| 中文摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 本文使用的主要符号及其单位 | 第10-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-29页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-26页 |
| 1.2.1 铣削力模型建立的相关文献 | 第16-18页 |
| 1.2.2 铣削加工稳定性的相关文献 | 第18-20页 |
| 1.2.3 表面形貌预测的相关文献 | 第20-22页 |
| 1.2.4 表面位置误差预测的相关文献 | 第22-24页 |
| 1.2.5 铣削工艺参数优化的相关文献 | 第24-25页 |
| 1.2.6 文献分析 | 第25-26页 |
| 1.3 研究目的 | 第26-27页 |
| 1.4 本文框架 | 第27-29页 |
| 第二章 铣削力卷积模型的分析 | 第29-43页 |
| 2.1 前言 | 第29页 |
| 2.2 铣削力的描述 | 第29-31页 |
| 2.2.1 铣削力的物理意义 | 第29-30页 |
| 2.2.2 铣削力建模思路 | 第30-31页 |
| 2.3 角度域铣削力 | 第31-38页 |
| 2.3.1 铣削加工坐标系 | 第31-34页 |
| 2.3.2 刀齿序列函数 | 第34页 |
| 2.3.3 屑宽密度函数 | 第34-35页 |
| 2.3.4 基本铣削函数 | 第35-36页 |
| 2.3.5 角度域总铣削力 | 第36-38页 |
| 2.4 频率域总铣削力 | 第38-39页 |
| 2.5 切削系数的识别 | 第39-42页 |
| 2.6 小结 | 第42-43页 |
| 第三章 薄壁件铣削加工稳定性分析 | 第43-57页 |
| 3.1 前言 | 第43-44页 |
| 3.2 铣削加工稳定性的相关函数 | 第44-47页 |
| 3.2.1 自由振动函数 | 第44页 |
| 3.2.2 铣削加工过程中振动函数 | 第44-45页 |
| 3.2.3 动态铣削力函数 | 第45-46页 |
| 3.2.4 结构振动函数 | 第46-47页 |
| 3.3 铣削稳定极限的解析表示 | 第47-51页 |
| 3.3.1. 轴向切深稳定极限 | 第48-50页 |
| 3.3.2 径向切深稳定极限 | 第50-51页 |
| 3.4 模型验证与不同加工参数对铣削稳定性的影响 | 第51-56页 |
| 3.4.1 铣削类型对铣削稳定性的影响 | 第51-52页 |
| 3.4.2 每齿进给量对铣削稳定性的影响 | 第52-53页 |
| 3.4.3 径向切深对铣削稳定性的影响 | 第53页 |
| 3.4.4 刀具螺旋角对铣削稳定性的影响 | 第53-54页 |
| 3.4.5 刀具齿数对铣削稳定性的影响 | 第54-55页 |
| 3.4.6 轴向切深对铣削稳定性的影响 | 第55页 |
| 3.4.7 结果分析 | 第55-56页 |
| 3.5 小结 | 第56-57页 |
| 第四章 薄壁件的铣削表面质量预测模型 | 第57-74页 |
| 4.1 前言 | 第57页 |
| 4.2 铣削表面形貌与表面位置误差的描述 | 第57-59页 |
| 4.2.1 表面形貌的描述 | 第57-58页 |
| 4.2.2 表面位置误差的描述 | 第58-59页 |
| 4.3 铣削表面质量预测模型 | 第59-64页 |
| 4.3.1 铣削加工的坐标系 | 第59-61页 |
| 4.3.2 铣削力傅里叶展开 | 第61页 |
| 4.3.3 由铣削力诱导的表面位置误差 | 第61-62页 |
| 4.3.4 表面形貌数学模型与求解方法 | 第62-64页 |
| 4.4 预测模型验证与各加工参数对工件表面的影响 | 第64-73页 |
| 4.4.1 表面质量预测模型的验证 | 第64-66页 |
| 4.4.2 铣削类型对表面形貌的影响 | 第66-67页 |
| 4.4.3 每齿进给量对表面形貌的影响 | 第67-69页 |
| 4.4.4 刀具螺旋角对表面形貌的影响 | 第69页 |
| 4.4.5 刀具齿数对表面形貌的影响 | 第69-73页 |
| 4.4.6 实验结果分析 | 第73页 |
| 4.5 小结 | 第73-74页 |
| 第五章 基于混合算法的薄壁件铣削优化模型 | 第74-94页 |
| 5.1 前言 | 第74-76页 |
| 5.2 铣削加工与影响表面质量的因子 | 第76-77页 |
| 5.2.1 铣削加工的特点 | 第76页 |
| 5.2.2 影响工件表面质量的重要因子 | 第76-77页 |
| 5.3 研究方法 | 第77-90页 |
| 5.3.1 田口法 | 第77-80页 |
| 5.3.2 灰关联分析 | 第80-82页 |
| 5.3.3 倒传递神经网络 | 第82-84页 |
| 5.3.4 基因算法 | 第84-85页 |
| 5.3.5 粒子群算法 | 第85-87页 |
| 5.3.6 混合算法 | 第87-90页 |
| 5.4 以倒传递神经网络为基础的两阶段优化模型 | 第90-93页 |
| 5.4.1 第一阶段信噪比最大化 | 第90-91页 |
| 5.4.2 第二阶段多目标品质优化 | 第91-93页 |
| 5.5 小结 | 第93-94页 |
| 第六章 铝合金7075薄壁件铣削的实验研究 | 第94-120页 |
| 6.1 前言 | 第94页 |
| 6.2 实验流程与设备介绍 | 第94-96页 |
| 6.3 利用田口法求解 | 第96-110页 |
| 6.3.1 田口分析 | 第96-98页 |
| 6.3.2 灰关联分析 | 第98-104页 |
| 6.3.3 变异数分析 | 第104-108页 |
| 6.3.4 田口灰关联优化前后表面形貌对比分析 | 第108-110页 |
| 6.4 以倒传递神经网络为基础的两阶段优化求解与分析 | 第110-118页 |
| 6.4.1 第一阶段表面粗糙度与铣削力信噪比最大化 | 第110-113页 |
| 6.4.2 第二阶段表面粗糙度与铣削力优化 | 第113页 |
| 6.4.3 两阶段优化前后表面质量的对比分析 | 第113-118页 |
| 6.5 确认性实验结果与分析 | 第118-119页 |
| 6.6 小结 | 第119-120页 |
| 第七章 结论与展望 | 第120-122页 |
| 7.1 结论 | 第120页 |
| 7.2 论文主要创新点 | 第120-121页 |
| 7.3 展望 | 第121-122页 |
| 参考文献 | 第122-132页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第132-133页 |
| 致谢 | 第133页 |