一、机床工作精度统计分析程序（论文文献综述）
刘希宽[1]（2020）在《脑深部刺激手术颅骨微创小孔的钻削性能研究》文中指出针对丘脑底核脑深部刺激手术因钻削穿刺设备落后而导致的颅骨组织损伤大的问题,本文结合颅骨微创小孔钻削实验研究了颅骨钻削的运动过程及钻削产生的钻削力;分析了不同时刻下钻削力对颅骨组织的影响,得出了颅骨微创小孔过程中颅骨应力应变范围;设计并搭建了颅骨微创小孔钻削穿刺实验平台,通过对钻削穿刺平台的精度检测,证明了钻削穿刺平台的可靠性;颅骨微创小孔钻削实验结合临床手术条件通过选取了合适的钻削工艺参数并制定钻削力优化方案,最后得到了使得钻削力最小的最优钻削工艺参数组合。结合颅骨微创小孔的钻削实验,对颅骨钻孔的运动过程与钻孔产生的钻削力进行了研究。研究分析了颅骨钻孔的钻入、钻中、钻出过程,并用MATLAB软件绘制出了在钻削过程中钻头切削刃上一点的运动轨迹;对钻削力进行了理论分析,得出了轴向力是颅骨损伤的主要因素。根据SolidWorks软件及Mimics医学影像软件分别完成了对医疗标准麻花钻及颅骨的三维建模,并利用ANSYS Workbench有限元软件模拟分析了颅骨微创小孔的钻孔过程,并得到了钻孔过程中颅骨应力应变的最大影响范围约4 mm。设计并搭建了颅骨微创小孔钻削穿刺平台,检测了平台的精度,证明了平台的可靠性;通过建立钻削平台的测速装置,获得了主轴转动过程中纸条块击打立柱的音频并利用Adobe Audition软件识别音频得到音频波峰特征,从而确定机床主轴转速为700 r/min、1000 r/min、1300 r/min、1600 r/min的主轴调速旋钮位置;结合临床手术条件选取了合适的钻削工艺参数范围,制定了正交实验方案并根据方案完成了钻削实验,得到了颅骨钻削实验过程中钻削力呈“凹”型变化,利用Minitab软件对颅骨微创小孔产生的钻削力进行了优化分析,得到了最优钻削工艺参数组合为n（1600 r/min）f（10 mm/min）β（0°）;在颅骨钻削过程观察发现,钻出的骨屑成条块状,麻花钻的螺旋槽填满骨屑;从颅骨剖切面观察得出了颅骨分为皮质骨、松质骨和皮质骨三个部分的结论。
周大朝[2]（2020）在《数控加工中心进给系统可靠性快速评估方法和试验研究》文中提出伺服进给系统作为加工中心实现精确运动的核心部件,其性能对加工中心的加工精度和生产效率有着决定性的影响,一旦出现故障将对大批量生产节拍产生严重影响,因此对其可靠性水平要求极高。可靠性试验技术是评价和提高进给系统可靠性水平的重要手段,传统的可靠性试验技术需要对设备进行长时间的可靠性数据采集和分析,可靠性评估周期很长,不利于数控加工中心新产品的开发。因此,本文针对轿车动力总成生产线加工中心的进给系统,开展可靠性快速评估方法的理论和试验研究,实现进给系统可靠性水平的快速评估。具有重要的理论和实际意义。论文主要研究内容和结果如下:（1）进给系统故障模式与退化失效分析。对轿车动力总成生产线用加工中心伺服进给系统进行了故障模式与影响分析（FEMA）,分析了进给系统的故障模式与故障原因。在此基础上对进给系统的退化失效机理进行了分析,对性能退化量进行了选取。（2）进给系统加速性能退化试验原理和试验设计。研究了进给系统加速性能退化试验的基本原理,基于生产线加工中心进给驱动电流信号进行了进给系统加工载荷谱数据采集,确定了正常加工时伺服进给系统的载荷情况,并用各个伺服轴的电流统计数据进行表征。基于生产线运行数据对伺服进给系统可靠性进行了统计分析。根据累积损伤原理完成了进给系统加速性能退化试验设计,包括试验流程设计、试验加载方案设计、试验任务剖面设计、试验数据采集设计。（3）进给系统的快速可靠性评估方法和试验研究。提出一种加速载荷水平下基于性能退化数据的可靠性评价方法。基于加速试验数据,利用一元Wiener过程对伺服进给系统性能退化数据进行性能退化建模并计算不同加速载荷水平下的伪失效寿命时间;基于逆幂律模型外推出正常加工载荷水平下的伪失效寿命时间;基于Weibull分布完成了对伺服进给系统的可靠性水平评估。最后对评估结果进行了分析和试验验证。
辛庆伟[3]（2020）在《加工中心电主轴可靠性试验和评估方法》文中指出电主轴作为加工中心完成零件切削加工的核心部件,其性能对加工中心的加工精度和生产效率有着决定性的影响,一旦出现故障,维修难度极大,严重影响大批量生产的节拍。因此对电主轴的可靠性、寿命以及加工稳定性的要求越来越高,可靠性试验技术是提高电主轴可靠性的重要手段,由于现在高速电主轴可靠性相对较高,故障出现少,常规的可靠性试验往往难以对其可靠性水平进行评估,因此需要对现有的可靠性测试技术改进,寻找合适的手段减少可靠性试验时间,增加可靠性评估的准确性。本文针对轿车动力总成生产线使用的电主轴作为研究对象,参考同类型的加工中心电主轴使用情况和维修记录,开展加工中心电主轴在机可靠性试验及评估方法研究,探索可靠性加速试验技术。主要研究内容和结果如下:（1）对轿车动力总成生产线用加工中心电主轴进行故障模式影响及危害性分析FMECA和故障树分析FTA,得出了电主轴的常见失效模式和影响主轴可靠性的关键因素,以此为基础展开试验设计,确定了可靠性性能评判指标及其数据采集方法。（2）电主轴可靠性建模及加速退化试验原理。基于威布尔分布建立了电主轴可靠性定时截尾试验模型,分析了轿车动力总成生产线加工中心主轴实际载荷谱,基于累积损伤原理和逆幂律定律对电主轴可靠性加速试验载荷加速系数进行了建模和计算,得到了加速试验的加速系数。确定了电主轴可靠性加速试验性能退化数据的采集。（3）电主轴可靠性加速试验研究。设计了电主轴可靠性加速试验退化量数据的采集方案,搭建了电主轴可靠性试验平台,确定了加速加载方案。对电主轴加速试验期间收集的性能退化数据进行了采集和分析,利用小波包能量偏移度对主轴状态进行了评估和失效趋势拟合,得到了主轴的退化趋势,并进一步计算预测出主轴的性能失效时间,用来判断在可靠性试验截尾时间内电主轴是否会出现性能失效。（4）电主轴可靠性评估及工程应用。建立了威布尔分布无失效数据模型,研究了电主轴可靠性指标贝叶斯点估计和可靠性指标区间估计,完成了无失效数据的电主轴可靠性评估。最后,介绍了主轴运行可靠性的在机试验和在线评估技术,将本文研究成果在实际生产中加以应用。
郑玉彬[4]（2019）在《无突发失效下电主轴可靠性建模及评估》文中提出可靠性评价是可靠性研究的重要内容之一,本文以“高档数控机床与基础制造装备”国家科技重大专项课题和吉林省科技发展计划项目为依托,结合目前行业对数控机床大功率电主轴的需求,对电主轴加速可靠性试验设计、电主轴可靠性试验测试、可靠性建模及评估技术展开研究。本文的研究工作主要包括:（1）集成FMECA/DEMATEL/FMMESA的电主轴故障分析首先基于电主轴单元结构及功能原理,进行电主轴单元子系统划分,然后对电主轴现场可靠性试验故障信息进行整理和分析,针对单一故障分析方法无法明晰故障机理问题,提出一种集成FMECA、DEMATEL与FMMESA的故障分析技术。基于FMECA确定各组件故障模式比例,应用DEMATEL通过故障相关性分析及“四度”计算明确关键故障模式形成机理,引入FMMESA法对原因故障模式进行故障—环境影响定性分析,实现关键组件模式、关键故障原因及环境应力评定。集成的电主轴故障模式分析方法弥补了传统方法的不足,为后续电主轴可靠性试验的测点设计、传感器选择、可靠性建模及评估等研究提供参考依据。（2）基于威布尔分布的电主轴可靠性试验时间设计电主轴是高可靠长寿产品,为快速评估电主轴可靠性水平,进行台架试验模拟实际工况下电主轴加速可靠性试验时间设计。为消除当前步进加载试验在载荷切换中引起的偏差,提出基于现场电主轴可靠性信息,应用生存分析与似然函数原理进行可靠性模型参数估计,应用Hollander检验准则进行模型检验;结合载荷信息进行载荷谱编制及加载谱研究。