成形铣刀状态分析神经网络模型的研究与仿真
| 摘要 | 第1-4页 |
| 目录 | 第4-6页 |
| 第一章 刀具状态监测的研究与应用进展 | 第6-14页 |
| 一、 神经网络的发展与现状 | 第6-10页 |
| 二、 神经网络在制造业中的应用 | 第10页 |
| 三、 神经网络在刀具状态诊断中的应用 | 第10-12页 |
| 四、 铣刀状态分析现状及项目意义 | 第12-14页 |
| 第二章 铣刀工作磨损状态的分类、特征及影响因素 | 第14-20页 |
| 一、 概述 | 第14页 |
| 二、 铣刀磨损的形式 | 第14-18页 |
| 三、 铣刀磨损过程和磨钝标准 | 第18-20页 |
| 第三章 成形铣刀磨损状态相关特征量的提取 | 第20-29页 |
| 一、 概述 | 第20页 |
| 二、 声发射信号 | 第20-24页 |
| 三、 切削力信号 | 第24-28页 |
| 四、 功率信号 | 第28-29页 |
| 第四章 神经网络模型的建立 | 第29-43页 |
| 一、 神经网络基础 | 第29-31页 |
| 二、 人工神经网络 | 第31-34页 |
| 三、 反向传播神经网络 | 第34-38页 |
| 四、 神经网络模型的建立 | 第38-43页 |
| 第五章 BP网络的MATLAB实现 | 第43-47页 |
| 一、 MATLAB简介 | 第43页 |
| 二、 BP神经网络设计 | 第43-44页 |
| 三、 成形铣刀磨损状态影响因素的分析 | 第44-47页 |
| 第六章 结论 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 硕士学位工作期间完成的论文 | 第55页 |
