1. 本选题研究的目的及意义
电机主轴是电机的重要组成部分，其精度和稳定性直接影响电机的性能和寿命。
在制造、装配和使用过程中，电机主轴容易受到各种因素的影响而产生变形，例如热处理、机械加工、离心力等，导致主轴弯曲、扭曲等问题。
主轴变形会引起电机振动、噪声增大、轴承寿命缩短等一系列问题，严重影响电机的性能和可靠性。
2. 本选题国内外研究状况综述
电机主轴矫直技术作为电机制造领域的关键技术之一，一直受到国内外学者和企业的广泛关注。
近年来，随着电机性能要求的不断提高，对主轴矫直精度和效率的要求也越来越高，相关研究工作取得了一定的进展，但仍然存在一些挑战和问题。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题研究主要围绕电机主轴矫直机理、行程预测技术以及仿真与实验验证展开，旨在构建准确可靠的主轴矫直行程预测模型，并通过仿真和实验验证其有效性。
1. 主要内容
1.深入研究电机主轴的变形机理，分析不同因素对主轴变形的影响规律，建立主轴变形与影响因素之间的关系模型。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、数值模拟、实验研究和机器学习等方法，逐步开展以下研究工作：
1.首先，通过查阅文献、调研相关企业，了解电机主轴的制造工艺、材料特性、变形原因以及现有矫直技术，为后续研究奠定基础。
2.然后，基于材料力学、弹性力学等理论，建立电机主轴的变形模型，分析不同因素对主轴变形的影响规律，并通过数值模拟软件进行仿真验证。
3.在理论分析的基础上，研究不同矫直方法的原理和适用范围，重点分析压力矫直技术的力学模型，推导出主轴变形量与矫直力、矫直行程之间的关系，并通过仿真分析验证模型的准确性。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.建立了基于多因素耦合的电机主轴变形模型，并分析了不同因素对主轴变形的影响规律，为更准确地预测主轴变形提供了理论依据。
2.将机器学习算法应用于电机主轴矫直行程预测，构建了基于机器学习的行程预测模型，相较于传统的预测方法，该模型具有更高的精度和泛化能力。
3.开发了电机主轴矫直仿真与实验平台，实现了对不同矫直工艺参数的模拟分析和实验验证，为实际生产应用提供了指导。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 赵洪山, 陈华, 肖波, 等. 基于响应面的轴类零件多点矫直工艺优化[J]. 机械工程学报, 2019, 55(15): 163-172.
[2] 刘红兵, 张西峰, 王永强, 等. 基于遗传算法的曲轴多点矫直优化[J]. 中国机械工程, 2018, 29(21): 2565-2572.
[3] 王晓光, 陈光, 孙伟. 基于遗传算法的曲轴多点矫直力优化[J]. 机械设计与制造, 2017(11): 263-266.
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