据此结合修正Miner疲劳损伤累积理论,进行形状参数已知,基于威布尔分布模型的电主轴寿命试验加速因子确定,结合新研制产品平均寿命水平进行恒定加载下加速寿命试验时间设计,为实验室可靠性试验测试奠定基础。（3）定时截尾电主轴可靠性测试及试验信息采集为有效控制试验参数,缩短试验时间,电主轴可靠性测试试验采用定时截尾方式在电主轴可靠性试验台上进行,故从机械结构、控制系统等方面阐述电主轴可靠性试验台结构。测点选择直接影响测试信息的准确性,为降低误差,基于故障分析进行测试信号确定、载荷测试点初选,应用灰色理论等方法进行测点优选及传感器选择,并形成测试试验方案。在模拟电主轴实际工况的前提下,结合工程实际制定测试程序,开展电主轴可靠性测试试验,并采集测试信号信息,对信息进行初步分析以确定退化特征参数。（4）无突发失效信息下电主轴可靠性评估在电主轴可靠性试验台上进行的电主轴加速可靠性试验,常常没有突发失效现象产生,此时传统的基于统计原理的可靠性建模及基于Bayes方法的小样本理论均不奏效。结合现场试验电主轴可靠性模型及试验测试信息,从竞争失效角度提出了一种基于单侧置信限建模基本失效率、以性能退化数据为协变量的部分分布竞争风险建模及寿命评估方法,弥补传统将无失效数据作为截尾数据处理及忽略突发失效影响带来的建模偏差。并将建立的部分分布竞争风险模型、常用的Wiener过程模型与企业目标电主轴可靠性模型进行对比,验证所提方法的合理性。丰富并完善电主轴可靠性技术体系。本文所提出的方法解决了高可靠性长寿命产品在缺乏失效数据的情况下难以展开可靠性评估的问题。可以为无突发失效信息下的可靠性建模与寿命评估提供参考和借鉴。
杨俊豪[5]（2019）在《五自由度混联机器人运动学标定与RTCP检验技术》文中进行了进一步梳理随着航空航天、铁路运输、大型航运等领域的快速发展,目前存在大量对大型结构件的现场加工、装配、维修的需求。大型结构件具有外形尺寸大、几何形状复杂、精度要求高等特点,对其制造和维修等均面临着诸多的技术难题。为了适应加工大型结构件时大范围移动、局部高速精密加工的服役环境,以并/混联构型装备为核心功能部件的单机制造单元或多机制造系统正逐渐成为不可或缺的重要工具。几何精度是制约混联机器人拓展其应用领域的瓶颈问题之一。在具有一定基础制造精度的前提下,运动学标定是进一步提高混联机器人几何精度的有效手段。本文以一种新型5自由度混联机器人为对象,系统研究了其运动学标定技术,并着重采用正则化方法解决了误差辨识过程中存在的因辨识矩阵病态性而导致辨识结果不适定的问题。首先,基于旋量理论建立了满足完备性和最小性的混联机器人几何误差模型。其次,在误差参数辨识环节,提出两种用于评价辨识算法有效性的指标,并基于仿真结果比较了四类正则化辨识算法的解的稳定性以及解对模型的预测能力。同时,研究并揭示了测量噪声对各类辨识算法的影响规律。最后,提出误差补偿策略并开展运动学标定实验。实验结果表明,运动学标定后混联机器人在全工作空间范围内的位置误差和姿态误差分别被降低至0.054 mm和0.041o以下,从而验证了所提方法的有效性。RTCP技术是检验五轴联动加工装备综合精度性能以及加工能力的有效手段,本文围绕RTCP检测原理与技术在混联机器人的具体应用开展了相关理论与实验研究。首先基于多目标优化算法获取混联机器人RTCP检验中心位置以及最大检验姿态角,使得机器人在操作空间具备最大姿态角检测范围的前提下,尽可能增加关节空间中主动关节相应的运动范围。然后设计并规划了三种标准RTCP检验轨迹和一种包含了丰富的运动速度状态的优化“8”字形轨迹。最后,计算RTCP轨迹最小曲率半径,确定NC指令的最大插补步长,并根据规划的检验轨迹生成相应的NC指令,进而开展混联机器人RTCP精度检测实验研究。实验结果表明,在运动学标定的基础上,RTCP检验方法可以通过检验末端位置误差来有效检测机器人的动态误差,进而评价混联机器人的五轴联动精度。
马仕川[6]（2019）在《国产数控机床可靠性分析与评价方法研究》文中指出数控机床是机床制造业的基础装备,体现出一个国家的综合实力。国内数控机床与国外同类型机床相比,其主要指标——平均故障间隔时间（MTBF）有一段差距。国内大部分机床厂家缺乏可靠性数据的积累,且没有掌握可靠性分析与评价方法,无法确定影响机床故障的关键因素,成为制约我国数控机床可靠性的发展的主要问题。本课题来源于工业和信息化部的“高档数控机床与基础制造装备”科技重大专项项目:面向航空发动机典型零部件制造的国产数控系统换脑工程（2017ZX04011013）。主要分析数控机床的故障数据,确定影响机床故障的关键零部件,研究基于故障数据与性能检测数据的可靠性评估方法。论文主要研究内容包括如下:（1）介绍了数控机床可靠性数据特点,建立了可靠数据的收集流程,并利用四分位距（IQR）法对收集的数据进行异常值剔除,筛选得到后文可靠性评估所需的有效数据;利用故障模式及影响分析方法,得到数控机床频发故障模式、故障原因以及故障部位;通过对机床整机进行危害性定量分析,排序得到机床危害度较大的故障因素并制定相应的改善措施,为设计人员在机床可靠性改善方面提供参考依据。（2）研究基于故障时间间隔的可靠性评估方法。利用故障总时间法原则处理失效数据,采用图示法和赤池信息准则对分布模型进行初步筛选,运用相关性检验和KS检验确定机床分布模型,运用相关性检验和K-S检验确定机床分布模型,完成数控机床基于故障时间间隔的可靠性评价。（3）在小样本数据情况下,数控机床的故障数据较少,研究基于贝叶斯理论的可靠性评估方法。将相似机床的故障数据作为数控机床的验前分布,然后根据贝叶斯理论,对后验分布作出推断,利用得到其函数表达式,并运用OpenBUGS软件对后验分布进行迭代计算,得到后验分布函数,对数控机床可靠性作出评价。（4）研究数控机床基于性能退化数据的可靠性评估。利用数控机床定位精度的实测数据,首先建立线性回归模型,通过相关性检验模型的合理性,研究基于伪寿命数据的可靠性评估方法。建立数控机床的一元线性Wiener退化模型,进行模型参数的估计,绘制可靠性函数图像,进行可靠性评价。
张景辉[7]（2019）在《基于运行协变量分析的机床主轴系统备件预测研究》文中提出数控机床是现代化制造装备,其加工技术的稳定性及其可靠性高低能够反映出一个国家制造业装备技术水平。数控机床在生产过程中容易出现故障,因备件短缺不能及时的维修,则会对企业带来巨大的经济损失。但是备件储存量过大,企业生产成本增加,如何精确预测备件数量的模型,一直是该领域近些年的研究热点及难点。本研究依托于辽宁省自然科技基金项目“数控机床可修复系统可靠性评估及备件预测模型研究”。主要以某型号的数控机床为研究对象,具体分析在考虑运行协变量的情况下机床主轴系统的备件预测数量。具体研究内容如下:一、对数控机床和机床主轴系统的结构、工作过程、工作原理进行研究分析。二、收集机床的故障数据并对其进行筛选,并对其进行数据的FMEA分析。把故障数据按照故障部位和故障模式进行划分,分析出故障率高得故障部位与故障模式,同时分析出整机里最薄弱的环节。三、利用元动作故障树对主轴系统进行关键备件筛选,对主轴系统中的主传动机构的转动故障进行顶事件的建树分析,根据元动作故障树的定量计算分析出各个底事件的重要度,然后分析出主轴系统中参与度高的部件以此来完成对关键备件的筛选。四、对故障数据以及运行协变量因素进行量化处理,运用SPSS分析软件对各个运行协变量进行相关性分析,根据协变量回归系数值计算不可修备件在特定时间段内的故障数量,进而得到所需备件的预测数量。结果表明:实际备件的使用数量与国产备件和进口备件数量相比,两者误差都保持在10%以内,符合预测误差值的范围。
