数控刀具全生命周期智能管理系统研究
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 刀具管理系统研究意义 | 第7页 |
| 1.2 国内外研究现状及存在的问题 | 第7-9页 |
| 1.3 课题研究背景、意义与内容 | 第9-11页 |
| 1.3.1 课题研究背景 | 第9-10页 |
| 1.3.2 课题研究意义 | 第10页 |
| 1.3.3 主要研究内容 | 第10-11页 |
| 1.4 本章小结 | 第11-12页 |
| 2 数控刀具管理系统关键技术研究 | 第12-33页 |
| 2.1 数控刀具识别意义及常用识别技术 | 第12-13页 |
| 2.2 基于RFID的刀具识别技术 | 第13-24页 |
| 2.2.1 RFID原理简介 | 第13-14页 |
| 2.2.2 RFID系统选型 | 第14-17页 |
| 2.2.3 RFID数据管理方案 | 第17-18页 |
| 2.2.4 RFID读写客户端开发 | 第18-21页 |
| 2.2.5 数控刀具几何参数自动录入 | 第21-22页 |
| 2.2.6 基于RFID的刀具管理方案 | 第22-24页 |
| 2.3 刀具编码技术研究 | 第24-27页 |
| 2.3.1 数控刀具编码概述 | 第24页 |
| 2.3.2 编码原则 | 第24-25页 |
| 2.3.3 刀具编码方案 | 第25-27页 |
| 2.4 数控加工刀具系统智能选配模型 | 第27-29页 |
| 2.5 数据库设计 | 第29-31页 |
| 2.5.1 刀具的多参数储存模式 | 第29-30页 |
| 2.5.2 系统数据库设计 | 第30-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-33页 |
| 3 粒子滤波与GRNN集成的数控刀具寿命管理 | 第33-44页 |
| 3.1 刀具磨损预测与寿命管理概述 | 第33-34页 |
| 3.1.1 刀具寿命管理分析 | 第33页 |
| 3.1.2 刀具相对寿命 | 第33页 |
| 3.1.3 刀具寿命预测方法研究 | 第33-34页 |
| 3.2 广义回归神经网络简介 | 第34-36页 |
| 3.3 粒子滤波与GRNN集成的刀具寿命预测 | 第36-43页 |
| 3.3.1 粒子滤波简介 | 第36-37页 |
| 3.3.2 粒子滤波修正算法设计 | 第37-39页 |
| 3.3.3 实验验证方案 | 第39-40页 |
| 3.3.4 预测模型比较 | 第40-41页 |
| 3.3.5 粒子滤波集成的预测修正 | 第41-43页 |
| 3.3.6 实验结果分析 | 第43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 4 数控刀具智能管理系统开发 | 第44-64页 |
| 4.1 系统开发方案设计 | 第44-47页 |
| 4.1.1 系统开发结构 | 第44-46页 |
| 4.1.2 系统开发平台 | 第46页 |
| 4.1.3 系统开发关键技术 | 第46页 |
| 4.1.4 系统集成交互方式 | 第46-47页 |
| 4.2 系统功能模块设计 | 第47-53页 |
| 4.2.1 采购管理 | 第48-50页 |
| 4.2.2 刀具基础信息管理 | 第50页 |
| 4.2.3 柔性线刀具管理 | 第50页 |
| 4.2.4 出入库管理 | 第50-51页 |
| 4.2.5 刀具寿命管理 | 第51-52页 |
| 4.2.6 系统信息管理 | 第52-53页 |
| 4.3 系统运行实例 | 第53-63页 |
| 4.3.1 刀具基础信息管理 | 第53-58页 |
| 4.3.2 全生命周期管理 | 第58-62页 |
| 4.3.3 系统岗位管理及权限设置 | 第62-63页 |
| 4.4 本章小节 | 第63-64页 |
| 5 结论与展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 附录 | 第69页 |
| A.作者在攻读学位期间取得的科研成果 | 第69页 |
| B.作者在攻读学位期间参加的课题 | 第69页 |
