PCBN刀具断续车削淬硬钢表面粗糙度的试验与预测
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| ·选题背景及意义 | 第12-13页 |
| ·表面粗糙度的国内外研究现状 | 第13-16页 |
| ·影响表面粗糙度因素的国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·表面粗糙度预测的国内外研究现状 | 第15-16页 |
| ·主要内容与安排 | 第16-18页 |
| 第2章 断续车削淬硬钢的理论分析 | 第18-24页 |
| ·表面粗糙度的形成机理分析 | 第18-21页 |
| ·已加工表面的形成过程 | 第18-19页 |
| ·表面粗糙度产生的原因 | 第19-20页 |
| ·影响表面粗糙度的主要因素 | 第20-21页 |
| ·表面粗糙度对零件使用性能的影响 | 第21-22页 |
| ·断续车削淬硬钢的特点及存在的问题 | 第22-23页 |
| ·断续车削淬硬钢的研究内容及设想 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 断续车削表面粗糙度的试验研究 | 第24-46页 |
| ·实验设计 | 第24-28页 |
| ·工件材料 | 第24-25页 |
| ·刀具材料 | 第25-28页 |
| ·切削用量 | 第28页 |
| ·试验目的、设备及方法 | 第28-30页 |
| ·试验目的 | 第28-29页 |
| ·试验设备 | 第29-30页 |
| ·试验方法 | 第30页 |
| ·单因素试验 | 第30-36页 |
| ·单因素试验设计 | 第30-36页 |
| ·正交试验 | 第36-45页 |
| ·正交试验法的定义 | 第36页 |
| ·正交试验方案设计 | 第36-38页 |
| ·正交试验 | 第38-44页 |
| ·试验结论与分析 | 第44页 |
| ·试验验证 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 多元回归分析法表面粗糙度预测模型 | 第46-52页 |
| ·基于理论公式的工件表面粗糙度的预测 | 第46-47页 |
| ·多元回归分析法表面粗糙度预测模型 | 第47-51页 |
| ·多元回归分析法定义 | 第47页 |
| ·多元回归数学模型的建立 | 第47-49页 |
| ·参数的最小二乘估计 | 第49页 |
| ·预测模型的方差分析及显著性检验 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 RBF神经网络表面粗糙度预测模型 | 第52-64页 |
| ·神经网络类型的选择 | 第52页 |
| ·神经网络结构的设定 | 第52-54页 |
| ·神经网络的学习算法 | 第54-55页 |
| ·神经网络的训练样本 | 第55-57页 |
| ·神经网络的训练过程 | 第57-58页 |
| ·神经网络运行程序流程 | 第58-59页 |
| ·神经网络训练结果分析 | 第59-60页 |
| ·两种算法的实验验证及对比分析 | 第60-62页 |
| ·实验验证 | 第60-61页 |
| ·对比分析 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 总结与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第72页 |