王昊[8]（2018）在《国产数控车床可靠性评估方法研究》文中研究表明数控车床是机械加工中重要的装备,被广泛应用于各类产品的生产制造中,其相关技术的进步推动着我国制造业的发展。在控制成本的基础上,国产数控车床的可靠性水平在很大程度上决定着其加工零部件的效率、精度和其自身使用寿命。本课题围绕数控车床可靠性问题,以HTC2050i和ETC36系列数控车床为研究对象,结合相关故障数据,对数控车床进行潜在故障分析,对主轴系统进行故障模式风险排序,考虑故障信息、FMECA结果及子系统故障相关性,进行可靠性分配,并提出一种工程中实用的MTBF预估方法。本文主要工作如下:（1）针对国产数控车床FMEA问题,本文分别对HTC2050i和ETC36系列数控车床进行了子系统拆分、可靠性框图绘制、潜在故障模式分析、FMEA表格绘制等工作。（2）针对数控车床主轴系统的故障模式风险问题,本文以ETC36系列数控车床主轴系统为例,在传统RPN分析考虑严重度、发生度和探测度三个变量的基础上,结合故障数据引入故障平均维修时间作为新的变量,进而应用模糊理论结合专家评分计算各故障模式模糊数、求解α截集、去模糊化,最终对故障模式的风险大小进行排序。将得到的排序用灰色理论加以对比验证,结果表明两种方法的排序基本一致,且降低了传统分析方法的主观性。（3）针对数控车床可靠性分配问题,本文首先考虑FMECA分析中的危害度指标,将其中严重度进行指数化转换,并考虑降低子系统失效率所需成本问题,得到修正的危害度。其次考虑包括故障次数比重比、故障停时比重比、可靠性影响度和子系统结构复杂度在内的四种基于客观信息的因素,将数控车床视为串联系统,通过建立比例矩阵、综合分配矩阵、权重向量等过程,得到分配向量,最终得到各子系统可靠性指标的分配值。（4）针对数控车床子系统之间的故障相关性问题,本文应用Copula函数相关性理论,建立了具有故障相关性子系统的可靠度模型,进而得到整机可靠度模型。在此基础上,设定可靠性分配指标的目标值,提出一种考虑故障相关性的可靠性分配方法。进一步,考虑严重度三阶转换函数得到修正的危害度取值,结合多种分配因素提出一种具体的可靠性分配方法。通过实例验证说明了考虑故障相关性的可靠性分配方法在降低设计制造成本方面的意义。（5）针对数控车床MTBF计算准则问题,本文以数控车床现场故障数据为基础,计算相邻两个MTBF计算值的偏差量,考虑其随着估计次数增加的变化趋势,给出估计准则,以确定试验的截止点并得到估计次数的最小值。通过该方法得到的MTBF估计值与传统方法相比误差在可允许范围内,但有效地控制了估计次数即试验过程中数控车床发生故障的次数,用最小试验样本量得到系统MTBF值,在节约成本方面具有较大意义,为工程上可靠性指标预估提供了理论依据和指导。
何甫[9]（2018）在《数控机床故障信息分析管理平台研究》文中认为《中国制造2025》国家战略的提出与实施,对装备制造业的工作母机——数控机床的要求进一步提升,而可靠性是其发展水平的重要评价指标之一。近年来,国产数控机床可靠性在相关科技项目的攻关下有所提高,但还远不如国际先进水平,因此较低的可靠性水平仍是制约国产数控机床发展的重要原因之一。所以,有必要针对数控机床的可靠性进行研究,而提高可靠性的有效方法是对数控机床历史故障信息的分析与重用。本文作者所在项目组在对国内六家数控机床整机及零部件生产企业调研之后发现,当前大部分机床生产企业主要是利用纸质记录册或EXCEL简单的记录机床故障信息,均不能为数控机床故障维修与可靠性提升活动提供有效的数据支持。因此,建立一个集故障信息收集、故障维修与可靠性分析于一体的数控机床故障信息分析管理平台具有重要的实用意义。本文结合国家科技重大专项课题“数控机床制造过程可靠性保障技术研究与应用”,以数控机床可靠性研究与维修策略制定为研究目的,以某机床企业生产的精密齿轮加工机床为研究对象,在对其进行可靠性分析与评估的基础上,利用计算机软件技术建立了基于Android的数控机床故障信息分析管理平台的功能框架及相关数据库。本文主要研究内容如下:（1）在调研某系列精密齿轮加工机床故障信息之后,对其进行规范化整理,并运用可靠性技术对其进行可靠性分析与评估,以展示该产品的故障多发部位、原因及可靠性水平。采用层次分析法建立维修人员的业务能力评价体系模型,并实现了故障维修任务的分配。（2）对数控机床故障信息分析管理平台进行整体规划及可行性分析之后,根据不同的用户需求,设计其功能结构,并绘制系统的功能框架图与主要的业务流程图,为平台数据库的设计奠定了数据逻辑基础。（3）从数据流和数据字典两方面对平台各个模块进行详细的数据库需求分析;然后借助Power Designer软件设计平台的总体E-R图及逻辑模型,并由逻辑模型生成数据库SQL语句;最后利用SQL语句在MySQL workbench上创建该平台的数据库。（4）详细设计平台客户端（APP）界面,展示了软件对数控机床及其故障信息录入、查询及统计的人机交互界面。
陈一凡[10]（2018）在《数控磨床可靠性评估及主轴部件可靠性优化设计》文中进行了进一步梳理数控机床是集成高新技术的现代制造业装备,同时能够体现出一个国家的综合实力。然而国内中高端数控机床大多数还依赖于进口产品,其中可靠性一直是制约国产数控机床走向高端的瓶颈,虽然目前国内大部分企业主机产品的平均故障间隔时间（Mean Time Between Failure,MTBF）指标已由300小时提升到1400小时以上,但与国外同类型机床相比,其可靠性水平至少低一倍。可靠性水平低不仅造成正常使用过程中出现不必要的停机时间,进而降低生产效率,而且还给机床制造企业带来极大的维修成本,更有甚者,国内机床在竞争市场上呈现出寸步难行的局面。因此提高国产数控机床可靠性刻不容缓。本文依托国家《高档数控机床与基础制造装备》科技重大专项“机床制造过程可靠性保障技术研究与应用”（项目号:2016ZX04004-005）,以国内某机床企业的数控磨床（YK7332A）为研究对象,使用统计量最小原则选取了最优可靠性评估模型。采用可靠性分析方法,确定了影响机床薄弱环节的关键部件,并运用ANSYS软件对其进行可靠性优化与分析,提高了关键部件的可靠度,最终对提升整机的可靠性具有一定的贡献。论文主要研究内容包括如下:（1）采用四分位距（Interquartile range,IQR）法对故障数据的离群值进行识别,初步判断有效故障数据有可能服从的分布类型。运用Minitab绘制出假设分布模型的概率图,从而实现对故障分布模型的优选,并采用极大似然估计法确定了机床服从故障率为?（28）0.00213的指数分布,掌握了机床可靠性特征量规律,为设计人员在机床可靠性改善方面提供参考依据。（2）通过失效模式和影响分析（Failure Mode and Effect Analysis,FMEA）对机床整机展开故障部位、故障模式、故障原因分析,找出影响机床的故障频发部位。利用重要度数学模型确定了电主轴系统为整机中最核心的子系统,进而结合故障树分析（Fault Tree Analysis,FTA）和层次分析法（Analytic Hierarchy Process,AHP）确定了影响电主轴系统的关键故障因素及关键功能部件（主轴）,并提出可靠性改善措施,以提高机床的可靠性。（3）通过ANSYS Workbench分析确定了电主轴的实际失效机理为静刚度不足,因此建立具有拉伸和压缩的弹簧单元（Combin14）代替轴承支承,分析了主轴在实际工况下的动静态特性。为了提高电主轴动静态性能,本文采用了响应面优化方法中的遗传算法响应类型对其进行响应面优化,优化结果表明:主轴质量减轻了3.78%,静刚度提升了19.44%,第一阶固有频率也提升了9.65%,具有更为良好的动静态性能。（4）考虑到各随机变量（结构几何尺寸、外载荷、材料性能和轴承刚度）对电主轴静刚度影响,运用ANSYS Workbench中的3?原理对随机变量进行灵敏度和相关性分析,最后选用拉丁超立方体抽样方法对随机样本进行抽样,分析结果表明优化后的电主轴结构可靠度从87.731%提升到99.99%,确保了优化后的电主轴具有更高的可靠性。
