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低膨胀玻璃的旋转超声振动辅助磨削实验研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第8-20页
    1.1 课题背景及研究的目的和意义第8-9页
    1.2 国内外在该方向的研究现状及分析第9-18页
        1.2.1 低膨胀玻璃磨削国内外研究现状第9-14页
        1.2.2 超声振动辅助磨削的国内外研究现状第14-16页
        1.2.3 超声振动辅助修整的国内外研究现状第16-18页
    1.3 主要研究内容第18-20页
第2章 金刚石砂轮的旋转超声振动修整工艺研究第20-29页
    2.1 引言第20页
    2.2 旋转超声振动实验平台的设计及搭建第20-21页
    2.3 树脂基金刚石砂轮的修整工艺第21-26页
        2.3.1 选定修整方式第22页
        2.3.2 确定修整工艺参数第22-24页
        2.3.3 普通修整与超声振动辅助修整的对比及分析第24-26页
    2.4 修整阈值及在位检测第26-27页
    2.5 本章小结第27-29页
第3章 低膨胀玻璃的旋转超声振动磨削基础研究第29-42页
    3.1 引言第29页
    3.2 显微硬度实验及纳米压痕实验第29-36页
        3.2.1 显微硬度实验第30-34页
        3.2.2 纳米压痕实验第34-36页
    3.3 刻划实验第36-40页
        3.3.1 刻划实验设计第36-37页
        3.3.2 划痕形貌及其分析第37-40页
    3.4 本章小结第40-42页
第4章 低膨胀玻璃的旋转超声振动磨削工艺研究第42-62页
    4.1 引言第42页
    4.2 实验规划与磨削方法的选定第42-52页
        4.2.1 实验规划第42-43页
        4.2.2 磨削方法的选定第43-48页
        4.2.3 神经网络法对实验结果的影响及分析第48-52页
    4.3 磨削工艺实验及优化工艺参数第52-57页
        4.3.1 ULE材料的工艺实验研究第52-54页
        4.3.2 微晶玻璃的工艺实验研究第54-56页
        4.3.3 两种材料的工艺对比分析第56-57页
    4.4 神经网络法对工艺参数的预测第57-61页
        4.4.1 训练神经网络及结果分析第58-59页
        4.4.2 神经网络法与正交实验法比较第59-61页
    4.5 本章小结第61-62页
结论第62-64页
参考文献第64-68页
攻读学位期间发表的学术论文第68-70页
致谢第70页

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