电主轴热误差建模技术
全新正版 急速发货
￥ 98.7 7.2折 ￥ 138 全新
库存13件
天津武清
认证卖家担保交易快速发货售后保障
作者戴野,李兆龙,鲍玉冬
出版社科学出版社
ISBN9787030767431
出版时间2024-03
装帧平装
开本16开
定价138元
货号29706195
上书时间2024-12-17
- 在售商品 暂无
- 平均发货时间 14小时
- 好评率 暂无
商品详情
- 品相描述：全新
- 商品描述
-
目录
目录
前言
第1章 绪论 1
1.1 电主轴及其在制造业中的作用 1
1.1.1 电主轴结构及其工作原理 1
1.1.2 电主轴在现代制造业中的基础支撑作用 7
1.2 电主轴热误差建模技术概述 12
1.2.1 电主轴热误差建模国内外研究现状 12
1.2.2 电主轴热误差检测国内外研究现状 16
1.2.3 电主轴测点优化国内外研究现状 21
1.3 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 34
2.1 电主轴系统内部生热机理分析 34
2.1.1 电主轴系统热源 34
2.1.2 动力系统生热分析 34
2.1.3 传动系统生热分析 37
2.2 电主轴系统内部传热分析 40
2.2.1 电主轴系统传热机理 40
2.2.2 电主轴系统与流体的对流换热分析 42
2.2.3 定子与转子间隙气体的对流换热分析 43
2.2.4 定子与冷却水套的对流换热分析 44
2.2.5 前后轴承与压缩空气的对流换热分析 44
2.2.6 电主轴与外部环境的对流换热分析 45
2.3 各型号电主轴参数及计算结果 46
2.3.1 98.3407.9.300A型高速电主轴参数及计算结果 46
2.3.2 3101A型高速电主轴参数及计算结果 47
2.3.3 A02型高速电主轴参数及计算结果 48
2.3.4 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 52
3.1 电主轴有限元模型的建立 52
3.2 电主轴稳态温度场仿真分析 53
3.2.1 98.3407.9.300A型高速电主轴的稳态温度场分析 53
3.2.2 其他不同型号的电主轴温度场仿真结果 54
3.3 角接触球轴承服役仿真分析 57
3.3.1 接触特性仿真分析 58
3.3.2 生热分析 62
3.3.3 角接触球轴承动态性能仿真与分析 66
3.3.4 变预紧力的电主轴热-固耦合分析 69
3.4 电主轴热特性改善措施 71
3.4.1 电主轴冷却 71
3.4.2 电主轴热补偿 84
3.5 高速电主轴轴承-转子系统动态特性分析 84
3.5.1 电主轴模型前处理 84
3.5.2 高速电主轴轴承-转子系统的固有频率与固有振型 86
3.5.3 电主轴临界转速 88
3.5.4 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 91
4.1 温度与热误差综合检测系统方案设计 91
4.2 温度与热误差综合检测系统平台 91
4.2.1 电主轴温度检测系统 91
4.2.2 电主轴热误差检测系统平台 99
4.3 电主轴温度与热误差检测实验 103
4.3.1 实验方案的设计与实施 103
4.3.2 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 119
5.1 温度测点优化方法 119
5.2 灰色关联分析 121
5.2.1 灰色关联分析理论 121
5.2.2 实验结果及数据分析 123
5.2.3 灰色关联分析算法 125
5.3 热敏感点选取 127
5.3.1 基于FCM算法的温度测点优化 127
5.3.2 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 139
6.1 电主轴热误差建模方法及相关理论 139
6.1.1 电主轴热误差理论建模方法 139
6.1.2 电主轴热误差实验建模方法 146
6.2 ANFIS热误差模型 151
6.2.1 ANFIS热误差模型的建立 151
6.2.2 ANFIS热误差模型的验证 154
6.3 DE-GWO-SVR热误差模型 158
6.3.1 DE算法 158
6.3.2 GWO算法 159
6.3.3 DE-GWO-SVR热误差模型的建立与验证 161
6.4 GA-GRNN热误差模型 166
6.4.1 RBF神经网络 167
6.4.2 GRNN 170
6.4.3 遗传算法 171
6.4.4 GA-GRNN热误差模型的建立与验证 173
6.5 BP神经网络热误差模型 179
6.5.1 BP神经网络 179
6.5.2 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 189
7.1 SSA-Elman热误差模型 189
7.1.1 麻雀搜索算法 189
7.1.2 Elman神经网络 191
7.1.3 SSA-Elman热误差模型的建立与验证 192
7.2 BAS-BP热误差模型 201
7.2.1 天牛须搜索算法 201
7.2.2 BAS-BP热误差模型的建立 202
7.2.3 GA-BP热误差模型的建立 203
7.2.4 BAS-BP热误差模型的验证 203
7.3 MPA-ELM热误差模型 208
7.3.1 极限学习机算法 208
7.3.2 海洋捕食者算法 208
7.3.3 MPA-ELM热误差模型的建立与验证 210
7.4 AO-LSSVM热误差模型 216
7.4.1 *小二乘支持向量机 216
7.4.2 天鹰优化器 218
7.4.3 AO-LSSVM热误差模型的建立与验证 220
7.5 PSO-SVM热误差模型 224
7.5.1 支持向量机 224
7.5.2 粒子群优化算法 225
7.5.3 PSO-SVM热误差模型的建立与验证 226
7.6 SO-KELM热误差模型 231
7.6.1 核极限学习机 231
7.6.2 蛇群优化算法 232
7.6.3 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 242
8.1 电主轴轴承预紧力的计算 242
8.2 热诱导预紧力对轴承-转子系统的影响 244
8.3 电主轴变压预紧仿真分析 248
8.4 电主轴的变压预紧结构分析 251
8.5 电主轴实验及实验分析 252
8.5.1 变压预紧电主轴实验平台的搭建 252
8.5.2 高速电主轴温度数据采集结果及分析 253
8.5.3 高速电主轴热位移数据采集结果及分析 256
参考文献 258
内容摘要
《电主轴热误差建模技术》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。
— 没有更多了 —
以下为对购买帮助不大的评价