| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 致谢 | 第8-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·机床热误差研究的相关背景 | 第13-17页 |
| ·机床热误差研究简况 | 第13-15页 |
| ·热误差建模研究状况 | 第15-17页 |
| ·课题来源和论文主要内容 | 第17-19页 |
| ·课题来源 | 第17页 |
| ·本论文主要内容 | 第17-19页 |
| 第二章 CL-20A 数控车床实验及数据处理 | 第19-29页 |
| ·数控机床热变形成因 | 第19-20页 |
| ·数控车床热变形概述 | 第20-21页 |
| ·CL-20A 数控车床及其实验简介 | 第21-27页 |
| ·CL-20A 数控车床 | 第21-22页 |
| ·测试实验简介 | 第22-27页 |
| ·温度敏感点筛选 | 第27-29页 |
| 第三章 支持向量机原理及算法 | 第29-41页 |
| ·支持向量机原理 | 第29页 |
| ·支持向量机的特点及应用 | 第29-33页 |
| ·支持向量机的特点 | 第29-30页 |
| ·支持向量机的具体应用 | 第30-33页 |
| ·构造支持向量机 | 第33-38页 |
| ·线性分类器 | 第33-35页 |
| ·非线性分类器 | 第35-38页 |
| ·支持向量机算法 | 第38-41页 |
| 第四章 支持向量回归机的实现 | 第41-46页 |
| ·基于MATLAB的 -不敏感支持向量回归机的实现 | 第41-42页 |
| ·? -不敏感支持向量回归机建模效果验证 | 第42-44页 |
| ·CL-20A主轴热误差补偿初探 | 第44-46页 |
| ·原点平移补偿法 | 第44页 |
| ·反馈截断补偿法 | 第44-46页 |
| 第五章 基于神经网络和最小二乘法的对比分析 | 第46-50页 |
| ·基于 MATLAB 的 BP 神经网络构建 | 第46-47页 |
| ·BP 神经网络建模效果验证 | 第47-48页 |
| ·最小二乘法理论及建模 | 第48页 |
| ·最小二乘法回归验证 | 第48-50页 |
| 第六章 总结与展望 | 第50-51页 |
| ·总结 | 第50页 |
| ·展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第55-56页 |
| 附录1 实验数据 | 第56-68页 |
| 表1 | 第56-58页 |
| 表2 | 第58-60页 |
| 表3 | 第60-62页 |
| 表4 | 第62-65页 |
| 表5 | 第65-68页 |
| 附录2 逐步回归程序 | 第68-69页 |
| 附录3 支持向量机回归程序 | 第69-75页 |
| 1.主函数 | 第69-70页 |
| 2.建模训练函数 | 第70-73页 |
| 3.回归函数 | 第73-75页 |