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基于PNN算法的电火花线切割间隙放电状态检测研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-20页
    1.1 课题的来源及研究的目的和意义第11-12页
    1.2 电火花线切割技术领域研究现状第12-13页
    1.3 电火花放电状态检测技术的研究现状第13-18页
        1.3.1 传统放电状态检测方法的研究现状第13-16页
        1.3.2 现代智能放电状态检测方法的研究现状第16-18页
    1.4 课题的主要研究内容第18-20页
第2章 线切割放电特征及阈值的选择第20-33页
    2.1 线切割加工的放电特征第20-25页
        2.1.1 电火花线切割五种放电状态第20-21页
        2.1.2 放电状态波形采集第21-22页
        2.1.3 不同介质加工的放电状态波形图第22-25页
    2.2 不同介质加工机理及其放电状态特点第25-29页
        2.2.1 加工极间放电通道形成第26页
        2.2.2 加工极间放电通道扩散第26页
        2.2.3 加工电极材料的抛出第26-27页
        2.2.4 加工极间介质消电离第27页
        2.2.5 水雾中线切割特性及放电状态特点分析第27-29页
    2.3 线切割放电状态的阈值分析与确定第29-32页
        2.3.1 放电状态对应电信号的阈值分析第29-30页
        2.3.2 不同介质的各个放电状态阈值的确定第30-32页
    2.4 本章小结第32-33页
第3章 基于PNN神经网络的检测算法编程及分析第33-43页
    3.1 神经网络应用理论第33页
    3.2 PNN神经网络概述第33-35页
        3.2.1 PNN神经网络的层次结构第34-35页
        3.2.2 基于放电状态检测的PNN网络特征第35页
    3.3 PNN神经网络编写及MATLAB实现第35-39页
        3.3.1 PNN神经网络的模型设计第35-36页
        3.3.2 基于PNN网络的MATLAB程序编制训练与验证第36-38页
        3.3.3 PNN网络算法与前期研究算法对比第38-39页
    3.4 GRNN神经网络应用编写及MATLAB实现第39-42页
        3.4.1 GRNN神经网络的概述第39-41页
        3.4.2 GRNN神经网络模型建立及MATLAB实现第41-42页
    3.5 本章小结第42-43页
第4章 放电状态检测系统设计及平台搭建第43-58页
    4.1 检测系统功能性的总体分析及设计第43-46页
        4.1.1 检测系统功能特性及设计第43-44页
        4.1.2 检测系统结构设计第44-46页
    4.2 检测系统信号采集模块设计第46-48页
        4.2.1 电信号采集设备的选择第46-47页
        4.2.2 数据采集卡的选择第47-48页
        4.2.3 外界元件电源的选择第48页
    4.3 检测系统信号处理模块设计第48-54页
        4.3.1 硬件驱动和管理程序第49-50页
        4.3.2 电信号数据还原存储程序第50-51页
        4.3.3 PNN放电状态网络识别程序及GRNN网络的调用第51页
        4.3.4 脉冲波形积分和存储程序第51-52页
        4.3.5 脉冲类型统计程序第52-53页
        4.3.6 工艺预测程序第53-54页
        4.3.7 检测结果报表程序第54页
    4.4 检测系统的显示界面设计第54-56页
        4.4.1 检测系统登录界面第54-55页
        4.4.2 检测系统的主界面第55-56页
    4.5 本章小结第56-58页
第5章 放电状态检测系统的切割应用实验第58-82页
    5.1 实验设备及条件第58-59页
    5.2 放电状态检测系统验证实验第59-60页
    5.3 液中主切割实验第60-64页
    5.4 蒸汽水雾及液中半精加工实验第64-66页
    5.5 精加工间隙特性实验第66-79页
        5.5.1 四种介质切割特性分析对比实验第66-70页
        5.5.2 中厚度工件切割特性分析对比实验第70-79页
    5.6 本章小结第79-82页
结论第82-83页
参考文献第83-87页
攻读硕士学位期间发表的学术成果第87-88页
致谢第88页

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