热处理工艺对TC4钛合金切削加工性影响的实验研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-21页 |
| ·钛合金的应用及其发展概述 | 第10-17页 |
| ·钛合金的分类及其性能特点 | 第11-14页 |
| ·TC4 钛合金的金相显微组织与性能 | 第14-15页 |
| ·TC4 钛合金热处理工艺 | 第15-17页 |
| ·TC4 钛合金切削加工国内外研究现状 | 第17-18页 |
| ·课题研究内容及结构安排 | 第18-21页 |
| ·课题研究的内容及结构 | 第18-19页 |
| ·课题研究的进度安排 | 第19-21页 |
| 第2章 TC4 钛合金热处理实验和结果分析 | 第21-34页 |
| ·热处理实验材料及试样制备 | 第21页 |
| ·实验方案 | 第21-24页 |
| ·实验方案流程图 | 第21-22页 |
| ·材料的热处理 | 第22-23页 |
| ·材料的金相试样制备 | 第23页 |
| ·硬度测试 | 第23-24页 |
| ·热处理实验结果及分析 | 第24-33页 |
| ·TC4 钛合金原始金相组织 | 第24页 |
| ·不同热处理对TC4 合金组织的影响 | 第24-25页 |
| ·加热温度对空冷组织的影响 | 第25-28页 |
| ·加热温度对炉冷组织的影响 | 第28-29页 |
| ·淬火加热温度对组织的影响 | 第29-32页 |
| ·热处理对TC4 合金硬度的影响 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 TC4 钛合金切削加工实验 | 第34-42页 |
| ·工件材料 | 第34-35页 |
| ·实验设备及测量装置 | 第35-40页 |
| ·机床 | 第35-36页 |
| ·刀具 | 第36-38页 |
| ·测力系统及原理 | 第38-39页 |
| ·其他仪器 | 第39-40页 |
| ·实验方案 | 第40-41页 |
| ·切削力实验 | 第40页 |
| ·表面粗糙度实验 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 切削实验数据分析 | 第42-51页 |
| ·切削力实验 | 第42-44页 |
| ·切削力实验目的 | 第42页 |
| ·切削力实验结果 | 第42-44页 |
| ·切削力的回归分析 | 第44-46页 |
| ·表面粗糙度实验 | 第46-48页 |
| ·表面粗糙度实验结果 | 第46-47页 |
| ·表面粗糙度的回归分析 | 第47-48页 |
| ·加工硬化测量与分析 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 BP 神经网络的模型预测 | 第51-63页 |
| ·人工神经网络的概述 | 第51页 |
| ·BP 神经网络原理与数学描述 | 第51-55页 |
| ·BP 神经网络的原理 | 第51-52页 |
| ·BP 神经网络的数学描述 | 第52-55页 |
| ·BP 神经网络与遗传算法 | 第55-58页 |
| ·结合的必要性 | 第55-56页 |
| ·遗传算法理论 | 第56页 |
| ·遗传算法优化神经网络的权值和阈值 | 第56-58页 |
| ·模型预测及MATLAB 实现 | 第58-62页 |
| ·Matlab 软件简介 | 第58-59页 |
| ·BP 神经网络预测 | 第59-60页 |
| ·GA-BP 神经网络预测 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文 | 第68页 |
