高温合金热喷涂层切削性能及切削力预报研究
| 独创性说明 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-21页 |
| ·概述 | 第10-11页 |
| ·技术背景 | 第11-19页 |
| ·热喷涂技术 | 第12-14页 |
| ·热喷涂层加工技术 | 第14-18页 |
| ·人工神经网络 | 第18-19页 |
| ·课题的提出 | 第19页 |
| ·论文的主要内容 | 第19-20页 |
| ·小结 | 第20-21页 |
| 2 高温合金热喷涂层切削试验 | 第21-33页 |
| ·概述 | 第21页 |
| ·高温合金涂层 | 第21-24页 |
| ·等离子粉末喷涂 | 第21-22页 |
| ·自熔合金粉末 | 第22-24页 |
| ·车削试验测试系统 | 第24-27页 |
| ·测试系统概述 | 第24-25页 |
| ·测试系统硬件 | 第25-27页 |
| ·测试系统软件 | 第27页 |
| ·车削试验 | 第27-32页 |
| ·概述 | 第27-28页 |
| ·试验设备 | 第28页 |
| ·试验试件及刀具 | 第28-30页 |
| ·试验方案 | 第30-31页 |
| ·试验过程 | 第31-32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 3 试验结果及分析 | 第33-46页 |
| ·概述 | 第33页 |
| ·切削力分析 | 第33-41页 |
| ·BKHA涂层的试验结果及分析 | 第33-36页 |
| ·FZNCr-60A涂层的试验结果以分析 | 第36-41页 |
| ·综合分析 | 第41页 |
| ·其他切削因素分析 | 第41-44页 |
| ·切削力与车削参数的关系 | 第41-42页 |
| ·表面粗糙度分析 | 第42-43页 |
| ·刀具磨损 | 第43页 |
| ·切削液的影响 | 第43-44页 |
| ·陶瓷刀具切削研究 | 第44页 |
| ·涂层失效分析 | 第44-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 4 切削力预报研究 | 第46-59页 |
| ·概述 | 第46页 |
| ·人工神经网络 | 第46-50页 |
| ·人工神经元 | 第47-48页 |
| ·人工神经网络的类型 | 第48-49页 |
| ·人工神经网络的学习规则 | 第49页 |
| ·多层前馈人工神经网络的逼近能力 | 第49-50页 |
| ·BP神经网络 | 第50-55页 |
| ·BP算法的学习规则 | 第50-53页 |
| ·GCAQBP算法 | 第53-55页 |
| ·GCAQBP算法模型的建立 | 第55-58页 |
| ·模型结构设计 | 第55-56页 |
| ·算法的实现 | 第56-57页 |
| ·计算速度 | 第57-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 5 切削力预报结果的比较 | 第59-64页 |
| ·概述 | 第59页 |
| ·BKHA车削试验数据 | 第59-61页 |
| ·FZNCr-60A车削试验数据 | 第61-62页 |
| ·神经网络预报的优点 | 第62-63页 |
| ·神经网络预报的不足 | 第63页 |
| ·小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第70页 |
