钛合金车削参数优化与表面形貌研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题来源 | 第10页 |
| 1.2 背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.3 国内外研究概况 | 第12-15页 |
| 1.4 论文的主要研究内容 | 第15-17页 |
| 2 钛合金车削加工表面粗糙度实验研究 | 第17-25页 |
| 2.1 概述 | 第17页 |
| 2.2 切削加工实验 | 第17-21页 |
| 2.3 响应曲面模型 | 第21-23页 |
| 2.4 线性回归模型 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 表面粗糙度嵌套神经网络预测模型 | 第25-33页 |
| 3.1 概述 | 第25页 |
| 3.2 嵌套神经网络原理 | 第25-27页 |
| 3.3 嵌套神经网络训练方法 | 第27-29页 |
| 3.4 不同模型的预测精度对比 | 第29-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 基于多目标教与学算法的切削参数优化 | 第33-43页 |
| 4.1 概述 | 第33页 |
| 4.2 教与学算法 | 第33-36页 |
| 4.3 改进的多目标教与学算法 | 第36-39页 |
| 4.4 钛合金切削加工多目标参数优化模型及求解 | 第39-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 5 表面三维形貌仿真分析 | 第43-59页 |
| 5.1 概述 | 第43页 |
| 5.2 表面三维形貌成型过程 | 第43-49页 |
| 5.3 轴向相对振动对端面车削表面形貌的影响 | 第49-55页 |
| 5.4 实验验证 | 第55-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 6 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 全文总结 | 第59-60页 |
| 6.2 未来展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表论文与图书 | 第68页 |
