| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第13-29页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-15页 |
| 1.2 硬质合金及其切削加工性 | 第15-17页 |
| 1.2.1 WC-Co硬质合金的材料特性 | 第15-17页 |
| 1.2.2 硬质合金的切削特性 | 第17页 |
| 1.3 硬质合金的加工技术 | 第17-20页 |
| 1.3.1 硬质合金的磨削加工 | 第17-18页 |
| 1.3.2 硬质合金的特种加工 | 第18-20页 |
| 1.4 硬质合金等难加工材料的精密复合切削加工研究现状 | 第20-24页 |
| 1.4.1 超声振动切削加工 | 第20-22页 |
| 1.4.2 激光加热辅助切削加工 | 第22-23页 |
| 1.4.3 热超声辅助切削加工 | 第23-24页 |
| 1.5 难加工材料切削加工刀具磨损研究现状 | 第24-26页 |
| 1.6 存在的问题 | 第26-27页 |
| 1.7 论文主要研究内容及结构框架 | 第27-29页 |
| 2 激光超声复合切削加工机理 | 第29-73页 |
| 2.1 激光超声复合切削原理 | 第29-35页 |
| 2.1.1 激光加热辅助切削原理及特点 | 第29-30页 |
| 2.1.2 二维超声振动辅助切削原理 | 第30-34页 |
| 2.1.3 激光超声复合切削原理 | 第34-35页 |
| 2.2 激光超声复合切削系统构建 | 第35-39页 |
| 2.2.1 激光器的选择 | 第35-36页 |
| 2.2.2 二维超声振动装置及其振动特性 | 第36-38页 |
| 2.2.3 激光超声复合切削装置 | 第38-39页 |
| 2.3 激光超声复合切削力特性 | 第39-56页 |
| 2.3.1 激光超声复合切削有限元仿真模型 | 第39-41页 |
| 2.3.2 激光超声复合切削力模型 | 第41-47页 |
| 2.3.3 硬质合金激光超声复合切削力试验 | 第47-56页 |
| 2.4 激光超声复合切削温度特性 | 第56-69页 |
| 2.4.1 激光超声复合切削温度场理论模型 | 第56-61页 |
| 2.4.2 激光超声复合切削温度场有限元模型 | 第61-62页 |
| 2.4.3 激光超声复合切削温度场仿真结果及分析 | 第62-67页 |
| 2.4.4 硬质合金激光超声复合切削温度试验 | 第67-69页 |
| 2.5 激光超声复合切削时切削力、切削温度对刀具磨损的影响 | 第69-71页 |
| 2.6 本章小结 | 第71-73页 |
| 3 硬质合金激光超声复合切削刀具磨损机理 | 第73-109页 |
| 3.1 激光超声复合切削试验条件与试验方案 | 第73-76页 |
| 3.1.1 试验条件 | 第73-75页 |
| 3.1.2 试验方案 | 第75-76页 |
| 3.2 激光超声复合切削过程中加工参数对刀具磨损的影响 | 第76-80页 |
| 3.2.1 刀具材料对刀具磨损的影响 | 第76-78页 |
| 3.2.2 切削速度对刀具磨损的影响 | 第78-79页 |
| 3.2.3 工件材料对刀具磨损的影响 | 第79-80页 |
| 3.3 硬质合金切削过程中刀具的磨损形态 | 第80-87页 |
| 3.3.1 CBN刀具的磨损形态 | 第81-83页 |
| 3.3.2 PCD刀具的磨损形态 | 第83-87页 |
| 3.4 硬质合金切削过程中的刀具磨损机理 | 第87-102页 |
| 3.4.1 CBN刀具的磨损机理 | 第87-94页 |
| 3.4.2 PCD刀具的磨损机理 | 第94-102页 |
| 3.5 刀具磨损对激光超声复合切削过程的影响 | 第102-106页 |
| 3.5.1 刀具磨损对切削力的影响 | 第102-103页 |
| 3.5.2 刀具磨损对切削温度的影响 | 第103-104页 |
| 3.5.3 刀具磨损对工件表面质量的影响 | 第104-106页 |
| 3.6 本章小结 | 第106-109页 |
| 4 硬质合金激光超声复合切削刀具磨损状态识别 | 第109-133页 |
| 4.1 激光超声复合切削过程中的声发射信号 | 第109-114页 |
| 4.1.1 切削过程中的声发射信号 | 第110-111页 |
| 4.1.2 声发射信号的特征提取 | 第111-114页 |
| 4.1.3 BP神经网络及其模式识别 | 第114页 |
| 4.2 激光超声复合切削刀具磨损监测系统的构架 | 第114-116页 |
| 4.3 激光超声复合切削过程中的声发射信号频谱分析 | 第116-119页 |
| 4.4 刀具磨损状态声发射信号的能量特征提取 | 第119-124页 |
| 4.5 基于BP神经网络的刀具磨损状态识别 | 第124-132页 |
| 4.5.1 声发射信号模式识别的BP网络结构设计 | 第124-125页 |
| 4.5.2 激光超声复合切削过程中的刀具磨损状态识别 | 第125-132页 |
| 4.6 本章小结 | 第132-133页 |
| 5 硬质合金激光超声复合切削刀具磨损预测 | 第133-149页 |
| 5.1 刀具后刀面磨损几何模型 | 第133-139页 |
| 5.1.1 切削过程中的刀具磨损模型 | 第133-136页 |
| 5.1.2 建立刀具后刀面磨损几何模型 | 第136-139页 |
| 5.2 灰色-马尔可夫理论 | 第139-141页 |
| 5.2.1 灰色模型 | 第139-140页 |
| 5.2.2 灰色-马尔可夫模型 | 第140-141页 |
| 5.3 激光超声复合切削硬质合金过程中的刀具磨损预测 | 第141-148页 |
| 5.3.1 基于灰色模型的刀具磨损预测 | 第141-144页 |
| 5.3.2 基于灰色-马尔可夫模型的刀具磨损预测 | 第144页 |
| 5.3.3 预测模型分析 | 第144-147页 |
| 5.3.4 下一时刻刀具磨损状态预测 | 第147-148页 |
| 5.4 本章小结 | 第148-149页 |
| 6 结论与展望 | 第149-153页 |
| 6.1 主要结论和所做的主要工作 | 第149-151页 |
| 6.2 主要创新点 | 第151-152页 |
| 6.3 工作展望 | 第152-153页 |
| 参考文献 | 第153-167页 |
| 作者简历 | 第167-169页 |
| 学位论文数据集 | 第169页 |
