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新型并联机床的运动特性研究

第一章 绪论第1-14页
 1.1 课题背景及并联机床简介第10-11页
 1.2 并联机床的研究现状及课题的意义第11-12页
 1.3 本文的主要研究内容第12-14页
第二章 基础知识介绍第14-19页
 2.1 遗传算法简介第14-16页
  2.1.1 遗传算法的特点第14页
  2.1.2 遗传算法的基本框架第14-16页
 2.2 模糊神经网络简介第16-19页
  2.2.1 模糊神经网络的结构第16-17页
  2.2.2 模糊神经网络的学习方法第17-19页
第三章 主进绐机构位置分析第19-26页
 3.1 概述第19页
 3.2 新型并联机床的结构设计第19-20页
 3.3 位置反解第20-21页
 3.4 位置正解第21-26页
  3.4.1 坐标系及约束方程的建立第21-23页
  3.4.2 约束方程的结式消元求解第23-24页
  3.4.3 数值实例第24-26页
第四章 主进给机构工作空间分析第26-31页
 4.1 概述第26页
 4.2 空间机构工作空间分析的解析方法第26-29页
 4.3 数值实例第29-31页
第五章 并联机床的轨迹规划第31-40页
 5.1 概述第31-32页
 5.2 多余自由度第32页
 5.3 轨迹规划中性能指标的确定第32-34页
 5.4 一种最优轨迹规划方法第34-38页
  5.4.1 构形优化的遗传算法第34-36页
  5.4.2 最优轨迹规划第36-38页
 5.5 数值实例第38-40页
第六章 主进给机构的运动学分析及受力分析第40-46页
 6.1 概述第40页
 6.2 动平台及各驱动腿速度、加速度的求解第40-44页
 6.3 机构的受力分析和强度校核第44-45页
 6.4 数值实例第45-46页
第七章 主进给机构的动力学模型第46-52页
 7.1 概述第46-47页
 7.2 动力学方程的建立第47-49页
  7.2.1 凯恩动力学方程第47页
  7.2.2 主进给机构的动力学方程第47-49页
 7.3 动力学方程的模糊神经网络模型第49-50页
  7.3.1 模糊神经网络结构第49页
  7.3.2 模糊神经网络的学习方法第49页
  7.3.3 动力学方程的模糊神经网络模型第49-50页
 7.4 数值实例第50-52页
第八章 并联机床加工仿真系统的设计和实现第52-62页
 8.1 概述第52页
 8.2 样机实体建模第52-53页
 8.3 加工仿真系统第53-56页
  8.3.1 运动学仿真第53-56页
  8.3.2 加工仿真的数据流模型第56页
 8.4 加工过程中的干涉分析第56-60页
  8.4.1 干涉分析概述第56-57页
  8.4.2 结构干涉的数学模型第57-59页
  8.4.3 数值实例第59-60页
 8.5 仿真实例第60-62页
结束语第62-63页
作者发表的论文第63-64页
致谢第64-65页
参考文献第65-69页

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