声明
致谢
摘要
1．绪论
1．1选题背景及研究意义
1．2数控机床热误差补偿技术的国内外研究现状
1．2．1热误差测量技术
1．2．2热误差建模技术
1．2．3模型嵌入技术
1．3数控机床热误差补偿技术发展空间
1．4论文的主要研究内容
1．5小结
2．现有热误差建模算法基础
2．1温度敏感点选择
2．1．1温度敏感点共线性
2．1．2模糊聚类算法
2．1．3灰色关联度算法
2．2 建模算法
2．2．1多元回归算法
2．2．2神经网络算法
2．3 热误差模型精度和稳健性评价参数
2．4 小结
3．稳健性热误差补偿模型
3．1 大批量热误差实验
3．1．1实验装置
3．1．2实验流程
3．1．3实验数据
3．2温度敏感点共线性和关联性
3．2．1模糊聚类结合灰色关联度温度敏感点的共线性和关联性
3．2．2灰色关联度直接选择温度敏感点的共线性和关联性
3．3相关系数温度敏感点选择
3．4稳健性回归建模算法
3．4．1岭回归
3．4．2主成分回归
3．3．3拆分回归
3．5建模结果及精度验证
3．6 小结
4．实切状态下的热误差补偿模型
4．1 实切状态下热误差测量方法
4．1．1在线检测系统
4．1．2实切热误差测量
4．2实切空转热误差特性比对分析
4．2．1实切热误差测量实验
4．2．2建模及预测精度比对分析
4．3 多参数影响下的实切热误差建摸
4．4小结
5．全工作台范围热误差补偿模型
5．1 全工作台热误差测量方法
5．2全工作台热误差特性探究
5．3全工作台热误差建模
5．3．1多元回归曲面拟合
5．3．2 B样条函数曲面插值
5．4建模精度验证
5．5全工作台热误差补偿模型嵌入
5．6 小结
6．机床热误差评估检验方法
6．1 热误差精加工试件规格
6．2热误差精加工试件加工方法
6．3精加工试件热误差检验方法
6．4小结
7．总结与展望
参考文献
攻读博士学位期间的学术活动及成果情况
合肥工业大学;