二、机床工作精度统计分析程序（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、机床工作精度统计分析程序（论文提纲范文）
（1）脑深部刺激手术颅骨微创小孔的钻削性能研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 骨组织力学特性的研究现状 |
| 1.2.2 以动物骨代替人骨的可行性分析 |
| 1.2.3 钻削力的产生与测量及骨钻钻头结构的研究现状 |
| 1.2.4 颅骨有限元仿真模型的研究现状 |
| 1.2.5 骨钻钻孔及丘脑底核穿刺设备的研究现状 |
| 1.2.6 钻削工艺参数对钻削力的影响 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 2 颅骨微创小孔钻削理论分析及仿真实验研究 |
| 2.1 颅骨微创小孔的钻削理论分析 |
| 2.1.1 颅骨微创小孔钻削运动过程理论分析 |
| 2.1.2 颅骨微创小孔的钻削力理论分析 |
| 2.2 颅骨和医疗麻花钻的仿真建模 |
| 2.2.1 医疗麻花钻的几何建模 |
| 2.2.2 颅骨钻削模型的三维重建 |
| 2.3 基于ANSYS Workbench颅骨微创小孔的应力应变仿真实验研究 |
| 2.3.1 ANSYS概述 |
| 2.3.2 颅骨微创钻削模型的建立 |
| 2.3.3 颅骨与麻花钻的参数设置、网格划分及边界条件的设置 |
| 2.3.4 颅骨微创小孔应力应变范围的仿真结果 |
| 2.4 本章小节 |
| 3 颅骨微创小孔钻削穿刺实验平台设计及程序调试研究 |
| 3.1 颅骨微创小孔钻削穿刺实验平台的方案设计 |
| 3.2 颅骨微创小孔钻削实验平台设计 |
| 3.3 颅骨微创小孔钻削实验平台的转速测试研究 |
| 3.3.1 颅骨微创小孔钻削实验平台的测速装置 |
| 3.3.2 颅骨微创小孔钻削实验平台的速度测量与分析 |
| 3.4 颅骨微创小孔钻削实验平台的参数设置及程序调试研究 |
| 3.4.1 颅骨微创小孔钻削实验平台的软件参数设置 |
| 3.4.2 颅骨微创小孔钻削实验平台的程序调试 |
| 3.5 颅骨微创小孔穿刺实验平台设计 |
| 3.6 本章小节 |
| 4 颅骨微创小孔钻削穿刺实验平台搭建与精度检测研究 |
| 4.1 颅骨微创小孔钻削穿刺实验平台搭建 |
| 4.1.1 颅骨微创小孔钻削穿刺实验平台的外伸装置搭建 |
| 4.1.2 颅骨微创小孔钻削穿刺实验平台的钻削力采集系统搭建 |
| 4.2 颅骨微创小孔钻削穿刺实验平台的三维模型与实体装配 |
| 4.3 颅骨微创小孔钻削穿刺实验平台精度检测 |
| 4.4 本章小节 |
| 5 颅骨微创小孔钻削实验研究及结果优化分析 |
| 5.1 颅骨微创小孔的钻削实验条件 |
| 5.1.1 猪颅骨制备 |
| 5.1.2 钻头选用 |
| 5.1.3 颅骨微创小孔钻削力测量设备 |
| 5.1.4 颅骨微创小孔钻削实验平台 |
| 5.2 颅骨微创小孔的正交实验方案及过程 |
| 5.2.1 正交实验的特点及基本设计程序 |
| 5.2.2 钻削工艺参数的正交实验优化方案 |
| 5.2.3 颅骨微创小孔的正交实验过程 |
| 5.3 颅骨微创小孔的钻削实验结果 |
| 5.3.1 颅骨微创小孔的表面形貌 |
| 5.3.2 颅骨微创小孔的钻削力变化趋势 |
| 5.3.3 颅骨微创小孔的钻削力结果 |
| 5.4 基于田口实验法的实验设计及钻削力优化分析 |
| 5.4.1 Minitab软件介绍 |
| 5.4.2 田口实验设计的信噪比和均值 |
| 5.4.3 田口实验法的钻削力优化结果与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和科研情况说明 |
| 致谢 |
（2）数控加工中心进给系统可靠性快速评估方法和试验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 |
| 1.2 数控机床进给系统可靠性评估的研究现状 |
| 1.3 数控机床进给系统可靠性试验的研究现状 |
| 1.4 现有研究存在的问题 |
| 1.5 论文的主要研究内容和架构 |
| 第二章 进给系统故障模式与退化失效分析 |
| 2.1 数控加工中心进给系统的故障模式与影响分析 |
| 2.1.1 数控加工中心伺服进给系统的基本结构 |
| 2.1.2 伺服进给系统的故障数据采集 |
| 2.1.3 伺服进给系统的故障模式与影响分析 |
| 2.2 伺服进给系统的退化失效及其机理分析 |
| 2.2.1 进给系统的退化失效 |
| 2.2.2 进给系统性能退化量选取 |
| 2.2.3 进给系统位置精度性能退化分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 进给系统加速性能退化试验原理和试验设计 |
| 3.1 进给系统加速性能退化试验基本原理 |
| 3.1.1 累积损伤理论 |
| 3.1.2 加速模型 |
| 3.2 进给系统载荷谱研究 |
| 3.2.1 进给系统加工载荷谱数据采集 |
| 3.2.2 进给系统加工载荷谱数据处理和分析 |
| 3.3 进给系统可靠性水平预估 |
| 3.4 进给系统性能加速退化试验设计 |
| 3.4.1 进给系统性能加速退化试验流程 |
| 3.4.2 进给系统性能加速退化试验加载方式 |
| 3.4.3 进给系统性能加速退化试验剖面 |
| 3.4.4 进给系统性能加速退化试验数据采集方法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 进给系统的快速可靠性评估方法和试验研究 |
| 4.1 基于性能退化数据的可靠性评估方法 |
| 4.1.1 正常载荷水平下基于性能退化数据的可靠性评估 |
| 4.1.2 加速载荷水平下基于性能退化数据的可靠性评估 |
| 4.2 基于一元Wiener过程的伺服进给系统性能退化数学建模 |
| 4.2.1 Wiener过程 |
| 4.2.2 进给系统加速退化试验结果 |
| 4.2.3 基于Wiener过程的进给系统性能退化轨迹建模 |
| 4.3 基于逆幂律模型计算伺服进给轴伪失效寿命时间 |
| 4.3.1 加速退化试验载荷水平量化评估 |
| 4.3.2 基于逆幂律模型计算伺服进给轴伪失效寿命时间 |
| 4.4 基于Weibull分布的伺服进给系统性能可靠性评估 |
| 4.4.1 性能退化分布模型 |
| 4.4.2 Weibull分布模型参数的最小二乘点估计 |
| 4.4.3 基于Weibull分布模型的进给系统可靠性评估 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 主要研究工作总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 |
（3）加工中心电主轴可靠性试验和评估方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的来源及研究背景 |
| 1.2 加工中心电主轴试验及评估技术的国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容与结构 |
| 1.3.1 本文主要研究内容 |
