基于变形控制的薄壁件铣削加工参数优化及仿真研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| ·本课题背景及意义 | 第12-13页 |
| ·本课题的研究现状以及存在的问题 | 第13-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·现有研究的不足 | 第15-16页 |
| ·本课题的研究内容及章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章 铣削加工三维有限元模型 | 第18-34页 |
| ·弹塑性有限元理论基础 | 第18-21页 |
| ·应力场有限元模型 | 第18-19页 |
| ·温度场有限元模型 | 第19-20页 |
| ·热—力耦合有限元模型 | 第20-21页 |
| ·薄壁件铣削三维有限元模拟的关键技术 | 第21-24页 |
| ·数控铣削运动轨迹的实现 | 第21-22页 |
| ·切屑与工件的分离准则 | 第22页 |
| ·铣削加工中的热传导和绝热剪切 | 第22-24页 |
| ·薄壁件铣削加工的有限元仿真 | 第24-31页 |
| ·几何模型 | 第24-25页 |
| ·材料模型 | 第25-26页 |
| ·装配部件 | 第26-27页 |
| ·网格划分 | 第27页 |
| ·工件和刀具的接触和摩擦 | 第27-28页 |
| ·设置分析步与加载 | 第28-29页 |
| ·仿真结果 | 第29-31页 |
| ·试验验证 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于神经网络的铣削变形预测模型 | 第34-41页 |
| ·BP 神经网络 | 第34-37页 |
| ·BP 神经网络结构 | 第34页 |
| ·BP 神经网络算法 | 第34-36页 |
| ·BP 神经网络学习规则 | 第36-37页 |
| ·基于BP 神经网络的铣削变形模型的建立 | 第37-40页 |
| ·BP 网络加工变形模型的总体结构构建 | 第37-38页 |
| ·BP 网络加工变形模型的训练 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于遗传算法的铣削参数优化 | 第41-54页 |
| ·铣削加工切削参数优化模型 | 第41-45页 |
| ·设计变量 | 第41-42页 |
| ·薄壁件铣削参数优化的目标函数 | 第42-44页 |
| ·薄壁件铣削参数优化的约束条件 | 第44-45页 |
| ·基于遗传算法的铣削参数优化 | 第45-49页 |
| ·遗传算法 | 第45-48页 |
| ·采用遗传算法优化薄壁件铣削参数的程序 | 第48-49页 |
| ·薄壁件铣削参数优化结果 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 薄壁件铣削加工参数优化系统开发 | 第54-69页 |
| ·铣削参数优化系统的功能与结构 | 第54页 |
| ·铣削加工切削参数优化系统数据库设计 | 第54-60页 |
| ·铣削加工数据的来源 | 第55页 |
| ·铣削加工参数优化数据库设计的需求分析 | 第55-56页 |
| ·铣削加工参数优化数据库概念设计 | 第56-57页 |
| ·铣削加工参数优化数据库逻辑设计 | 第57-60页 |
| ·铣削加工切削参数优化系统的实现 | 第60-68页 |
| ·系统开发平台简介 | 第60-62页 |
| ·系统开发中的关键问题 | 第62-65页 |
| ·系统实现 | 第65-68页 |
| ·本章小节 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·总结 | 第69页 |
| ·展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第76页 |
