轴机床空间误差补偿中的应用第127-130页
   ·基于分步体对角线测量的G 代码实时误差补偿第130-132页
   ·本章小结第132-134页
第六章 结论与展望第134-138页
   ·主要结论第134-135页
   ·主要创新点第135-137页
   ·今后研究展望第137-138页
参考文献第138-145页
致谢第145-146页
攻读博士学位期间发表的论文第146-148页

论文共148页,点击 下载论文
上一篇:基于视觉传感的机器人铝合金脉冲TIG焊接过程MLD建模方法研究
下一篇:破碎—分选废弃电路板中非金属粉的资源化利用研究