| 1.3.2 本文主要结构 |
| 第二章 加工中心电主轴FMECA和 FTA分析 |
| 2.1 电主轴基本结构及现场故障数据统计 |
| 2.1.1 电主轴基本结构和原理 |
| 2.1.2 加工中心电主轴故障数据收集及整理 |
| 2.2 电主轴故障模式、影响及危害分析 |
| 2.2.1 PT50A电主轴失效模式与影响分析 |
| 2.2.2 PT50A电主轴危害性分析 |
| 2.3 电主轴系统故障树分析 |
| 2.4 可靠性测量指标及其数据采集方法研究 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 电主轴可靠性加速退化试验原理和试验设计 |
| 3.1 轿车动力总成生产线加工中心载荷谱研究 |
| 3.2 可靠性加速试验的加速系数计算原理和建模方法 |
| 3.3 电主轴可靠性加速退化试验原理及试验设计 |
| 3.3.1 加速退化试验概述 |
| 3.3.2 退化参数选择及测量方法 |
| 3.3.3 电主轴可靠性加速退化试验设计 |
| 3.4 电主轴可靠性试验建模方法研究 |
| 3.4.1 定时截尾试验技术 |
| 3.4.2 威布尔分布下电主轴可靠性模型及试验设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 电主轴可靠性加速试验 |
| 4.1 试验样本选取及试验数据采集方案 |
| 4.2 电主轴可靠性加速试验系统 |
| 4.2.1 加速试验数据采集系统搭建 |
| 4.2.2 加速试验加载装置及加载方案 |
| 4.3 试验数据采集及数据分析 |
| 4.4 基于电主轴性能退化量的电主轴状态评估技术 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 电主轴可靠性评估及工程应用 |
| 5.1 基于威布尔分布的电主轴可靠性评估 |
| 5.2 基于威布尔分布无失效数据的电主轴可靠性评估 |
| 5.2.1 威布尔分布无失效数据模型 |
| 5.2.2 电主轴可靠性相关指标的贝叶斯点估计 |
| 5.2.3 可靠性指标区间估计 |
| 5.3 电主轴可靠性在机试验技术及其应用 |
| 5.3.1 可靠性在机试验和评估技术 |
| 5.3.2 工程应用 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 主要研究工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间所取得的研究成果 |
（4）无突发失效下电主轴可靠性建模及评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 电主轴及电主轴可靠性技术国内外研究现状 |
| 1.2.1 电主轴国内外研究现状 |
| 1.2.2 电主轴可靠性技术国内外研究现状 |
| 1.3 可靠性建模及评估技术国内外研究现状 |
| 1.3.1 无突发失效下可靠性建模及评估技术 |
| 1.3.2 基于退化数据的可靠性建模与评估技术 |
| 1.3.3 基于竞争失效的可靠性建模与评估技术 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 第2章 集成FMECA/DEMATEL/FMMESA的电主轴故障分析 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 电主轴故障信息采集 |
| 2.2.1 电主轴故障判定与记录 |
| 2.2.2 电主轴现场故障信息采集 |
| 2.3 电主轴故障分类 |
| 2.3.1 故障部位分类 |
| 2.3.2 故障模式及原因分类 |
| 2.4 电主轴故障分析 |
| 2.4.1 电主轴FMECA分析 |
| 2.4.2 电主轴故障模式相关性分析 |
| 2.4.3 电主轴故障模式FMMESA分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于威布尔分布的电主轴加速试验时间设计 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 载荷谱分析 |
| 3.2.1 典型工况与载荷测取 |
| 3.2.2 数据初步分析 |
| 3.2.3 加载谱的编制 |
| 3.3 基于威布尔分布的加速试验设计 |
| 3.3.1 Ⅰ型截尾威布尔分布模型构建 |
| 3.3.2 基于威布尔分布的试验时间设计 |
| 3.3.3 基于Miner理论的加速因子设计 |
| 3.4 基于威布尔分布的电主轴加速试验时间设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 电主轴可靠性台架试验及信息采集 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 电主轴可靠性试验台简介 |
| 4.3 电主轴可靠性测试方案设计 |
| 4.3.1 样本容量确定 |
| 4.3.2 试验对象的确定 |
| 4.3.3 试验测试项目的确定 |
| 4.4 电主轴测试信息采集及预处理 |
| 4.4.1 电主轴测试信息采集 |
| 4.4.2 数据分析与预处理 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 无突发失效信息下电主轴寿命评估 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 无突发失效信息下可靠性建模 |
| 5.2.1 部分分布竞争风险模型构建 |
| 5.2.2 基于Wiener过程的单退化量可靠性建模 |
| 5.3 无突发失效信息下电主轴可靠性建模 |
| 5.3.1 电主轴部分分布竞争风险模型构建 |
| 5.3.2 基于Wiener过程的电主轴可靠性建模 |
| 5.3.3 无突发失效信息下电主轴可靠性模型优选 |
| 5.4 无突发失效信息下电主轴可靠寿命评估 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（5）五自由度混联机器人运动学标定与RTCP检验技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 字母注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 几何误差建模 |
| 1.2.2 参数辨识 |
| 1.2.3 机器人工作精度检测方法 |
| 1.2.4 RTCP检测功能 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第二章 五自由度混联机器人几何误差建模 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 整机几何误差建模 |
| 2.2.1 并联机构几何误差建模 |
| 2.2.2 串联转头与机架刚体位移误差建模 |
| 2.3 误差辨识方程组 |
| 2.3.1 几何误差源相关性分析 |
| 2.3.2 辨识方程组病态性分析 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 正则化辨识方法优选与运动学标定实验 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 正则化辨识方法 |
| 3.2.1 截断奇异值分解法 |
| 3.2.2 Tikhonov正则化方法 |
