| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第14-24页 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 关节臂式坐标测量机误差补偿技术研究现状 | 第15-22页 |
| 1.2.1 关节臂式坐标测量机国内外研究现状 | 第15-21页 |
| 1.2.2 关节臂式坐标测量机误差补偿研究现状 | 第21-22页 |
| 1.3 课题研究的主要工作及内容 | 第22-23页 |
| 1.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 2 关节臂式坐标测量机的结构及误差分析 | 第24-35页 |
| 2.1 关节臂式坐标测量机的机械结构与工作原理 | 第24-25页 |
| 2.2 关节臂式坐标测量机的误差源分析 | 第25-28页 |
| 2.2.1 关节臂式坐标测量机的误差源 | 第25-26页 |
| 2.2.2 关节臂式坐标测量机的误差类型 | 第26-28页 |
| 2.3 关节臂式坐标测量机的误差分析 | 第28-33页 |
| 2.3.1 温度误差 | 第29-30页 |
| 2.3.2 角度编码器误差 | 第30-32页 |
| 2.3.3 测头探测误差 | 第32-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 3 关节臂式坐标测量机空间点误差模型建立 | 第35-46页 |
| 3.1 关节臂式坐标测量机单点测量精度的评定标准及实验 | 第36-37页 |
| 3.2 基于PSO_BP神经网络的关节臂式坐标测量机的空间误差模型建立 | 第37-43页 |
| 3.3 关节臂式坐标测量机空间误差分布图 | 第43-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 4 基于神经网络的关节臂式坐标测量机长度误差补偿模型建立 | 第46-56页 |
| 4.1 模型及建模方法 | 第46-54页 |
| 4.1.1 BP神经网络建模 | 第46-49页 |
| 4.1.2 PSO_BP神经网络建模 | 第49-54页 |
| 4.2 关节臂式坐标测量机长度误差模型补偿效果分析 | 第54-55页 |
| 4.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 5 基于多元非线性回归的关节臂式坐标测量机长度误差补偿建模 | 第56-62页 |
| 5.1 回归方程的分类 | 第56页 |
| 5.2 多元非线性回归的原理 | 第56-58页 |
| 5.3 基于多元非线性回归的关节臂式坐标测量机的长度误差补偿模型 | 第58-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 6 关节臂式坐标测量机误差补偿技术研究 | 第62-70页 |
| 6.1 关节臂式坐标测量机误差补偿方法的概述 | 第62-63页 |
| 6.2 关节臂式坐标测量机长度误差补偿软件的设计 | 第63-67页 |
| 6.2.1 系统开发环境与工具 | 第63-64页 |
| 6.2.2 关节臂式坐标测量机补偿软件设计 | 第64-67页 |
| 6.3 关节臂式坐标测量机误差软件的验证 | 第67-69页 |
| 6.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 7 总结与展望 | 第70-72页 |
| 7.1 全文总结 | 第70-71页 |
| 7.2 本文创新点 | 第71页 |
| 7.3 研究展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 作者简介 | 第76页 |
