| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 注释表 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-24页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2 大型齿圈齿形加工方式及特点 | 第14-17页 |
| 1.2.1 大型齿圈齿形铣削加工 | 第15-17页 |
| 1.2.2 大型齿圈齿形磨削加工 | 第17页 |
| 1.3 大型齿圈加工表面完整性 | 第17-22页 |
| 1.3.1 加工表面完整性定义 | 第17-19页 |
| 1.3.2 表面完整性对零件使用性能影响 | 第19-21页 |
| 1.3.3 大型齿圈切削表面完整性研究现状 | 第21-22页 |
| 1.4 论文的研究意义及主要内容 | 第22-24页 |
| 第二章 大型齿圈铣削加工表面完整性研究 | 第24-40页 |
| 2.1 引言 | 第24页 |
| 2.2 大型齿圈铣齿实验方案 | 第24-26页 |
| 2.2.1 实验条件 | 第24-26页 |
| 2.2.2 实验设计 | 第26页 |
| 2.3 铣齿实验数据测量 | 第26-28页 |
| 2.4 铣齿工艺参数对表面完整性的影响 | 第28-36页 |
| 2.4.1 铣齿正交实验结果 | 第28-29页 |
| 2.4.2 铣齿参数对主轴铣削电流的影响 | 第29-30页 |
| 2.4.3 铣齿参数对齿面粗糙度的影响 | 第30-32页 |
| 2.4.4 铣齿参数对齿面加工硬化的影响 | 第32-34页 |
| 2.4.5 铣齿参数对齿面残余应力的影响 | 第34-36页 |
| 2.4.6 铣齿正交实验优化 | 第36页 |
| 2.5 顺铣齿和逆铣齿对表面完整性影响 | 第36-39页 |
| 2.5.1 顺铣齿和逆铣齿加工方式 | 第36-37页 |
| 2.5.2 顺铣齿、逆铣齿对比实验 | 第37-38页 |
| 2.5.3 顺铣齿和逆铣齿表面完整性分析 | 第38-39页 |
| 2.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 大型齿圈磨削加工表面完整性研究 | 第40-55页 |
| 3.1 引言 | 第40页 |
| 3.2 大型齿圈磨削实验方案 | 第40-43页 |
| 3.2.1 实验条件 | 第40-41页 |
| 3.2.2 实验设计 | 第41-42页 |
| 3.2.3 测试试样制备 | 第42-43页 |
| 3.3 磨齿表面粗糙度及微观形貌 | 第43-48页 |
| 3.3.1 齿面粗糙度正交实验优化 | 第43-44页 |
| 3.3.2 磨齿参数对齿表面粗糙度的影响 | 第44-46页 |
| 3.3.3 磨齿表面微观形貌 | 第46-48页 |
| 3.4 磨齿表面金相组织 | 第48-49页 |
| 3.5 磨齿表面白层 | 第49页 |
| 3.6 磨齿表面加工硬化 | 第49-51页 |
| 3.6.1 表层硬度的测量 | 第49-50页 |
| 3.6.2 加工硬化分析 | 第50-51页 |
| 3.7 磨齿表面残余应力 | 第51-53页 |
| 3.8 本章小结 | 第53-55页 |
| 第四章 基于 BP 神经网络的磨齿表面粗糙度预测 | 第55-66页 |
| 4.1 引言 | 第55页 |
| 4.2 人工神经网络基础 | 第55-58页 |
| 4.2.1 人工神经网络简介 | 第55-56页 |
| 4.2.2 BP 神经网络的算法基础 | 第56-58页 |
| 4.3 磨齿 BP 神经网络粗糙度模型设计 | 第58-60页 |
| 4.3.1 BP 神经网络层数确定 | 第58页 |
| 4.3.2 BP 神经网络各层节点的确定 | 第58-59页 |
| 4.3.3 BP 网络中函数的确定 | 第59-60页 |
| 4.4 磨齿粗糙度模型建立及粗糙度预测 | 第60-64页 |
| 4.4.1 磨齿神经网络模型的 MATLAB 实现 | 第60-64页 |
| 4.4.2 磨齿 BP 神经网络模型预测验证 | 第64页 |
| 4.5 总结 | 第64-66页 |
| 第五章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 5.1 总结 | 第66-67页 |
| 5.2 展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第73页 |