高速电主轴热态特性分析及温度预测研究

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附图索引

附表索引

第1章 绪论

1.1 课题研究背景和意义

1.1.1 课题来源

1.1.2 课题背景与意义

1.2 国内外研究现状综述

1.2.1 轴承热态特性研究

1.2.2 电主轴热态特性研究

1.2.3 电主轴温度预测研究

1.3 本文研究的主要内容

1.4 本章小结

第2章 电主轴单元结构及热分析

2.1 电主轴单元结构

2.1.1 电主轴的内置电机

2.1.2 电主轴的轴承

2.2 电主轴的润滑和冷却系统

2.2.1 轴承油气润滑系统

2.2.2 电主轴单元的冷却系统

2.3 电主轴的热源

2.4 电主轴的传热机制

2.4.1 热传导

2.4.2 热对流

2.4.3 热辐射

2.4.4 复合换热

2.4.5 电主轴系统传热分析

2.5 本章小结

第3章 高速电主轴的生热量及换热系数计算

3.1 内置电机的生热量计算

3.1.1 电损耗

3.1.2 磁损耗

3.1.3 空气摩擦损耗

3.2 轴承的摩擦生热量计算

3.3 电主轴的换热系数计算

3.3.1 转子端部换热系数

3.3.2 定转子间隙对流换热系数

3.3.3 轴承油气润滑换热系数

3.3.4 定子水套与冷却水之间的对流换热系数

3.3.5 电主轴表面与空气之间的对流换热系数

3.4 本章小结

第4章 高速电主轴热态特性分析

4.1 温度场模型和边界条件

4.2 电主轴有限元建模及网格划分

4.3 仿真分析条件

4.3.1 定子和转子的生热率

4.3.2 前后轴承的生热率

4.4 电主轴热态特性分析

4.4.1 电主轴温度场分析

4.5 电主轴温度实验验证

4.6 本章小结

第5章 高速电主轴温度预测方法研究

5.1 基于BP神经网络的电主轴温度预测模型

5.1.1 BP神经网络的参数设定

5.1.2 BP神经网络训练过程

5.1.3 数据分类及预处理

5.1.4 BP算法的预测结果

5.2 基于粒子群神经网络的电主轴温度预测模型

5.2.1 粒子群算法的原理

5.2.2 PSO-BP神经网络电主轴温度预测模型

5.2.3 改进的PSO-BP神经网络电主轴温度预测模型

5.2.4 PSO-BP算法和改进PSO-BP算法的预测结果

5.2.5 三种温度预测模型预测结果分析

5.3 本章小结

总结与展望

总结

展望

参考文献

致谢

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