| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 课题研究的目的和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 热误差补偿技术 | 第17-19页 |
| 1.3.1 热误差补偿的定义 | 第17-18页 |
| 1.3.2 热误差补偿的步骤分析 | 第18-19页 |
| 1.3.3 误差补偿技术意义 | 第19页 |
| 1.4 目前存在的主要问题 | 第19页 |
| 1.5 主要研究内容 | 第19-23页 |
| 第二章 TX1600G数控镗铣加工中心进给系统热理论 | 第23-33页 |
| 2.1 热传导理论基础 | 第23-25页 |
| 2.1.1 热力学第一定律 | 第23页 |
| 2.1.2 傅里叶定律 | 第23页 |
| 2.1.3 牛顿冷却公式 | 第23-24页 |
| 2.1.4 导热微分方程 | 第24-25页 |
| 2.2 温度场的有限元理论 | 第25-27页 |
| 2.3 ANSYS热分析 | 第27-29页 |
| 2.3.1 ANSYS热分析基本过程 | 第27-28页 |
| 2.3.2 热-结构耦合分析 | 第28-29页 |
| 2.4 TX1600G数控镗铣加工中心简介 | 第29-32页 |
| 2.4.1 数控镗铣加工中心滚珠丝杠进给系统三维模型 | 第30-31页 |
| 2.4.2 数控镗铣加工中心热源分析 | 第31-32页 |
| 2.4.3 减小热变形的措施 | 第32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 滚珠丝杠进给系统导轨热分析 | 第33-41页 |
| 3.1 导轨的有限元模型 | 第33-34页 |
| 3.2 相关参数的计算 | 第34-36页 |
| 3.2.1 导轨面摩擦热 | 第34页 |
| 3.2.2 对流换热 | 第34-36页 |
| 3.3 基于ANSYS导轨热分析 | 第36-38页 |
| 3.3.1 导轨温度场分析 | 第36-37页 |
| 3.3.2 导轨热-结构耦合分析 | 第37-38页 |
| 3.4 影响导轨热变形的主要因素 | 第38-40页 |
| 3.4.1 进给速度对导轨热变形的影响 | 第38-39页 |
| 3.4.2 对流系数对导轨热变形的影响 | 第39-40页 |
| 3.5 本章小节 | 第40-41页 |
| 第四章 滚珠丝杠进给系统滚珠丝杠热分析 | 第41-55页 |
| 4.1 滚珠丝杠边界条件计算 | 第41-43页 |
| 4.2 滚珠丝杠热特性分析 | 第43-50页 |
| 4.2.1 滚珠丝杠有限元模型 | 第43-44页 |
| 4.2.2 相关参数计算与结果分析 | 第44-50页 |
| 4.3 影响滚珠丝杠温度场因素 | 第50-53页 |
| 4.3.1 丝杠转速对滚珠丝杠温度场的影响 | 第50-52页 |
| 4.3.2 不同流量冷却液对滚珠丝杠温度场的影响 | 第52-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 进给系统温度和热误差测量方案 | 第55-61页 |
| 5.1 实验检测系统简介 | 第55-56页 |
| 5.2 温度与热误差采集方案 | 第56-59页 |
| 5.2.1 实验工况设计 | 第56-57页 |
| 5.2.2 温度及位移传感器的布置 | 第57-58页 |
| 5.2.3 实验例子 | 第58-59页 |
| 5.3 本章小结 | 第59-61页 |
| 第六章 热关键点优化与进给方向热误差补偿建模 | 第61-79页 |
| 6.1 模糊聚类测点优化理论 | 第61-65页 |
| 6.1.1 模糊聚类分析一般步骤 | 第61-63页 |
| 6.1.2 测温点优化 | 第63-64页 |
| 6.1.3 模糊聚类测点优化结果 | 第64-65页 |
| 6.2 多元线性回归 | 第65-68页 |
| 6.3 BP神经网络 | 第68-70页 |
| 6.3.1 网络结构概述 | 第68-69页 |
| 6.3.2 工具箱讲解 | 第69-70页 |
| 6.4 遗传算法改进的BP神经网络 | 第70-72页 |
| 6.4.1 遗传算法优化BP神经网络基本过程 | 第70-71页 |
| 6.4.2 GA-BP神经网络与BP神经网络建模比较 | 第71-72页 |
| 6.5 温度测点测点优化与热误差建模仿真系统 | 第72-77页 |
| 6.5.1 系统总体结构 | 第72-73页 |
| 6.5.2 实验数据观测模块 | 第73-74页 |
| 6.5.3 温度测点选取与优化模块 | 第74-76页 |
| 6.5.4 多元线性回归建模模块 | 第76页 |
| 6.5.5 神经网络建模模块 | 第76-77页 |
| 6.6 本章小结 | 第77-79页 |
| 第七章 结论 | 第79-81页 |
| 7.1 结论 | 第79页 |
| 7.2 展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 作者简介 | 第85页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第85-87页 |
| 致谢 | 第87页 |
