齿槽骨的钻削温度及钻孔质量研究
| 摘要 | 第11-13页 |
| Abstract | 第13-15页 |
| 第1章 绪论 | 第16-28页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第16-17页 |
| 1.2 骨材料的特性 | 第17-21页 |
| 1.2.1 骨组织的力学特性 | 第18-19页 |
| 1.2.2 骨组织的热学特性 | 第19-20页 |
| 1.2.3 以牛骨替代齿槽骨研究的可行性分析 | 第20-21页 |
| 1.3 国内外齿槽骨钻削温度研究现状 | 第21-24页 |
| 1.3.1 钻削参数对钻削温度的影响 | 第21-23页 |
| 1.3.2 切削液对钻削温度的影响 | 第23-24页 |
| 1.4 钻孔质量研究现状 | 第24-26页 |
| 1.4.1 钻孔表面粗糙度 | 第24-25页 |
| 1.4.2 切屑形成机理 | 第25-26页 |
| 1.5 任务来源及主要研究内容 | 第26-28页 |
| 第2章 齿槽骨钻削有限元建模及验证 | 第28-40页 |
| 2.1 钻削有限元模型的建立 | 第28-34页 |
| 2.1.1 几何模型建立及材料属性 | 第28-30页 |
| 2.1.2 本构模型的选择 | 第30-31页 |
| 2.1.3 网格的划分 | 第31-32页 |
| 2.1.4 失效准则的选取 | 第32-33页 |
| 2.1.5 模型边界条件及初始条件的定义 | 第33-34页 |
| 2.2 有限元模型验证实验设计 | 第34-38页 |
| 2.2.1 实验材料的选择与处理 | 第34页 |
| 2.2.2 测温方法及原理 | 第34-36页 |
| 2.2.3 实验装置与设计 | 第36-38页 |
| 2.3 仿真结果与实验结果的对比分析 | 第38-39页 |
| 2.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第3章 钻削条件对钻削温度的影响 | 第40-58页 |
| 3.1 钻削参数对最高温度的影响 | 第40-43页 |
| 3.1.1 进给速度对最高温度的影响 | 第41-42页 |
| 3.1.2 转速对最高温度的影响 | 第42-43页 |
| 3.2 基于BP神经网络的温度预测模型 | 第43-48页 |
| 3.2.1 BP神经网络的结构设计与训练 | 第43-45页 |
| 3.2.2 BP神经网络的Matlab程序 | 第45-47页 |
| 3.2.3 预测分析与精度检验 | 第47-48页 |
| 3.3 冷却方式对钻削温度的影响 | 第48-53页 |
| 3.3.1 切削液的作用方式及施加方式 | 第49页 |
| 3.3.2 实验结果与分析 | 第49-53页 |
| 3.4 进给方式对钻削温度的影响 | 第53-56页 |
| 3.4.1 实验原理及实验设计 | 第54页 |
| 3.4.2 实验结果与分析 | 第54-56页 |
| 3.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 第4章 齿槽骨钻孔质量分析 | 第58-72页 |
| 4.1 钻削过程中的钻屑分析 | 第58-61页 |
| 4.1.1 钻屑的形成 | 第58-59页 |
| 4.1.2 切削液对切屑的影响 | 第59-60页 |
| 4.1.3 进给方式对切屑的影响 | 第60-61页 |
| 4.2 钻孔表面形貌分析 | 第61-63页 |
| 4.2.1 切削液对钻孔表面形貌的影响 | 第61-62页 |
| 4.2.2 进给方式对钻孔表面形貌的影响 | 第62-63页 |
| 4.3 表面粗糙度分析 | 第63-67页 |
| 4.3.1 表面粗糙度的测量 | 第63页 |
| 4.3.2 钻削参数对表面粗糙度的影响 | 第63-67页 |
| 4.4 基于实验结果的粗糙度预测模型 | 第67-69页 |
| 4.4.1 神经网络的结构设计 | 第67-68页 |
| 4.4.2 神经网络的训练与学习 | 第68页 |
| 4.4.3 表面粗糙度预测模型的验证 | 第68-69页 |
| 4.5 本章小结 | 第69-72页 |
| 第5章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 5.1 工作总结 | 第72-73页 |
| 5.2 研究展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 攻读硕士期间发表的论文和参与的课题 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第83页 |
