| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·高速切削加工技术的国内外发展历程 | 第7-8页 |
| ·本课题研究的意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第8-11页 |
| ·金属切削加工有限元仿真的应用与发展 | 第8-11页 |
| ·人工神经网络与遗传算法在优化加工参数中的应用 | 第11页 |
| ·论文的研究内容和技术路线 | 第11-13页 |
| 2 高速切削有限元仿真模型的研究 | 第13-33页 |
| ·正交切削 | 第13-14页 |
| ·有限元法基本思想 | 第14-16页 |
| ·热—弹塑性大变形耦合的有限元控制方程 | 第16-19页 |
| ·高速切削有限元仿真模型的建立 | 第19-25页 |
| ·几何模型 | 第19-21页 |
| ·材料模型 | 第21页 |
| ·网格划分 | 第21-22页 |
| ·边界条件和载荷 | 第22-23页 |
| ·切屑与刀具面的接触和摩擦 | 第23-24页 |
| ·切屑与工件的分离和断裂判定准则 | 第24-25页 |
| ·高速切削有限元仿真模型的验证 | 第25-27页 |
| ·高速切削过程中各物理量的分析 | 第27-32页 |
| ·铣削力 | 第27-29页 |
| ·温度 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 3 高速切削加工参数优化 | 第33-52页 |
| ·BP神经网络模型的建立 | 第33-37页 |
| ·神经网络层的设计 | 第33页 |
| ·网络隐层神经元数目的选择 | 第33-34页 |
| ·网络参数的选择 | 第34-35页 |
| ·BP神经网络模型的建立 | 第35-36页 |
| ·神经网络的训练 | 第36-37页 |
| ·神经网络泛化性验证 | 第37-39页 |
| ·高速切削加工参数优化模型的建立 | 第39-43页 |
| ·高速铣削切削用量 | 第39-40页 |
| ·模型的决策变量 | 第40页 |
| ·多个目标函数 | 第40页 |
| ·约束条件 | 第40-42页 |
| ·统一目标函数 | 第42-43页 |
| ·基于神经网络—遗传算法对高速切削加工参数进行优化 | 第43-48页 |
| ·遗传算法优化流程图 | 第43-45页 |
| ·适应度函数的确定 | 第45-47页 |
| ·遗传算法主要参数的确定 | 第47-48页 |
| ·遗传算法优化结果 | 第48-49页 |
| ·试切实验 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 4 高速铣削优化系统设计 | 第52-60页 |
| ·系统设计与分析 | 第52-54页 |
| ·优化系统需求分析 | 第52页 |
| ·总体设计 | 第52-53页 |
| ·系统开发环境及工具 | 第53-54页 |
| ·系统软件设计与实现 | 第54-57页 |
| ·系统优化程序流程 | 第54-55页 |
| ·系统实现 | 第55-57页 |
| ·优化结果 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 5 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·总结 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |