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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,
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