虚拟数控车削加工质量预测系统的研究

中文摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-9页
第一章 绪论	第9-22页
·引言	第9页
·虚拟制造技术简介	第9-11页
·虚拟制造的定义及分类	第9-11页
·虚拟制造的特征	第11页
·虚拟制造技术在机械工程领域中的作用	第11-12页
·虚拟制造技术的研究现状及物理仿真存在的主要问题	第12-20页
·国内外研究现状	第12-19页
·物理仿真研究目前存在的问题	第19-20页
·论文研究背景和主要工作	第20-22页
·研究背景	第20页
·论文主要工作	第20-22页
第二章 数控车削加工切削力预测理论与方法的研究	第22-45页
·基于人工神经网络的切削力预测	第22-32页
·人工神经网络简介	第22-23页
·人工神经网络模型的数学描述	第23-25页
·切削力预测的神经网络模型	第25-28页
·切削力数据的采集	第28-30页
·网络训练与预测结果分析	第30-32页
·样本数量对基于神经网络切削力预测精度的影响	第32-34页
·切削力样本采集	第32页
·训练样本的选择与预测结果分析	第32-34页
·遗传算法在切削力公式参数辨识中的应用	第34-43页
·遗传算法简介	第34-37页
·遗传算法在切削力公式参数辨识中的应用	第37-41页
·遗传算法编程	第41-42页
·遗传算法的应用实例	第42-43页
·本章结论	第43-45页
第三章 车削加工工件质量的预测建模	第45-63页
·影响工件车削加工误差的因素分析	第45-46页
·轴类工件车削加工的直径误差建模	第46-53页
·工件受力变形产生的偏差	第48-51页
·机床主轴（卡盘）和尾架弹性变形引起的工件偏差	第51-52页
·车削过程中刀具的偏移	第52-53页
·尾架调整偏差引起的工件直径误差	第53页
·工件表面粗糙度的预测研究	第53-62页
·影响工件表面粗糙度的因素分析	第53-54页
·理论粗糙度公式预测精度的实验验证	第54-56页
·神经网络预测工件表面粗糙度方法的研究	第56-60页
·用指数公式预测工件表面粗糙度	第60-62页
·本章小结	第62-63页
第四章 虚拟车削加工质量预测系统的开发	第63-78页
·虚拟车削加工质量预测系统的结构设计	第63-68页
·数控车削几何仿真系统	第63-65页
·数控车削几何仿真系统的基本流程	第65-66页
·物理仿真与几何仿真对数据库的不同要求	第66-68页
·物理仿真数据库	第68-72页
·扩展数据库	第68-71页
·新增数据库	第71-72页
·轴类零件车削质量预测系统的开发	第72-75页
·系统的总体结构	第72-73页
·系统模块介绍	第73-74页
·离散节点输出	第74-75页
·系统的应用	第75页
·基于预测的轴类工件直径误差补偿	第75-76页
·本章小结	第76-78页
第五章 车削参数的智能优化选择	第78-89页
·智能刀具选择模块	第78-81页
·通用车削刀具的选择	第78-79页
·专用车削刀具的选择	第79-81页
·切削参数优化	第81-88页
·不同工序需要考虑的约束因素	第81-82页
·优化数学模型的建立	第82-84页
·优化算法的选择	第84-86页
·切削参数优化系统的开发	第86-88页
·本章小结	第88-89页
第六章 集成车削加工仿真系统的实现	第89-99页
·集成车削加工仿真系统结构	第89-91页
·车削加工物理仿真系统的个性化定制	第91-94页
·机床工艺系统静刚度的测定	第91-94页
·机床尾架偏移量的测定	第94页
·系统预测精度实验验证	第94-96页
·实验设备及切削条件	第94-95页
·实验方案	第95页
·实测结果与预测结果的比较	第95-96页
·基于预测的直径误差补偿精度实验验证	第96-98页
·本章小结	第98-99页
第七章 结论与展望	第99-102页
·主要研究结论	第99-101页
·对未来工作的展望	第101-102页
参考文献	第102-107页
攻读博士期间发表论文和参加科研情况	第107-109页
致谢	第109页