| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 课题来源 | 第13页 |
| 1.2 课题背景 | 第13页 |
| 1.3 研究意义及目的 | 第13-14页 |
| 1.4 国内外研究概况 | 第14-19页 |
| 1.4.1 国内外钛合金磨削研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4.2 国内外磨削过程监测技术研究现状 | 第16-19页 |
| 1.5 论文的主要研究内容 | 第19-21页 |
| 第二章 钛合金外圆磨削工艺分析 | 第21-28页 |
| 2.1 钛合金材料特性 | 第21-22页 |
| 2.1.1 钛合金的分类 | 第21-22页 |
| 2.1.2 TC4 钛合金的材料性能 | 第22页 |
| 2.2 钛合金外圆磨削工艺及特性分析 | 第22-27页 |
| 2.2.1 钛合金的磨削特性分析 | 第22-23页 |
| 2.2.2 钛合金外圆磨削工艺 | 第23-26页 |
| 2.2.3 表面质量主要评价指标 | 第26-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 钛合金磨削振动信号采集与分析系统设计 | 第28-40页 |
| 3.1 钛合金磨削振动信号采集与分析系统硬件组成 | 第28-31页 |
| 3.1.1 磨床结构与特点 | 第28-29页 |
| 3.1.2 传感器的选型与布置 | 第29-30页 |
| 3.1.3 数据采集卡与控制器选型 | 第30-31页 |
| 3.2 钛合金磨削振动信号采集与分析系统软件开发 | 第31-38页 |
| 3.2.1 基于以太网的振动信号采集 | 第31-33页 |
| 3.2.2 振动信号采集参数设置 | 第33-35页 |
| 3.2.3 振动信号的预处理 | 第35-36页 |
| 3.2.4 振动信号的分析方法 | 第36-38页 |
| 3.3 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 钛合金磨削中砂轮磨损状态在线监测研究 | 第40-50页 |
| 4.1 基于振动信号的砂轮磨损研究 | 第40-43页 |
| 4.1.1 砂轮磨损过程分析 | 第40-41页 |
| 4.1.2 砂轮磨损与磨削振动的关系 | 第41页 |
| 4.1.3 砂轮磨损判别流程 | 第41-43页 |
| 4.2 砂轮磨损判别阈值的设置 | 第43-47页 |
| 4.2.1 走刀次数阈值设置 | 第43-46页 |
| 4.2.2 振动信号均方根值阈值设置 | 第46-47页 |
| 4.3 砂轮磨损在线监测的实现 | 第47-49页 |
| 4.4 本章小节 | 第49-50页 |
| 第五章 TC4 钛合金磨削振动与表面粗糙度关系的实验研究 | 第50-59页 |
| 5.1 磨削实验方案设计 | 第50-52页 |
| 5.1.1 磨床空转实验 | 第50-51页 |
| 5.1.2 磨削正交实验 | 第51-52页 |
| 5.2 工件表面粗糙度测量与分析 | 第52-53页 |
| 5.3 磨削用量对振动信号及表面粗糙度的影响 | 第53-56页 |
| 5.3.1 磨削深度对振动信号及表面粗糙度的影响 | 第54页 |
| 5.3.2 工件转速对振动信号及表面粗糙度的影响 | 第54-55页 |
| 5.3.3 砂轮磨损程度对振动信号及表面粗糙度的影响 | 第55-56页 |
| 5.4 振动信号与表面粗糙度的关系 | 第56-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 基于BP神经网络的TC4 钛合金外圆磨削表面粗糙度预测 | 第59-74页 |
| 6.1 BP神经网络的基本原理 | 第59-62页 |
| 6.1.1 BP神经网络结构 | 第59-61页 |
| 6.1.2 BP神经网络学习算法 | 第61-62页 |
| 6.2 基于BP神经网络的表面粗糙度预测模型的建立 | 第62-68页 |
| 6.2.1 网络层数的确定 | 第62页 |
| 6.2.2 各层节点数的确定 | 第62-63页 |
| 6.2.3 传递函数及训练函数的确定 | 第63-64页 |
| 6.2.4 样本的预处理 | 第64-66页 |
| 6.2.5 表面粗糙度预测模型的建立 | 第66-68页 |
| 6.3 基于BP神经网络的表面粗糙度的预测 | 第68-73页 |
| 6.3.1 BP神经网络预测的实现 | 第68-71页 |
| 6.3.2 表面粗糙度预测结果分析 | 第71-73页 |
| 6.4 本章小结 | 第73-74页 |
| 第七章 结论与展望 | 第74-76页 |
| 7.1 结论 | 第74-75页 |
| 7.2 展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-81页 |
| 作者在攻读硕士学位期间公开发表的论文 | 第81-82页 |
| 作者在攻读硕士学位期间所作的项目 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
