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数控机床温度测点选取及热误差补偿建模

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数控机床温度测点选取及热误差补偿建模
论文目录
 
摘要第1-8 页
Abstract第8-9 页
第一章 绪论第9-16 页
  · 数控机床热误差补偿技术研究意义第9 页
  · 数控机床热误差补偿的过程第9-11 页
  · 数控机床热误差补偿技术国内外研究现状第11-13 页
    · 数控机床热误差补偿技术国外研究现状第11-12 页
    · 数控机床热误差补偿技术国内研究现状第12-13 页
  · 本课题有待解决的关键问题和研究方案的确定第13-14 页
  · 本课题研究的主要内容和关键创新点第14-16 页
第二章 基于ANSYS的热分析原理与过程第16-29 页
  · 传热基本概念第16-18 页
    · 热传递的方式第16-17 页
    · 热分析分类第17-18 页
  · 热传导理论基础第18-21 页
    · 混度场第18-19 页
    · 热力学第一定律第19 页
    · 傅里叶导热定律第19-20 页
    · 热传导的微分方程第20-21 页
  · 温度场的有限元理论第21-23 页
    · 空间域的离散第21-22 页
    · 时间域的离散第22-23 页
  · ANSYS热分析第23-26 页
    · ANSYS的热分析功能第23-24 页
    · 边界条件和初始条件第24 页
    · ANSYS热分析基本过程第24-25 页
    · 耦合场分析第25-26 页
  · 数控机床热分析的边界条件第26-27 页
    · 切削热第26 页
    · 滚动轴承摩擦热第26-27 页
    · 表面换热第27 页
  · 基于ANSYS的数控车床整机热分析过程第27-28 页
  本章小结第28-29 页
第三章 基于Kohonen网络的温度测点辨识原理第29-36 页
  · 人工神经网络的基本理论第29-31 页
    · 人工神经网络简介第29 页
    · 人工神经网络的基本特征第29-30 页
    · 人工神经网络的分类第30-31 页
  · Kohonen神经网络简介第31-33 页
    · Kohonen网络结构与原理第31-32 页
    · Kohonen神经网络的学习过程第32-33 页
  · 基于Kohonen网络的温度测点辨识第33-35 页
  本章小结第35-36 页
第四章 CK6132数控车床最佳温度测点选取第36-45 页
  · CK6132数控车床整机有限元模型的建立第36-38 页
    · 基于Pro/E的CK6132数控车床实体建模第36-37 页
    · 建立CK6132数控车床有限元模型第37-38 页
  · CK6132数控车床整机有限元分析条件第38-39 页
    · 设置材料特性第38 页
    · 求解边界条件第38-39 页
  · CK6132数控车床最佳温度测点的选取过程第39-44 页
    · 有限元计算过程第39-42 页
    · 运用Kohonen神经网络对节点进行分类第42-43 页
      · Kohonen神经网络的设计第42-43 页
      · Kohonen神经网络的节点分类结果第43 页
    · CK6132数控车床最佳温度测点的确定第43-44 页
  本章小结第44-45 页
第五章 基于神经网络的数控机床热误差补偿建模第45-60 页
  · 基于Kohonen竞争学习规则的RBF神经网络模型及应用第45-50 页
    · RBF神经网络的结构第45-46 页
    · RBF神经网络的学习算法第46-47 页
    · 基于Kohonen竞争学习规则的RBF神经网络第47-48 页
    · 基于Kohonen竞争学习规则的RBF神经网络热误差补偿建模第48-50 页
  · GRNN神经网络模型及应用第50-52 页
    · GRNN神经网络简介第50-51 页
    · 基于GRNN神经网络热误差补偿建模第51-52 页
  · BP神经网络模型及应用第52-56 页
    · BP神经网络简介第52-53 页
    · 基于BP神经网络热误差补偿建模第53-56 页
  · 基于ActiveX的VB与MATLAB的数据交换的实现第56-59 页
    · ActiveX部件第56-57 页
    · VB与MATLAB数据交换的实现过程第57-59 页
  本章小结第59-60 页
第六章 总结与展望第60-62 页
参考文献第62-65 页
攻读硕士学位期间正式发表的学术论文第65-66 页
致谢第66页

本篇论文共66页,点击这进入下载页面
 
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