| 摘要 | 第11-13页 |
| ABSTRACT | 第13-14页 |
| 第1章 绪论 | 第15-25页 |
| 1.1 高速切削加工技术的概况 | 第15-16页 |
| 1.1.1 高速切削加工技术的内涵 | 第15页 |
| 1.1.2 高速切削加工技术对刀具和机床的要求 | 第15-16页 |
| 1.2 数据库技术发展概述 | 第16-17页 |
| 1.2.1 数据库发展的方向 | 第16页 |
| 1.2.2 数据库系统的体系结构 | 第16-17页 |
| 1.3 切削数据库的研究现状 | 第17-22页 |
| 1.3.1 规则推理技术 | 第17-19页 |
| 1.3.2 实例推理技术 | 第19-20页 |
| 1.3.3 人工神经网络技术 | 第20-21页 |
| 1.3.4 模糊推理技术 | 第21-22页 |
| 1.3.5 混合推理技术 | 第22页 |
| 1.4 切削数据库的功能 | 第22-23页 |
| 1.5 高速切削数据库研究中存在的问题 | 第23页 |
| 1.6 本文的研究目的、意义及主要研究内容 | 第23-25页 |
| 1.6.1 本文的研究目的、意义 | 第23-24页 |
| 1.6.2 本文的主要研究内容 | 第24-25页 |
| 第2章 基于模糊评判的实例推理方法研究 | 第25-36页 |
| 2.1 高速切削数据库系统的实例描述 | 第25-26页 |
| 2.2 高速切削数据库系统的实例匹配 | 第26-32页 |
| 2.2.1 局部相似度的计算方法 | 第26-29页 |
| 2.2.2 模糊评判法的应用 | 第29-32页 |
| 2.2.3 整体相似度的计算方法 | 第32页 |
| 2.3 高速切削数据库系统的实例检索 | 第32-33页 |
| 2.4 高速切削数据库系统的实例修改 | 第33-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-36页 |
| 第3章 高速切削数据库系统的切削参数推理模型建立及其推理结果评价 | 第36-50页 |
| 3.1 刀具材料和工件材料的匹配模型建立 | 第36-41页 |
| 3.1.1 刀具材料和工件材料的化学性能匹配 | 第36-38页 |
| 3.1.2 刀具材料和工件材料的力学性能匹配 | 第38-39页 |
| 3.1.3 刀具材料和工件材料的物理性能匹配 | 第39-40页 |
| 3.1.4 刀具材料和工件材料的匹配原则 | 第40-41页 |
| 3.2 切削参数推理模型的建立 | 第41-44页 |
| 3.2.1 切削参数的一阶单变量灰色推理模型的建立 | 第41-42页 |
| 3.2.2 表面粗糙度和切削参数的一阶四变量灰色推理模型的建立 | 第42-43页 |
| 3.2.3 切削参数推理模型的应用实例 | 第43-44页 |
| 3.3 切削参数推理结果评价模型的建立 | 第44-48页 |
| 3.3.1 切削力评价模型的建立 | 第45页 |
| 3.3.2 刀具后刀面磨损评价模型的建立 | 第45-46页 |
| 3.3.3 表面粗糙度评价模型的建立 | 第46页 |
| 3.3.4 评价模型的误差分析 | 第46-48页 |
| 3.4 高速切削数据库系统的综合推理原则 | 第48-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 高速切削数据库系统的设计与实现 | 第50-71页 |
| 4.1 高速切削数据库系统的设计 | 第50-54页 |
| 4.1.1 高速切削数据库系统的需求分析 | 第50-52页 |
| 4.1.2 高速切削数据库系统的概念设计 | 第52-53页 |
| 4.1.3 高速切削数据库系统的逻辑设计 | 第53-54页 |
| 4.2 高速切削数据库系统的实现形式 | 第54页 |
| 4.2.1 高速切削数据库系统的开发模式 | 第54页 |
| 4.2.2 高速切削数据库系统的开发工具 | 第54页 |
| 4.3 高速切削数据库系统的实现 | 第54-69页 |
| 4.3.1 高速切削数据库系统的登录模块 | 第54-55页 |
| 4.3.2 高速切削数据库系统的用户模块 | 第55-63页 |
| 4.3.3 高速切削数据库系统的管理员模块 | 第63-67页 |
| 4.3.4 高速切削数据库系统的安装和使用 | 第67-69页 |
| 4.4 本章小结 | 第69-71页 |
| 结论与展望 | 第71-73页 |
| 附录 | 第73-88页 |
| 参考文献 | 第88-95页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第95-96页 |
| 致谢 | 第96-97页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第97页 |