| 3.3 正则化参数优选方法 |
| 3.3.1 广义交叉检验准则 |
| 3.3.2 L-曲线法 |
| 3.4 基于统计分析方法的计算机仿真 |
| 3.4.1 仿真流程 |
| 3.4.2 仿真结果与方法优选 |
| 3.4.3 讨论 |
| 3.5 误差补偿策略 |
| 3.6 运动学标定实验 |
| 3.6.1 实验方案 |
| 3.6.2 误差参数辨识 |
| 3.6.3 误差补偿 |
| 3.7 小结 |
| 第四章 混联机器人五轴联动RTCP检验技术 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 混联机器人的RTCP检验方法研究 |
| 4.2.1 RTCP检验技术原理 |
| 4.2.2 确定检验点位置和姿态角范围 |
| 4.2.3 RTCP检验轨迹规划 |
| 4.2.4 确定RTCP检验轨迹参数 |
| 4.2.5 等步长法生成“8”字形轨迹指令 |
| 4.3 RTCP检验实验 |
| 4.3.1 RTCP精度校正 |
| 4.3.2 实验方案 |
| 4.3.3 实验结果分析 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（6）国产数控机床可靠性分析与评价方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 课题来源 |
| 1.3 数控机床可靠性的发展与研究现状 |
| 1.3.1 可靠性工程的发展 |
| 1.3.2 国外数控机床可靠性分析与评价研究现状 |
| 1.3.3 国内数控机床可靠性分析与评价研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容及总体框架 |
| 2 可靠性数据处理与分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 可靠性数据分类和特点 |
| 2.2.1 可靠性数据的分类 |
| 2.2.2 可靠性数据的特点 |
| 2.3 可靠性数据的收集程序与预处理 |
| 2.3.1 可靠性数据的收集程序和方法 |
| 2.3.2 故障的判别与统计 |
| 2.3.3 故障数据筛选 |
| 2.3.4 基于IQR法的离群值判定 |
| 2.4 数控机床可靠性分析 |
| 2.4.1 工作原理 |
| 2.4.2 数控机床子系统结构划分及代码设定 |
| 2.4.3 整机故障模式及影响分析 |
| 2.4.4 危害性分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于故障时间间隔的可靠性评估 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 随机时间截止数据折算处理 |
| 3.2.1 故障总时间法处理原则 |
| 3.2.2 随机时间截尾数据的转化 |
| 3.3 故障数据模型初选 |
| 3.3.1 图示法 |
| 3.3.2 赤池信息准则 |
| 3.4 分布模型拟合性检验 |
| 3.4.1 线性相关性检验 |
| 3.4.2 K-S拟合优度检验 |
| 3.4.3 机床各类可靠性函数确定 |
| 3.5 可靠性评价 |
| 3.5.1 MTBF点估计 |
| 3.5.2 MTTR的观测值 |
| 3.5.3 固有可用度(Ai) |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于贝叶斯理论的可靠性评估 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 贝叶斯基本理论 |
| 4.3 先验分布与后验分布的确定 |
| 4.3.1 相容性检验 |
| 4.3.2 先验分布的确定方法 |
| 4.3.3 后验分布推导与参数估计 |
| 4.4 基于OpenBUGS软件的后验分布计算 |
| 4.4.1 OpenBUGS软件简介 |
| 4.4.2 Gibbs抽样方法 |
| 4.4.3 后验分布参数估计 |
| 4.5 评价结果对比 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于性能退化数据的可靠性评估 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 性能退化产品的可靠性建模方法 |
| 5.3 基于伪寿命数据的可靠性建模与评估 |
| 5.3.1 退化数据的确定 |
| 5.3.2 回归模型建立 |
| 5.3.3 回归方程显着性检验 |
| 5.3.4 基于伪寿命数据的可靠性评估 |
| 5.4 一元Wiener过程的可靠性建模与评估 |
| 5.4.1 Wiener退化过程 |
| 5.4.2 一元Wiener退化过程的建模 |
| 5.4.3 退化过程参数估计 |
| 5.4.4 一元Wiener退化过程的评估 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 |
（7）基于运行协变量分析的机床主轴系统备件预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究背景和意义 |
| 1.3 课题研究的国内外发展现状 |
| 1.3.1 数控机床可靠性国内外研究现状 |
| 1.3.2 备件预测方法的国内外研究现状 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 论文整体框架 |
| 第2章 数控机床和主轴系统论述及FMEA分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 数控机床的的总体结构及工作过程 |
| 2.2.1 数控机床的结构组成 |
| 2.2.2 数控机床的工作过程 |
| 2.3 数控机床主轴的结构及工作过程 |
| 2.3.1 机床主轴系统的结构 |
| 2.3.2 机床主轴的工作过程 |
| 2.4 数控机床的FMEA分析 |
| 2.4.1 机床故障部位分析 |
| 2.4.2 机床故障模式分析 |
| 2.4.3 机床故障原因分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 数控机床主轴系统的关键备件分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 故障树的分析概述 |
| 3.2.1 故障树的建树流程 |
| 3.2.2 故障树的流程符号 |
| 3.3 元动作的分析概述 |
| 3.3.1 元动作的概念 |
| 3.3.2 元动作的故障表现 |
| 3.4 元动作故障树的论述 |
| 3.4.1 元动作故障树的特点 |
| 3.4.2 元动作故障树的建树过程 |
| 3.5 元动作故障树的计算分析 |
| 3.5.1 元动作故障树的定性分析 |
| 3.5.2 元动作故障树的定量分析 |
| 3.6 主传动机构的关键备件分析 |
| 3.6.1 传动机构的故障建树过程 |
| 3.6.2 传动机构的故障模式 |
| 3.6.3 传动机构的重要度计算 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于运行协变量的轴承备件预测 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于协变量的可靠性模型 |
| 4.3 不可修备件预测的分析 |
| 4.3.1 不可修备件预测的流程 |
