摘要 | 第4-5页 |
ABSTRACT | 第5-10页 |
第一章绪论 | 第10-21页 |
1.1工程陶瓷材料的分类及应用 | 第10-11页 |
1.2氮化硅陶瓷 | 第11-12页 |
1.3工程陶瓷的加工方法 | 第12-15页 |
1.3.1机械加工技术 | 第12页 |
1.3.2电加工技术 | 第12-13页 |
1.3.3超声加工技术 | 第13页 |
1.3.4磨料水射流加工技术 | 第13-14页 |
1.3.5激光加工技术 | 第14页 |
1.3.6复合加工技术 | 第14-15页 |
1.4激光辅助切削加工技术的发展 | 第15-19页 |
1.4.1激光技术 | 第15页 |
1.4.2激光器类型 | 第15页 |
1.4.3激光辅助切削加工原理 | 第15-17页 |
1.4.4激光辅助切削加工技术国外发展概况 | 第17-18页 |
1.4.5激光辅助切削加工技术国内发展概况 | 第18-19页 |
1.4.6激光辅助切削加工技术存在的问题 | 第19页 |
1.5本文研究内容和目标 | 第19-21页 |
第二章激光辅助切削加工温度场数值模拟及仿真 | 第21-37页 |
2.1热传导模型概述 | 第21-25页 |
2.1.1热传递的基本方式简介 | 第21-22页 |
2.1.2传热微分方程 | 第22-24页 |
2.1.3模型的边界条件 | 第24-25页 |
2.2激光辅助切削加工温度场数学模型 | 第25-28页 |
2.2.1数学模型的基本假设 | 第25-26页 |
2.2.2数学模型的边界条件 | 第26页 |
2.2.3传热模型控制方程 | 第26-28页 |
2.3激光辅助切削加工温度场有限元模拟 | 第28-29页 |
2.4参数设置及建模 | 第29-31页 |
2.4.1氮化硅陶瓷的性能参数 | 第29-31页 |
2.4.2建立几何模型及网格划分 | 第31页 |
2.5温度场仿真结果分析 | 第31-36页 |
2.5.1激光功率对温度分布的影响 | 第31-33页 |
2.5.2激光光斑直径对温度分布的影响 | 第33-34页 |
2.5.3切削速度对温度分布的影响 | 第34-36页 |
2.6本章小结 | 第36-37页 |
第三章激光辅助切削加工试验系统及参数选择 | 第37-50页 |
3.1激光辅助切削加工试验装置 | 第37-42页 |
3.1.1激光加热系统 | 第38-40页 |
3.1.2CKD6136i数控车床 | 第40页 |
3.1.3切削刀具 | 第40-42页 |
3.2试验方案设计 | 第42-43页 |
3.3激光辅助切削加工工艺参数选取 | 第43-49页 |
3.3.1刀具刀尖与激光光斑中心距离与预热时间的选取 | 第43-44页 |
3.3.2仿真结果验证及激光功率选取 | 第44-46页 |
3.3.3光斑直径大小的确定 | 第46页 |
3.3.4切削速度的选取 | 第46-47页 |
3.3.5进给速度的试验与选取 | 第47-49页 |
3.4本章小结 | 第49-50页 |
第四章激光辅助切削加工正交试验及结果分析 | 第50-67页 |
4.1正交试验设计 | 第50页 |
4.2极差、方差分析 | 第50-52页 |
4.3试验结果分析 | 第52-65页 |
4.3.1工艺参数对加工表面粗糙度的影响分析 | 第52-55页 |
4.3.2工艺参数对材料去除率的影响分析 | 第55-57页 |
4.3.3工艺参数对刀具磨损的影响分析 | 第57-62页 |
4.3.4工艺参数对切屑状态的影响分析 | 第62-64页 |
4.3.5工艺参数对表面形貌的影响分析 | 第64-65页 |
4.4本章小结 | 第65-67页 |
第五章基于神经网络遗传算法的工艺参数优化 | 第67-74页 |
5.1神经网络模型 | 第67-70页 |
5.1.1神经网络模型建立 | 第67-68页 |
5.1.2神经网络模型的训练和检验 | 第68-70页 |
5.2基于遗传算法的工艺参数寻优 | 第70-72页 |
5.2.1遗传算法寻优 | 第70-71页 |
5.2.2试验验证 | 第71-72页 |
5.3本章小结 | 第72-74页 |
第六章总结与展望 | 第74-76页 |
6.1总结 | 第74页 |
6.2展望 | 第74-76页 |
参考文献 | 第76-82页 |
在读期间公开发表的论文 | 第82-83页 |
致谢 | 第83页 |