| 摘要 | 第11-12页 |
| Abstract | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 多轴球头铣削表面形貌研究 | 第15-18页 |
| 1.2.1 高速铣削加工特点与应用 | 第15-16页 |
| 1.2.2 多轴球头铣削表面形貌研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 多轴球头铣削表面形貌表征方法研究现状 | 第18-20页 |
| 1.3.1 参数表征法 | 第18页 |
| 1.3.2 双树复小波分析法 | 第18-19页 |
| 1.3.3 分形表征法 | 第19页 |
| 1.3.4 自相关函数法 | 第19-20页 |
| 1.4 加工表面摩擦磨损研究现状 | 第20-21页 |
| 1.5 存在的主要问题 | 第21页 |
| 1.6 论文的主要内容 | 第21-22页 |
| 第2章 H13钢铣削试验及形貌获取 | 第22-38页 |
| 2.1 多轴球头铣削过程几何分析 | 第22-24页 |
| 2.1.1 刀具姿态的定义 | 第22页 |
| 2.1.2 刀尖参切分析 | 第22-24页 |
| 2.2 多轴球头铣削试验及形貌获取 | 第24-28页 |
| 2.2.1 试验设备及条件 | 第24-25页 |
| 2.2.2 试验参数设置 | 第25-27页 |
| 2.2.3 铣削表面形貌获取 | 第27-28页 |
| 2.3 铣削表面三维形貌表征 | 第28-37页 |
| 2.3.1 幅值参数表征 | 第29-32页 |
| 2.3.2 空间参数表征 | 第32-34页 |
| 2.3.3 综合参数表征 | 第34-35页 |
| 2.3.4 功能参数表征 | 第35-37页 |
| 2.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 H13钢铣削表面形貌分析 | 第38-60页 |
| 3.1 双树复小波多尺度分析 | 第38-46页 |
| 3.1.1 双树复小波理论基础 | 第38-39页 |
| 3.1.2 铣削表面的分解重构 | 第39-43页 |
| 3.1.3 双树复小波分析铣削表面形貌 | 第43-46页 |
| 3.2 分形法分析 | 第46-51页 |
| 3.2.1 分形理论基础 | 第46-47页 |
| 3.2.2 分形维数计算 | 第47-48页 |
| 3.2.3 分形维数法模拟并分析表面形貌 | 第48-51页 |
| 3.3 自相关函数法分析 | 第51-57页 |
| 3.3.1 自相关函数理论基础 | 第51-52页 |
| 3.3.2 高斯表面模拟 | 第52-57页 |
| 3.3.3 自相关长度与表面形貌分析 | 第57页 |
| 3.4 本章小结 | 第57-60页 |
| 第4章 铣削表面摩擦磨损性能分析 | 第60-68页 |
| 4.1 H13钢铣削表面摩擦试验 | 第60-61页 |
| 4.1.1 试验设备和摩擦副的选取 | 第60-61页 |
| 4.1.2 试验条件的确定 | 第61页 |
| 4.2 加工表面摩擦特性研究 | 第61-64页 |
| 4.2.1 铣削表面加工路径与摩擦系数关系分析 | 第61-62页 |
| 4.2.2 铣削表面分形维数与摩擦系数关系分析 | 第62-63页 |
| 4.2.3 铣削表面三维表征参数与摩擦系数相关性分析 | 第63-64页 |
| 4.3 加工表面耐磨性分析 | 第64-67页 |
| 4.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第5章 基于BP神经网络的铣削表面摩擦系数预测 | 第68-80页 |
| 5.1 BP神经网络 | 第68-71页 |
| 5.1.1 BP神经网络概念 | 第68页 |
| 5.1.2 BP神经网络原理 | 第68-71页 |
| 5.2 铣削表面摩擦系数预测模型 | 第71-78页 |
| 5.2.1 BP神经网络参数的选择 | 第71-74页 |
| 5.2.2 训练样本的选取 | 第74-75页 |
| 5.2.3 训练样本归一化 | 第75-77页 |
| 5.2.4 BP神经网络训练 | 第77-78页 |
| 5.3 本章小结 | 第78-80页 |
| 结论与展望 | 第80-84页 |
| 参考文献 | 第84-90页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第90-92页 |
| 致谢 | 第92-93页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第93页 |