微铣削高温合金GH4169工艺参数优化
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 国外研究进展 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内研究进展 | 第14-16页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第16-19页 |
| 第二章 微切削理论和最小切削厚度仿真 | 第19-29页 |
| 2.1 切削仿真软件介绍 | 第19-20页 |
| 2.2 尺寸效应与最小切削厚度 | 第20-22页 |
| 2.2.1 尺寸效应 | 第20-21页 |
| 2.2.2 最小切削厚度 | 第21-22页 |
| 2.3 最小切削厚度仿真 | 第22-27页 |
| 2.3.1 有限元模型的建立 | 第22-23页 |
| 2.3.2 切削过程分析 | 第23-24页 |
| 2.3.3 切削力分析 | 第24-26页 |
| 2.3.4 切削温度 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 微铣削正交仿真 | 第29-47页 |
| 3.1 微铣削有限元建模 | 第29-33页 |
| 3.1.1 本构模型的建立 | 第29-30页 |
| 3.1.2 剪切失效模型 | 第30-31页 |
| 3.1.3 摩擦模型 | 第31页 |
| 3.1.4 部件的建立 | 第31-33页 |
| 3.1.5 载荷、边界条件和分析步设置 | 第33页 |
| 3.2 正交实验设计 | 第33-35页 |
| 3.3 切削过程 | 第35-38页 |
| 3.3.1 切削力分析 | 第35-37页 |
| 3.3.2 工件温度分析 | 第37页 |
| 3.3.3 残余应力分析 | 第37-38页 |
| 3.4 实验结果 | 第38-39页 |
| 3.5 直观分析 | 第39-42页 |
| 3.5.1 切削力极差分析 | 第39-40页 |
| 3.5.2 工件温度极差分析 | 第40-41页 |
| 3.5.3 残余应力极差分析 | 第41-42页 |
| 3.6 方差分析 | 第42-46页 |
| 3.6.1 切削力方差分析 | 第44-45页 |
| 3.6.2 工件温度方差分析 | 第45页 |
| 3.6.3 残余应力方差分析 | 第45-46页 |
| 3.7 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 神经网络预测模型 | 第47-59页 |
| 4.1 神经网络简介 | 第47-49页 |
| 4.1.1 神经网络发展 | 第47-48页 |
| 4.1.2 神经网络概念 | 第48-49页 |
| 4.2 神经网络预测模型的实现 | 第49-50页 |
| 4.3 Matlab神经网络实现 | 第50-52页 |
| 4.3.1 归一化和反归一化处理 | 第50-51页 |
| 4.3.2 神经网络函数 | 第51-52页 |
| 4.4 神经网络的训练与预测 | 第52-57页 |
| 4.4.1 神经网络对切削力的预测 | 第52-54页 |
| 4.4.2 神经网络对工件温度的预测 | 第54-55页 |
| 4.4.3 神经网络对残余应力的预测 | 第55-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 遗传算法优化 | 第59-65页 |
| 5.1 遗传算法简介 | 第59-60页 |
| 5.1.1 遗传算法概念 | 第59页 |
| 5.1.2 遗传算法的特点 | 第59-60页 |
| 5.2 遗传算法的实现 | 第60-61页 |
| 5.2.1 选择 | 第60-61页 |
| 5.2.2 交叉 | 第61页 |
| 5.2.3 变异 | 第61页 |
| 5.3 切削参数优化 | 第61-63页 |
| 5.3.1 针对最小切削力的切削参数优化 | 第61-62页 |
| 5.3.2 针对最低工件温度的切削参数优化 | 第62-63页 |
| 5.3.3 针对最小残余应力的切削参数优化 | 第63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 结论 | 第65-66页 |
| 6.2 展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第73页 |
