| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-18页 |
| 1.2.1 监测信号选择 | 第11-14页 |
| 1.2.2 信号分析方法 | 第14-16页 |
| 1.2.3 特征识别 | 第16-18页 |
| 1.3 发展趋势及存在问题 | 第18-19页 |
| 1.4 研究内容 | 第19-21页 |
| 2 麻花钻的结构与磨损简述 | 第21-31页 |
| 2.1 麻花钻的结构 | 第21-25页 |
| 2.1.1 麻花钻的组成 | 第21-22页 |
| 2.1.2 麻花钻的基准坐标系 | 第22-24页 |
| 2.1.3 麻花钻的刀具角度 | 第24-25页 |
| 2.2 麻花钻钻削力分析 | 第25-27页 |
| 2.2.1 麻花钻的钻削力组成 | 第25-26页 |
| 2.2.2 麻花钻钻削力的经验公式 | 第26-27页 |
| 2.3 麻花钻的磨损 | 第27-30页 |
| 2.3.1 麻花钻的磨损形式 | 第27-28页 |
| 2.3.2 影响麻花钻磨损的因素 | 第28-29页 |
| 2.3.3 麻花钻的磨损机理 | 第29页 |
| 2.3.4 麻花钻的磨损过程 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于Deform 3D软件的麻花钻钻削过程的有限元分析 | 第31-42页 |
| 3.1 Deform3D软件简述 | 第31-32页 |
| 3.1.1 Deform3D软件的应用 | 第31页 |
| 3.1.2 Deform3D软件的组成 | 第31页 |
| 3.1.3 Deform3D软件的求解器与迭代方法 | 第31-32页 |
| 3.2 基于Deform 3D的刀具钻削过程的仿真分析 | 第32-38页 |
| 3.2.1 钻削仿真的前处理过程 | 第32-34页 |
| 3.2.2 钻削仿真原始数据的获取 | 第34-35页 |
| 3.2.3 钻削仿真数据的处理 | 第35-38页 |
| 3.3 钻削力与钻削用量的关系验证 | 第38-41页 |
| 3.3.1 钻削力与钻削用量的经验公式对数线性化 | 第38-39页 |
| 3.3.2 轴向力与扭矩公式的仿真验证 | 第39-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 钻削监测信号的采集分析与特征提取 | 第42-64页 |
| 4.1 钻削监测信号的实验平台搭建 | 第43-48页 |
| 4.1.1 钻孔动力头的机械结构与电气控制 | 第43-45页 |
| 4.1.2 钻头磨损程度的直接观测 | 第45-46页 |
| 4.1.3 钻削力信号采集 | 第46-47页 |
| 4.1.4 电机电流信号采集 | 第47-48页 |
| 4.2 钻削监测信号的分析方法概述 | 第48-52页 |
| 4.2.1 傅里叶变换与频域分析 | 第48-51页 |
| 4.2.2 小波变换与时-频域分析 | 第51-52页 |
| 4.3 钻削监测信号的小波变换 | 第52-58页 |
| 4.3.1 一维连续小波变换 | 第52-54页 |
| 4.3.2 一维离散小波变换 | 第54-55页 |
| 4.3.3 多分辨分析与Mallat算法 | 第55-58页 |
| 4.3.4 麻花钻磨损监测信号的多分辨分析 | 第58页 |
| 4.4 钻削监测信号的小波包分析 | 第58-63页 |
| 4.4.1 小波包空间分解 | 第59-61页 |
| 4.4.2 小波包算法 | 第61页 |
| 4.4.3 轴向力与扭矩的小波包分解 | 第61-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 5 钻削刀具磨损的模式识别 | 第64-79页 |
| 5.1 BP神经网络模型 | 第64-70页 |
| 5.1.1 BP模型描述 | 第64-66页 |
| 5.1.2 BP模型训练及识别 | 第66-68页 |
| 5.1.3 BP模型状态识别结果分析 | 第68-70页 |
| 5.2 径向基函数神经网络RBF模型 | 第70-73页 |
| 5.2.1 RBF模型描述 | 第70-72页 |
| 5.2.2 RBF模型训练及识别 | 第72-73页 |
| 5.2.3 RBF模型状态识别结果分析 | 第73页 |
| 5.3 支持向量机模式识别 | 第73-78页 |
| 5.3.1 支持向量机模型描述 | 第74-76页 |
| 5.3.2 支持向量机训练及结果分析 | 第76-78页 |
| 5.4 本章小结 | 第78-79页 |
| 6 结论与展望 | 第79-81页 |
| 6.1 工作总结与研究结论 | 第79-80页 |
| 6.2 发展与展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
