數(shù)控機(jī)床主軸溫升特性快速辨識(shí)方法及新型溫控結(jié)構(gòu)的研究
【學(xué)位單位】:浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【學(xué)位年份】:2015
【中圖分類】:TG659
【文章目錄】:
致謝
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 論文研究的背景及意義
1.2 數(shù)控機(jī)床熱態(tài)特性分析國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 國(guó)內(nèi)外數(shù)控機(jī)床熱態(tài)特性數(shù)值仿真分析研究現(xiàn)狀
1.2.2 國(guó)內(nèi)外數(shù)控機(jī)床熱態(tài)特性試驗(yàn)分析研究現(xiàn)狀
1.2.3 數(shù)控機(jī)床溫升特性快速辨識(shí)方法研究現(xiàn)狀
1.3 機(jī)床熱變形控制方法國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3.1 機(jī)床熱變形控制方法國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3.2 基于分形流道的散熱結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.4 論文主要研究?jī)?nèi)容
1.4.1 當(dāng)前研究存在的不足及需要解決的關(guān)鍵問題
1.4.2 關(guān)鍵問題解決方案及論文總體框架
第2章 基于運(yùn)行熱模態(tài)分析的數(shù)控機(jī)床主軸溫升特性快速辨識(shí)研究
2.1 引言
2.2 熱模態(tài)理論
2.3 基于運(yùn)行熱模態(tài)分析的主軸溫升特性快速辨識(shí)方法
2.3.1 運(yùn)行熱模態(tài)分析方法
2.3.2 快速辨識(shí)主軸溫升特性方法
2.3.3 主軸模型驗(yàn)證
2.4 本章小結(jié)
第3章 基于自適應(yīng)無味卡爾曼濾波的數(shù)控機(jī)床主軸溫升特性快速辨識(shí)研究
3.1 引言
3.2 無味卡爾曼濾波理論
3.2.1 卡爾曼濾波理論
3.2.2 擴(kuò)展卡爾曼濾波理論
3.2.3 無味卡爾曼濾波算法
3.3 基于自適應(yīng)無味卡爾曼濾波的主軸溫升特性快速辨識(shí)方法
3.3.1 自適應(yīng)無味卡爾曼濾波法
3.3.2 溫升模型建立
3.3.3 快速辨識(shí)主軸溫升特性方法
3.4 本章小結(jié)
第4章 基于支持向量機(jī)回歸的數(shù)控機(jī)床主軸溫升特性快速辨識(shí)研究
4.1 引言
4.2 基于支持向量機(jī)回歸的主軸溫升特性快速辨識(shí)方法
4.2.1 支持向量機(jī)回歸理論
4.2.2 基于支持向量機(jī)回歸的主軸溫升特性模型建立
4.2.3 基于支持向量機(jī)回歸的數(shù)控機(jī)床主軸溫升特性快速辨識(shí)方法
4.3 本章小結(jié)
第5章 數(shù)控機(jī)床主軸溫升特性快速辨識(shí)方法的試驗(yàn)研究
5.1 引言
5.2 數(shù)控機(jī)床主軸熱態(tài)特性試驗(yàn)
5.3 三種快速辨識(shí)算法的試驗(yàn)驗(yàn)證
5.3.1 基于運(yùn)行熱模態(tài)分析的快速辨識(shí)算法試驗(yàn)驗(yàn)證分析
5.3.2 基于自適應(yīng)無味卡爾曼濾波的快速辨識(shí)算法試驗(yàn)驗(yàn)證分析
5.3.3 基于支持向量機(jī)回歸的快速辨識(shí)算法試驗(yàn)驗(yàn)證分析
5.3.4 三種快速辨識(shí)算法的對(duì)比分析
5.4 本章小結(jié)
第6章 新型樹狀分形流道網(wǎng)絡(luò)散熱結(jié)構(gòu)的特性研究
6.1 引言
6.2 樹狀分形網(wǎng)絡(luò)
6.3 樹狀分形網(wǎng)絡(luò)傳熱特性研究
6.4 樹狀分形網(wǎng)絡(luò)壓降特性研究
6.5 本章小結(jié)
第7章 基于分形流道的主軸冷卻溫控結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
7.1 引言
7.2 基于分形流道的主軸冷卻溫控結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
7.2.1 基于分形流道的主軸冷卻溫控結(jié)構(gòu)
7.2.2 傳統(tǒng)螺旋形主軸冷卻溫控結(jié)構(gòu)
7.3 仿真數(shù)學(xué)模型
7.4 兩種散熱結(jié)構(gòu)的仿真分析
7.4.1 壓降損失
7.4.2 傳熱特性
7.4.3 性能系數(shù)
7.5 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析
7.6 本章小結(jié)
第8章 總結(jié)與展望
8.1 論文工作總結(jié)
8.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀博士期間參與項(xiàng)目與科研成果
【參考文獻(xiàn)】
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本文編號(hào):2862200
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