
包邮电主轴热误差建模技术
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图文详情
- ISBN:9787030767431
- 装帧:平装
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:B5
- 页数:259
- 出版时间:2024-03-01
- 条形码:9787030767431 ; 978-7-03-076743-1
内容简介
本书从电主轴热误差建模技术的角度出发,分别对电主轴热特性机理、电主轴热特性仿真、电主轴温度与热误差检测实验、电主轴温度测点优化、电主轴热误差建模、其他电主轴热误差模型验证、电主轴变压预紧实验等进行了系统的探讨,较为全面地反映了高速电主轴热误差建模技术领域的相关进展以及作者的研究思路和方法。
目录
目录前言第1章 绪论 11.1 电主轴及其在制造业中的作用 11.1.1 电主轴结构及其工作原理 11.1.2 电主轴在现代制造业中的基础支撑作用 71.2 电主轴热误差建模技术概述 121.2.1 电主轴热误差建模国内外研究现状 121.2.2 电主轴热误差检测国内外研究现状 161.2.3 电主轴测点优化国内外研究现状 211.3 本书研究内容和研究意义 24参考文献 26第2章 电主轴热特性机理分析 342.1 电主轴系统内部生热机理分析 342.1.1 电主轴系统热源 342.1.2 动力系统生热分析 342.1.3 传动系统生热分析 372.2 电主轴系统内部传热分析 402.2.1 电主轴系统传热机理 402.2.2 电主轴系统与流体的对流换热分析 422.2.3 定子与转子间隙气体的对流换热分析 432.2.4 定子与冷却水套的对流换热分析 442.2.5 前后轴承与压缩空气的对流换热分析 442.2.6 电主轴与外部环境的对流换热分析 452.3 各型号电主轴参数及计算结果 462.3.1 98.3407.9.300A型高速电主轴参数及计算结果 462.3.2 3101A型高速电主轴参数及计算结果 472.3.3 A02型高速电主轴参数及计算结果 482.3.4 C01型高速电主轴参数及计算结果 49参考文献 50第3章 电主轴热特性仿真分析 523.1 电主轴有限元模型的建立 523.2 电主轴稳态温度场仿真分析 533.2.1 98.3407.9.300A型高速电主轴的稳态温度场分析 533.2.2 其他不同型号的电主轴温度场仿真结果 543.3 角接触球轴承服役仿真分析 573.3.1 接触特性仿真分析 583.3.2 生热分析 623.3.3 角接触球轴承动态性能仿真与分析 663.3.4 变预紧力的电主轴热-固耦合分析 693.4 电主轴热特性改善措施 713.4.1 电主轴冷却 713.4.2 电主轴热补偿 843.5 高速电主轴轴承-转子系统动态特性分析 843.5.1 电主轴模型前处理 843.5.2 高速电主轴轴承-转子系统的固有频率与固有振型 863.5.3 电主轴临界转速 883.5.4 支承刚度对固有频率的影响 88参考文献 89第4章 电主轴温度与热误差检测实验 914.1 温度与热误差综合检测系统方案设计 914.2 温度与热误差综合检测系统平台 914.2.1 电主轴温度检测系统 914.2.2 电主轴热误差检测系统平台 994.3 电主轴温度与热误差检测实验 1034.3.1 实验方案的设计与实施 1034.3.2 实验结果及数据分析 105参考文献 118第5章 电主轴温度测点优化技术 1195.1 温度测点优化方法 1195.2 灰色关联分析 1215.2.1 灰色关联分析理论 1215.2.2 实验结果及数据分析 1235.2.3 灰色关联分析算法 1255.3 热敏感点选取 1275.3.1 基于FCM算法的温度测点优化 1275.3.2 基于MS-GRA算法的温度测点优化 134参考文献 137第6章 电主轴热误差建模 1396.1 电主轴热误差建模方法及相关理论 1396.1.1 电主轴热误差理论建模方法 1396.1.2 电主轴热误差实验建模方法 1466.2 ANFIS热误差模型 1516.2.1 ANFIS热误差模型的建立 1516.2.2 ANFIS热误差模型的验证 1546.3 DE-GWO-SVR热误差模型 1586.3.1 DE算法 1586.3.2 GWO算法 1596.3.3 DE-GWO-SVR热误差模型的建立与验证 1616.4 GA-GRNN热误差模型 1666.4.1 RBF神经网络 1676.4.2 GRNN 1706.4.3 遗传算法 1716.4.4 GA-GRNN热误差模型的建立与验证 1736.5 BP神经网络热误差模型 1796.5.1 BP神经网络 1796.5.2 BP神经网络模型的建立与验证 184参考文献 187第7章 其他电主轴热误差模型 1897.1 SSA-Elman热误差模型 1897.1.1 麻雀搜索算法 1897.1.2 Elman神经网络 1917.1.3 SSA-Elman热误差模型的建立与验证 1927.2 BAS-BP热误差模型 2017.2.1 天牛须搜索算法 2017.2.2 BAS-BP热误差模型的建立 2027.2.3 GA-BP热误差模型的建立 2037.2.4 BAS-BP热误差模型的验证 2037.3 MPA-ELM热误差模型 2087.3.1 极限学习机算法 2087.3.2 海洋捕食者算法 2087.3.3 MPA-ELM热误差模型的建立与验证 2107.4 AO-LSSVM热误差模型 2167.4.1 *小二乘支持向量机 2167.4.2 天鹰优化器 2187.4.3 AO-LSSVM热误差模型的建立与验证 2207.5 PSO-SVM热误差模型 2247.5.1 支持向量机 2247.5.2 粒子群优化算法 2257.5.3 PSO-SVM热误差模型的建立与验证 2267.6 SO-KELM热误差模型 2317.6.1 核极限学习机 2317.6.2 蛇群优化算法 2327.6.3 SO-KELM热误差模型的建立与验证 235参考文献 241第8章 电主轴变压预紧实验 2428.1 电主轴轴承预紧力的计算 2428.2 热诱导预紧力对轴承-转子系统的影响 2448.3 电主轴变压预紧仿真分析 2488.4 电主轴的变压预紧结构分析 2518.5 电主轴实验及实验分析 2528.5.1 变压预紧电主轴实验平台的搭建 2528.5.2 高速电主轴温度数据采集结果及分析 2538.5.3 高速电主轴热位移数据采集结果及分析 256参考文献 258
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