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液体磁性磨具孔光整加工材料去除模型及在线监测研究

中文摘要第3-5页
英文摘要第5-7页
第一章 绪论第11-21页
    1.1 孔光整加工技术概述第11-12页
    1.2 声发射检测技术概述第12-14页
    1.3 液体磁性磨具孔光整加工技术概述第14-17页
    1.4 研究课题的背景、来源及意义第17-18页
    1.5 本文研究的主要内容第18-21页
第二章 液体磁性磨具孔光整加工数学模型的建立第21-31页
    2.1 液体磁性磨具孔光整加工机理第21-22页
    2.2 液体磁性磨具孔整加工滑移模型的建立第22-27页
    2.3 液体磁性磨具孔光整加工材料去除率模型的建立第27-29页
    2.4 本章小结第29-31页
第三章 液体磁性磨具孔光整加工试验设计第31-51页
    3.1 液体磁性磨具孔光整加工试验装置设计第31-39页
        3.1.1 试验装置的整体设计第31-35页
        3.1.2 试验设备选型第35-39页
    3.2 液体磁性磨具及小孔工件的制备第39-44页
        3.2.1 液体磁性磨具各组分的选择第39-42页
        3.2.2 液体磁性磨具的配制工艺第42-43页
        3.2.3 试验工件的制备第43-44页
    3.3 液体磁性磨具孔光整加工试验方案设计第44-50页
        3.3.1 孔光整加工试验设计第44-45页
        3.3.2 声发射信号采集试验设计第45-50页
    3.4 本章小结第50-51页
第四章 液体磁性磨具孔光整加工粗糙度预测模型的建立第51-69页
    4.1 工艺参数对加工后表面粗糙度的影响第51-58页
        4.1.1 加工时间对加工后表面粗糙度的影响第51-53页
        4.1.2 磁场强度对加工后表面粗糙度的影响第53-56页
        4.1.3 入口压力对加工后表面粗糙度的影响第56-57页
        4.1.4 工件材料对加工后表面粗糙度的影响第57-58页
    4.2 液体磁性磨具孔光整加工神经网络预测模型第58-68页
        4.2.1 神经网络模型及结构第59-61页
        4.2.2 BP神经网络及其模式识别原理第61-63页
        4.2.3 BP网络结构设计第63页
        4.2.4 构造训练样本第63-64页
        4.2.5 网络的训练及测试第64-68页
    4.3 本章小结第68-69页
第五章 液体磁性磨具孔光整加工工艺参数与信号特征的关系第69-85页
    5.1 声发射在线监测原理及特点第69-70页
    5.2 液体磁性磨具孔光整加工声发射信号的分析第70-80页
        5.2.1 声发射信号分析方法第70-71页
        5.2.2 液体磁性磨具孔光整加工信号的参数分析第71-76页
        5.2.3 液体磁性磨具孔光整加工信号的波形分析第76-80页
    5.3 工艺参数对声发射信号特征的影响第80-83页
        5.3.1 加工时间对声发射信号特征参数的影响第80-81页
        5.3.2 磁场强度对声发射信号特征参数的影响第81-82页
        5.3.3 入口压力对声发射信号特征参数的影响第82页
        5.3.4 工件材料对声发射信号特征参数的影响第82-83页
    5.4 本章小结第83-85页
第六章 结论与展望第85-87页
    6.1 本文主要研究工作第85-86页
    6.2 未来研究工作展望第86-87页
参考文献第87-91页
致谢第91-93页
攻读学位期间研究成果第93页

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