数控机床的热影响分析及补偿策略研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题的研究背景 | 第9页 |
| ·课题的研究意义 | 第9-10页 |
| ·数控机床热误差补偿国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·数控机床热变形研究现状 | 第10-11页 |
| ·机床温度测点优化研究现状 | 第11页 |
| ·数控机床的热误差建模研究现状 | 第11-12页 |
| ·机床热误差补偿存在的问题 | 第12-13页 |
| ·课题的来源和主要研究内容 | 第13-15页 |
| ·课题的来源 | 第13-14页 |
| ·课题的研究内容 | 第14-15页 |
| 2 数控机床的热特性分析基本理论 | 第15-20页 |
| ·机床的热变形机理 | 第15-16页 |
| ·传热学的基本理论 | 第16-17页 |
| ·热传导 | 第16页 |
| ·热对流 | 第16-17页 |
| ·ANSYS热分析有限元基本理论 | 第17-19页 |
| ·ANSYS热耦结构分析方法 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 3 轮槽铣床的热变形分析 | 第20-38页 |
| ·机床热源分析与散热计算 | 第20-22页 |
| ·轴承发热计算 | 第20-21页 |
| ·电机生热计算 | 第21页 |
| ·对流换热系数的计算 | 第21-22页 |
| ·轮槽铣床主轴箱的热变形分析 | 第22-34页 |
| ·XK5034铣床热分析实验验证 | 第23-26页 |
| ·轮槽铣床主轴箱的稳态热变形分析 | 第26-30页 |
| ·轮槽铣床主轴箱的瞬态热变形分析 | 第30-34页 |
| ·环境温度对轮槽铣床主轴箱热变形的影响 | 第34-37页 |
| ·环境温度对主轴前端圆度的影响 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 4 数控机床的温度测点优化 | 第38-55页 |
| ·温度测点优化原则 | 第38-40页 |
| ·基于模糊C均值聚类的温度测点优化 | 第40-46页 |
| ·模糊C均值聚类算法 | 第40-42页 |
| ·基于FCM的数控机床温度测点优化实例 | 第42-46页 |
| ·改进的模糊C均值聚类测点优化 | 第46-50页 |
| ·模糊C均值聚类数的自适应算法 | 第46-47页 |
| ·聚类数自适应算法在温度测点优化的实例 | 第47-50页 |
| ·轮槽铣床主轴箱的温度测点优化 | 第50-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 5 数控机床的热误差建模与补偿 | 第55-74页 |
| ·径向基神经网络 | 第55-57页 |
| ·RBF神经网络结构 | 第55-56页 |
| ·RBF神经网络学习 | 第56-57页 |
| ·多元线性回归建模理论 | 第57-58页 |
| ·数控机床温升和热误差测量实验 | 第58-63页 |
| ·基于径向基神经网络的热误差建模 | 第63-67页 |
| ·模糊C均值聚类的径向基神经网络建模 | 第63-64页 |
| ·聚类数自适应算法的径向基神经网络建模 | 第64-66页 |
| ·径向基神经网络建模结果分析 | 第66-67页 |
| ·基于最小二乘的多元线性回归建模 | 第67-71页 |
| ·模糊C均值聚类的多元线性回归建模 | 第67-69页 |
| ·聚类数自适应的多元线性回归建模 | 第69-70页 |
| ·多元线性回归建模结果分析 | 第70-71页 |
| ·数控机床热误差建模总结 | 第71-72页 |
| ·数控机床的热误差补偿 | 第72-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 全文总结及展望 | 第74-76页 |
| 总结 | 第74-75页 |
| 展望 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 攻读硕士期间的学术论文及科研成果 | 第81页 |
