| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 钻头寿命的研究现状 | 第9页 |
| 1.2.2 金属切削过程控制技术研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文研究内容及技术路线 | 第11-14页 |
| 2 带氧化层铸件钻削过程钻头的磨损与切削参数关系分析 | 第14-26页 |
| 2.1 带氧化层铸件钻削过程特性分析 | 第14-16页 |
| 2.1.1 铸件硬度特性分析 | 第14-15页 |
| 2.1.2 钻头特性分析 | 第15-16页 |
| 2.2 钻头磨损与切削力和转速的关系 | 第16-18页 |
| 2.3 带氧化层铸件钻削仿真模型的建立 | 第18-20页 |
| 2.3.1 DEFORM-3D软件简介 | 第18页 |
| 2.3.2 麻花钻与加工工件几何模型的建立 | 第18-19页 |
| 2.3.4 网格划分 | 第19-20页 |
| 2.3.5 仿真过程控制 | 第20页 |
| 2.4 钻削仿真模型结果及分析 | 第20-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-26页 |
| 3 主轴电机和进给电机电流与切削参数的关系 | 第26-52页 |
| 3.1 主轴电机和进给电机电流与切削力的关系 | 第26-31页 |
| 3.1.1 扭矩与主轴电机电流的关系 | 第27-29页 |
| 3.1.2 轴向力与进给电机电流的关系 | 第29-31页 |
| 3.2 切削扭矩和轴向力与速度之间的关系 | 第31-34页 |
| 3.3 基于神经网络的电机电流与切削参数关系 | 第34-49页 |
| 3.3.1 神经网络简介 | 第36-42页 |
| 3.3.2 神经网络模型建立 | 第42-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-52页 |
| 4 氧化层铸件钻削自适应控制系统设计与实验验证 | 第52-70页 |
| 4.1 氧化层铸件钻削自适应控制系统设计 | 第52页 |
| 4.2 系统的硬件设计 | 第52-60页 |
| 4.2.1 电机电流信号检测电路设计 | 第53-56页 |
| 4.2.2 切削参数控制电路的设计 | 第56-60页 |
| 4.3 系统的软件设计 | 第60-63页 |
| 4.3.1 开发环境简介 | 第61页 |
| 4.3.2 软件的总体设计 | 第61-63页 |
| 4.4 氧化层铸件钻削自适应控制系统实验验证 | 第63-67页 |
| 4.4.1 实验平台的搭建 | 第63-64页 |
| 4.4.2 电机电流自适应控制结果 | 第64-66页 |
| 4.4.3 刀具寿命的实验结果 | 第66-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-70页 |
| 5 结论与展望 | 第70-72页 |
| 5.1 结论 | 第70页 |
| 5.2 展望 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 附录 | 第78页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第78页 |
| B. 作者在攻读学位期间参与的科研项目 | 第78页 |