龙门加工中心的热误差分析及神经网络建模
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第11-12页 |
| ·数控机床热误差补偿主要研究内容 | 第12-16页 |
| ·数控机床的误差源 | 第12页 |
| ·导致数控机床热变形的三种热源 | 第12-14页 |
| ·三种措施改善机床热变形 | 第14页 |
| ·热误差建模 | 第14-15页 |
| ·热误差补偿控制系统及实施 | 第15-16页 |
| ·热误差补偿的研究现状 | 第16-17页 |
| ·补偿龙门加工中心热误差的过程 | 第16页 |
| ·热误差建模方法 | 第16-17页 |
| ·目前存在的主要问题 | 第17-18页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第18-19页 |
| 第二章 ANSYS热分析基本理论 | 第19-33页 |
| 序言 | 第19页 |
| ·热传导基本理论 | 第19-22页 |
| ·热力学第一定律 | 第19-20页 |
| ·傅里叶导热定律(导热基本定律) | 第20页 |
| ·三种基本热传递方式 | 第20-22页 |
| ·稳态热分析和瞬态热分析 | 第22-26页 |
| ·稳态传热 | 第22页 |
| ·瞬态传热 | 第22页 |
| ·稳态热分析 | 第22-24页 |
| ·瞬态热分析 | 第24页 |
| ·耦合分析 | 第24-26页 |
| ·热弹性基本理论 | 第26-28页 |
| ·热弹性的有限元理论 | 第28-29页 |
| ·有限单元法的基本理论 | 第29-31页 |
| ·基本假设 | 第29页 |
| ·基本方程 | 第29-31页 |
| ·有限元软件ANSYS的简介 | 第31页 |
| ·基于ANSYS的龙门加工中心主轴系统热分析过程 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 数控龙门加工中心主轴系统热特性分析 | 第33-50页 |
| 序言 | 第33页 |
| ·机床主轴系统的轴承发热研究 | 第33-34页 |
| ·龙门加工中心的热源分布及计算 | 第34-38页 |
| ·龙门加工中心主轴系统热特性 | 第35-36页 |
| ·主轴轴承摩擦种类 | 第36页 |
| ·轴承发热强度计算 | 第36-38页 |
| ·主轴系统温度场建模 | 第38-40页 |
| ·主轴系统温度场分析 | 第40-45页 |
| ·边界条件计算 | 第40-42页 |
| ·计算努谢尔特数N_u的准则方程 | 第42-44页 |
| ·轴承温升影响因素分析 | 第44-45页 |
| ·主轴系统热变形 | 第45-49页 |
| ·主轴系统热变形检验标准 | 第45-46页 |
| ·主轴系统热变形分析 | 第46-49页 |
| ·评价主轴系统的热特性 | 第49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 龙门加工中心热误差的神经网络建模 | 第50-69页 |
| 序言 | 第50页 |
| ·神经网络的基本理论 | 第50-54页 |
| ·神经网络简介 | 第50页 |
| ·神经网络分类 | 第50-51页 |
| ·神经元的基本模型 | 第51-53页 |
| ·神经网络的基本结构 | 第53页 |
| ·神经网络的特点及优点 | 第53-54页 |
| ·神经网络的学习方法 | 第54-55页 |
| ·BP神经网络 | 第55-62页 |
| ·BP网络的数学模型 | 第56-57页 |
| ·BP网络的学习算法 | 第57-60页 |
| ·BP网络的局限性 | 第60页 |
| ·BP网络设计的基本方法 | 第60-62页 |
| ·初始权值及期望误差的选取 | 第62页 |
| ·龙门加工中心主轴系统的神经网络建模 | 第62-64页 |
| ·建立BP神经网络的数学模型 | 第63-64页 |
| ·模型的实现流程图 | 第64-65页 |
| ·基于BP神经网络热误差补偿建模 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·总结 | 第69页 |
| ·工作展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读学位期间发表学术论文 | 第76页 |
