基于BP-GA的钢轨整形切削用量优化应用研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第1章: 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·国外现状 | 第12-14页 |
| ·国内现状 | 第14-15页 |
| ·本论文研究工作 | 第15-16页 |
| 第2章: 高锰钢切削加工性研究 | 第16-26页 |
| ·高锰钢材料特性 | 第16-18页 |
| ·高锰钢的物理化学性质 | 第16页 |
| ·高锰钢的切削加工特点 | 第16-18页 |
| ·高锰钢切削刀具材料和刀具几何角度 | 第18-20页 |
| ·高锰钢切削的刀具材料 | 第18-19页 |
| ·高锰钢切削的刀具几何角度 | 第19-20页 |
| ·高锰钢切削切削力和切削温度 | 第20-26页 |
| ·高锰钢切削的切削力 | 第20-23页 |
| ·高锰钢切削的切削温度 | 第23-26页 |
| 第3章: 高锰钢铣削刀具寿命试验 | 第26-33页 |
| ·正交实验的特点 | 第26-27页 |
| ·高锰钢铣削刀具寿命试验设计 | 第27-33页 |
| ·泰勒公式 | 第27-28页 |
| ·寿命试验条件 | 第28页 |
| ·刀具寿命经验公式 | 第28-30页 |
| ·铣削用量对刀具寿命的影响程度 | 第30-33页 |
| 第4章: 高锰钢铣削用量优化模型的研究 | 第33-39页 |
| ·优化设计理论概述 | 第33-34页 |
| ·优化模型的中变量设计 | 第34-35页 |
| ·优化模型中的目标函数 | 第35-37页 |
| ·单目标优化函数 | 第35-36页 |
| ·多目标优化函数 | 第36-37页 |
| ·优化模型中的约束条件 | 第37-39页 |
| 第5章: 神经网络和遗传算法对切削用量的优化 | 第39-62页 |
| ·神经网络原理及算法 | 第39-44页 |
| ·人工神经网络概述 | 第39-40页 |
| ·BP网络原理和算法 | 第40-42页 |
| ·BP神经网络的设计 | 第42-44页 |
| ·遗传算法的基本原理和特点 | 第44-47页 |
| ·遗传算法的原理和特点 | 第44-45页 |
| ·遗传算法的基本步骤 | 第45-47页 |
| ·基于人工神经网络的遗传算法 | 第47-48页 |
| ·铣削参数的选取 | 第48-49页 |
| ·高锰钢试验数据优化 | 第49-62页 |
| ·BP神经网络训练 | 第50-54页 |
| ·BP神经网络测试 | 第54-59页 |
| ·基于遗传算法的数据优化 | 第59-60页 |
| ·验证优化值 | 第60-62页 |
| 结论和展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