| 4.3.2 故障模型的筛选 |
| 4.3.3 不可修备件模型的筛选 |
| 4.4 圆柱滚子轴承的备件预测分析 |
| 4.4.1 运行协变量因素的筛选和处理 |
| 4.4.2 故障数据的采集与分类 |
| 4.4.3 故障模型的检验 |
| 4.4.4 更新过程模型的推导 |
| 4.4.5 运用SPSS软件数据处理 |
| 4.5 基于运行协变量下的备件数量计算 |
| 4.6 与实际需求数量验证对比分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 攻读硕士期间发表(含录用)的学术论文 |
（8）国产数控车床可靠性评估方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源、研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外发展与研究现状 |
| 1.2.1 FMECA发展概况及现状 |
| 1.2.2 RPN分析研究现状 |
| 1.2.3 可靠性分配研究现状 |
| 1.2.4 故障相关性研究现状 |
| 1.2.5 MTBF算法研究现状 |
| 1.3 论文主要内容与结构 |
| 第2章 数控车床FMEA分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 FMECA分析 |
| 2.2.1 概述 |
| 2.2.2 FMECA分析目的及选择 |
| 2.2.3 功能及硬件FMECA的步骤 |
| 2.2.4 功能及硬件FMECA的实施 |
| 2.3 国产数控车床FMEA分析 |
| 2.3.1 数控车床简介 |
| 2.3.2 数控车床FMEA分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于故障数据和模糊集理论的数控车床风险分析法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 传统RPN分析方法及其局限性 |
| 3.2.1 传统RPN分析技术 |
| 3.2.2 传统RPN分析的局限性 |
| 3.3 基于故障数据和模糊集理论的风险分析法 |
| 3.3.1 数控车床的故障数据 |
| 3.3.2 模糊集理论 |
| 3.3.3 基于模糊集理论的风险分析方法 |
| 3.3.4 基于灰色理论的风险分析验证法 |
| 3.4 实例分析 |
| 3.4.1 数控车床风险分析实例 |
| 3.4.2 结果讨论及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于修正危害度和客观信息的多因素可靠性分配法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 可靠性分配概述及常用方法简介 |
| 4.2.1 可靠性分配定义及作用 |
| 4.2.2 系统可靠性模型与可靠性框图 |
| 4.2.3 可靠性分配原则及影响因素 |
| 4.2.4 可靠性分配方法 |
| 4.3 基于修正危害度的数控车床关键子系统可靠性分配 |
| 4.3.1 严重度指数化转换值 |
| 4.3.2 基于传统危害度的可靠性分配方法 |
| 4.3.3 基于修正危害度的可靠性分配方法 |
| 4.3.4 实例分析 |
| 4.4 基于修正危害度和客观信息的多因素可靠性分配法 |
| 4.4.1 基于客观信息的分配因素 |
| 4.4.2 数控车床多因素可靠性分配法 |
| 4.4.3 实例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 考虑子系统相关性的多因素可靠性分配法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 Copula理论 |
| 5.2.1 Copula定义及性质 |
| 5.2.2 相关性指标 |
| 5.2.3 Sklar定理 |
| 5.2.4 Archimedean Copula函数 |
| 5.2.5 Copula函数参数估计 |
| 5.3 基于Copula函数的数控车床可靠度模型 |
| 5.4 考虑故障相关性的数控车床可靠性分配 |
| 5.4.1 考虑故障相关性的可靠性分配法 |
| 5.4.2 一种考虑故障相关性的可靠性综合分配法 |
| 5.4.3 算例及实例分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 一种基于故障数据统计的机械系统MTBF工程算法· |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于故障数据的机械系统MTBF估计值算法 |
| 6.2.1 MTBF定义及常用计算方法 |
| 6.2.2 基于故障数据的MTBF工程算法 |
| 6.3 实例分析 |
| 6.3.1 ETC36系列数控车床冷却系统MTBF估计 |
| 6.3.2 ETC36系列数控车床MTBF估计 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论及展望 |
| 7.1 研究总结 |
| 7.2 论文创新点 |
| 7.3 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的论着、科研和获奖情况 |
| 作者简介 |
（9）数控机床故障信息分析管理平台研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 数控机床故障信息分析管理及相关软件国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 精密齿轮加工机床简介 |
| 1.4 课题来源与研究内容 |
| 1.4.1 课题来源 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 2 数控机床故障信息分析及平台规划 |
| 2.1 精密齿轮加工机床结构及可靠性数据 |
| 2.1.1 产品结构数据 |
| 2.1.2 故障数据 |
| 2.2 数控机床FMECA分析 |
| 2.2.1 数控机床FMEA分析 |
| 2.2.2 数控机床CA分析 |
| 2.2.3 数控机床FMECA实施 |
| 2.3 数控机床可靠性评估 |
| 2.3.1 数控机床可靠性指标 |
| 2.3.2 精密齿轮加工机床可靠性指标计算 |
| 2.4 数控机床故障维修 |
| 2.4.1 数控机床故障维修分类 |
| 2.4.2 数控机床故障维修任务分配 |
| 2.5 平台系统规划 |
| 2.5.1 机床企业可靠性提升现状及存在的问题 |
| 2.5.2 平台开发目标 |
| 2.5.3 平台架构 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 故障信息分析管理平台开发 |
| 3.1 平台开发方法 |
| 3.2 平台可行性分析 |
| 3.3 平台需求分析 |
| 3.3.1 用户需求分析 |
| 3.3.2 功能需求分析 |
| 3.4 平台功能结构及业务流程设计 |
| 3.4.1 功能结构设计 |
| 3.4.2 业务流程设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 故障信息分析管理平台数据库设计 |
| 4.1 数据库需求分析 |
| 4.1.1 系统管理模块需求分析 |
| 4.1.2 机床基本信息模块需求分析 |
