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薄壁件加工的整体立铣刀结构参数性能预测分析

摘要第6-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第12-20页
    1.1 研究背景及意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-18页
        1.2.1 钛合金高速加工机理的研究现状第13-14页
        1.2.2 钛合金薄壁件加工的刀具研究现状第14-15页
        1.2.3 切削力的研究第15-16页
        1.2.4 切削热的研究第16页
        1.2.5 有限元仿真在金属切削加工中的应用第16-17页
        1.2.6 BP神经网络在铣削加工应用的研究第17-18页
    1.3 课题主要内容第18-20页
第2章 薄壁件铣削物理仿真建模第20-41页
    2.1 AdvantEdge FEM铣削原理与特点第20-21页
        2.1.1 AdvantEdge FEM铣削特点第20页
        2.1.2 AdvantEdge FEM铣削原理第20-21页
    2.2 材料相关参数及模型第21-25页
        2.2.1 刀具与工件基本材料参数第21-22页
        2.2.2 工件材料本构模型第22-23页
        2.2.3 切屑与工件的分离第23-24页
        2.2.4 切屑与刀具间的摩擦第24-25页
    2.3 AdvantEdge FEM铣削物理仿真模型第25-28页
        2.3.1 AdvantEdge FEM铣削物理仿真实体化建模第25-27页
        2.3.2 AdvantEdge FEM铣削物理仿真结果第27-28页
    2.4 铣削加工验证实验第28-31页
    2.5 面向刀具优选预测模型的切屑仿真试验及样本获取第31-40页
    2.6 本章小结第40-41页
第3章 基于铣削物理仿真的单因素结构参数分析第41-54页
    3.1 前角分析第41-43页
        3.1.1 前角对铣削力的影响第42-43页
        3.1.2 前角对铣削温度的影响第43页
    3.2 螺旋角分析第43-47页
        3.2.1 螺旋角对铣削力的影响第46页
        3.2.2 螺旋角对铣削温度的影响第46-47页
    3.3 后角分析第47-50页
        3.3.1 后角对铣削力的影响第49页
        3.3.2 后角对铣削温度的影响第49-50页
    3.4 齿数分析第50-53页
        3.4.1 齿数对铣削力的影响第52页
        3.4.2 齿数对铣削温度的影响第52-53页
    3.5 本章小结第53-54页
第4章 基于BP神经网络预测模型的多因素结构参数预测第54-71页
    4.1 人工神经网络简介第54-55页
    4.2 BP神经网络理论第55-60页
        4.2.1 BP神经网络结构第55页
        4.2.2 BP神经网络学习算法第55-59页
        4.2.3 BP神经网络学习算法改进第59-60页
    4.3 BP网络模型的建立第60-63页
        4.3.1 输入层输出层节点数目的确定第60页
        4.3.2 网络隐层数的确定第60页
        4.3.3 隐含层神经元数的确定第60-62页
        4.3.4 初始权值的确定第62页
        4.3.5 学习步长的确定第62-63页
    4.4 面向MATLAB的BP神经网络设计第63-65页
        4.4.1 BP神经网络的初始化第63页
        4.4.2 BP神经网络的创建第63-65页
        4.4.3 BP神经网络的仿真第65页
        4.4.4 BP神经网络训练样本处理第65页
    4.5 多因素结构参数预测第65-67页
    4.6 BP神经网络预测能力对比验证第67-70页
    4.7 小结第70-71页
第5章 整体式立铣刀性能分析第71-80页
    5.1 刀具三维模型的建立第71-73页
        5.1.1 刀体外轮廓建模第71-72页
        5.1.2 刃线的建模第72-73页
        5.1.3 构建刀齿第73页
    5.2 优化前后刀具铣削力及温度对比分析第73-74页
    5.3 瞬态动力学分析第74-78页
        5.3.1 动态铣削力的加载第74-77页
        5.3.2 瞬态动力学分析结果第77-78页
    5.4 工件变形分析第78-79页
    5.5 本章小结第79-80页
第6章 结论与展望第80-82页
    6.1 结论第80-81页
    6.2 展望第81-82页
致谢第82-83页
参考文献第83-87页
攻读硕士学位期间发表的论文和参与科研项目情况第87页

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