| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 液体静压导轨研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 BP神经网络的应用现状 | 第14-15页 |
| 1.4 本课题的研究目的及内容 | 第15-17页 |
| 1.4.1 本课题的研究目的 | 第15页 |
| 1.4.2 本课题主要内容及章节安排 | 第15-17页 |
| 2 液体静压导轨封油面微结构对油腔压力影响研究 | 第17-35页 |
| 2.1 液体静压导轨基本理论 | 第17-21页 |
| 2.1.1 计算流体力学特点及控制方程 | 第17-19页 |
| 2.1.2 圆台油垫的流动特性 | 第19-21页 |
| 2.2 不同形状增压槽对油腔压力的影响分析 | 第21-34页 |
| 2.2.1 圆台油垫液态流体仿真分析方法 | 第22-25页 |
| 2.2.2 单增压槽对圆形油垫油腔压力影响 | 第25-29页 |
| 2.2.3 单增压槽结构参数对油腔压力的交互影响 | 第29-32页 |
| 2.2.4 不同截面增压槽对油腔压力的影响分析 | 第32-34页 |
| 2.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 3 基于改进BP增压槽与油腔压力的数学模型建立 | 第35-55页 |
| 3.1 BP神经网络模型理论 | 第35-40页 |
| 3.1.1 BP神经网络 | 第35-38页 |
| 3.1.2 BP神经网络的改进算法 | 第38-40页 |
| 3.2 遗传算法优化BP神经网络理论 | 第40-43页 |
| 3.2.1 遗传算法原理 | 第40页 |
| 3.2.2 基于遗传算法的BP神经网络初始化 | 第40-43页 |
| 3.3 矩形增压槽与油腔压力关系模型建立 | 第43-54页 |
| 3.3.1 基于正交实验的样本设计 | 第43-45页 |
| 3.3.2 BP神经网络模型建立 | 第45-47页 |
| 3.3.3 BP神经网络权值阈值训练方法选择 | 第47-51页 |
| 3.3.4 GA-LM-BP神经网络训练 | 第51-54页 |
| 3.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 4 基于GA算法的静压导轨封油面结构优化 | 第55-63页 |
| 4.1 基于GA算法的静压导轨的矩形增压槽优化 | 第55-57页 |
| 4.1.1 增压槽结构参数寻优 | 第55-56页 |
| 4.1.2 最优个体的CFD仿真 | 第56-57页 |
| 4.2 多增压槽对油腔压力的影响分析 | 第57-62页 |
| 4.2.1 双增压槽对油腔压力的影响分析 | 第57-58页 |
| 4.2.2 三增压槽对油腔压力的影响 | 第58-60页 |
| 4.2.3 不同数量增压槽对油腔压力的影响 | 第60-62页 |
| 4.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 5 液体静压导轨实验研究 | 第63-81页 |
| 5.1 实验设备介绍 | 第63-70页 |
| 5.1.1 液体静压导轨工作原理 | 第63-64页 |
| 5.1.2 实验所用仪器介绍 | 第64-67页 |
| 5.1.3 油膜厚度检测原理及刚度计算 | 第67-68页 |
| 5.1.4 静压导轨实验台搭建 | 第68-70页 |
| 5.2 实验及数据分析 | 第70-79页 |
| 5.2.1 进油流量对静压导轨静态性能影响实验分析 | 第70-72页 |
| 5.2.2 静压导轨封油面微结构对静压导轨静态性能的影响分析 | 第72-79页 |
| 5.3 误差分析 | 第79-80页 |
| 5.4 本章小结 | 第80-81页 |
| 6 总结与展望 | 第81-83页 |
| 6.1 总结 | 第81-82页 |
| 6.2 展望 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和研究成果 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-88页 |