| 4.1.3 故障维修相关模块需求分析 |
| 4.1.4 可靠性分析模块需求分析 |
| 4.1.5 可靠性评估模块需求分析 |
| 4.2 数据库概念结构设计 |
| 4.3 数据库逻辑设计 |
| 4.4 数据库物理设计 |
| 4.5 数据库的实施和维护 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 Android客户端界面设计 |
| 5.1 系统管理模块 |
| 5.2 机床基本信息模块 |
| 5.3 故障维修相关模块 |
| 5.3.1 故障报告模块 |
| 5.3.2 维修任务分配模块 |
| 5.3.3 维修结果报告模块 |
| 5.3.4 服务评价模块 |
| 5.4 可靠性分析模块 |
| 5.5 可靠性评估模块 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A.作者在攻读硕士学位期间研究成果 |
| B.作者在攻读硕士学位期间参与的课题 |
| C.精密齿轮加工机床完全失效及维修数据 |
（10）数控磨床可靠性评估及主轴部件可靠性优化设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 课题来源 |
| 1.3 数控机床可靠性 |
| 1.3.1 产品可靠性定义 |
| 1.3.2 机床可靠性定义与指标 |
| 1.4 国内外可靠性研究发展现状 |
| 1.4.1 国内外数控机床可靠性评估技术研究现状 |
| 1.4.2 国内外主轴可靠性优化设计技术研究现状 |
| 1.5 论文主要研究内容 |
| 1.6 论文整体框架 |
| 2 数控磨床可靠性评估模型建立 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 可靠性数据采集与分析 |
| 2.2.1 故障数据采集方法 |
| 2.2.2 故障数据来源及说明 |
| 2.2.3 故障数据(MTBF)筛选 |
| 2.2.4 基于IQR法的离群值判定 |
| 2.3 数控磨床可靠性建模 |
| 2.3.1 常见可靠性分布函数简述 |
| 2.3.2 经验分布散点图绘制 |
| 2.3.3 概率密度函数散点图绘制 |
| 2.3.4 基于Minitab的分布模型识别 |
| 2.4 分布模型拟合性检验 |
| 2.4.1 线性相关性检验 |
| 2.4.2 K-S拟合优度检验 |
| 2.5 机床各类可靠性函数确定 |
| 2.6 可靠性评价 |
| 2.6.1 平均故障间隔(MTBF) |
| 2.6.2 平均维修时间(MTTR) |
| 2.6.3 固有可用度(Ai) |
| 2.7 本章小结 |
| 3 数控磨床整机与电主轴系统可靠性分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 数控成形砂轮磨齿机－YK7332A介绍 |
| 3.2.1 数控磨床子系统结构划分及代码设定 |
| 3.2.2 数控磨床工作原理 |
| 3.3 数控磨床整机可靠性分析 |
| 3.3.1 故障模式及影响分析(FMEA) |
| 3.3.1.1 故障部位分析 |
| 3.3.1.2 故障模式分析 |
| 3.3.1.3 故障原因分析 |
| 3.3.1.4 故障件来源统计分析 |
| 3.3.2 数控磨床子系统重要度分析 |
| 3.3.2.1 子系统重要度等级数学模型 |
| 3.3.2.2 子系统重要度分析 |
| 3.4 数控磨床电主轴系统可靠性分析 |
| 3.4.1 电主轴系统FTA分析 |
| 3.4.2 基于FTA-AHP的电主轴系统可靠性分析 |
| 3.4.2.1 层次结构模型建立 |
| 3.4.2.2 故障原因发生概率权值求取 |
| 3.5 电主轴系统可靠性改善措施 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 数控磨床高速电主轴变形有限元分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 高速电主轴的静态性能及分析的必要性 |
| 4.3 电主轴整体结构及性能 |
| 4.4 电主轴静态特性分析 |
| 4.4.1 结构静力学分析概述 |
| 4.4.2 有限元模型建立 |
| 4.4.3 轴承简化及刚度计算 |
| 4.4.4 电主轴磨削力的计算 |
| 4.4.5 单元类型及材料属性设定 |
| 4.4.6 网格划分 |
| 4.4.7 边界条件及施加载荷 |
| 4.4.8 电主轴静态特性结果分析 |
| 4.5 电主轴动态特性分析 |
| 4.5.1 动态特性分析概述 |
| 4.5.2 电主轴模态分析 |
| 4.5.3 电主轴临界转速分析 |
| 4.5.4 电主轴谐响应分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 数控磨床高速电主轴可靠性优化设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 ANSYSWorkbench优化设计概述 |
| 5.3 电主轴优化设计方案 |
| 5.3.1 设计变量的选取 |
| 5.3.2 目标函数的选择 |
| 5.3.3 设计变量取值范围及分布类型 |
| 5.3.4 响应面优化法 |
| 5.4 主轴结构优化结果分析 |
| 5.4.1 主轴优化后静态特性分析 |
| 5.4.2 主轴优化后动态特性分析 |
| 5.5 基于ANSYSWorkbench的主轴部件可靠性分析 |
| 5.5.1 ANSYSWorkbench可靠性分析概念 |
| 5.5.2 ANSYSWorkbench可靠性分析步骤 |
| 5.6 主要分析参数及其分布的确定 |
| 5.6.1 可靠性分析的主要参数 |
| 5.6.2 优化变量的统计处理及计算 |
| 5.7 基于3?的电主轴静刚度可靠性分析 |
| 5.7.1 概率灵敏性及相关性分析 |
| 5.7.2 随机变量样本分布柱状图 |
| 5.7.3 可靠性分析结果 |
| 5.8 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录一故障模式分类汇总表 |
| 附录二故障原因分类汇总表 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 |
四、机床工作精度统计分析程序（论文参考文献）
- [1]脑深部刺激手术颅骨微创小孔的钻削性能研究[D]. 刘希宽. 烟台大学, 2020(02)
- [2]数控加工中心进给系统可靠性快速评估方法和试验研究[D]. 周大朝. 上海交通大学, 2020(01)
- [3]加工中心电主轴可靠性试验和评估方法[D]. 辛庆伟. 上海交通大学, 2020(09)
- [4]无突发失效下电主轴可靠性建模及评估[D]. 郑玉彬. 吉林大学, 2019
- [5]五自由度混联机器人运动学标定与RTCP检验技术[D]. 杨俊豪. 天津大学, 2019(01)
- [6]国产数控机床可靠性分析与评价方法研究[D]. 马仕川. 重庆理工大学, 2019(08)
- [7]基于运行协变量分析的机床主轴系统备件预测研究[D]. 张景辉. 沈阳航空航天大学, 2019(02)
- [8]国产数控车床可靠性评估方法研究[D]. 王昊. 东北大学, 2018
- [9]数控机床故障信息分析管理平台研究[D]. 何甫. 重庆大学, 2018(04)
- [10]数控磨床可靠性评估及主轴部件可靠性优化设计[D]. 陈一凡. 重庆理工大学, 2018(11)