| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 刀具管理系统介绍 | 第7-9页 |
| 1.1.1 刀具管理系统的含义 | 第7页 |
| 1.1.2 刀具管理的研究意义 | 第7页 |
| 1.1.3 国内外刀具管理系统的研究及应用现状 | 第7-9页 |
| 1.2 课题简介 | 第9-11页 |
| 1.2.1 课题研究背景 | 第9页 |
| 1.2.2 课题研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2.3 研究的主要内容 | 第10-11页 |
| 2 刀具多参数动态管理及其在刀具柔性编码中的应用 | 第11-27页 |
| 2.1 刀具多参数管理 | 第11-17页 |
| 2.1.1 基本的刀具多参数管理模式 | 第12-13页 |
| 2.1.2 改进的多参数管理模式 | 第13-16页 |
| 2.1.3 多参数查询 | 第16-17页 |
| 2.2 基于多参数的刀具柔性编码技术 | 第17-24页 |
| 2.2.1 刀具编码意义及原则 | 第17-18页 |
| 2.2.2 刀具编码系统设计 | 第18-24页 |
| 2.3 刀具多参数管理及柔性编码的系统实现 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于粒子群优化的反馈式神经网络的数控刀具寿命管理 | 第27-44页 |
| 3.1 反馈式神经网络介绍 | 第27-29页 |
| 3.1.1 人工神经网络 | 第27页 |
| 3.1.2 基本的反馈式神经网络 | 第27-28页 |
| 3.1.3 改进的反馈式神经网络 | 第28-29页 |
| 3.2 粒子群算法简介 | 第29-32页 |
| 3.2.1 基本的粒子群算法 | 第29-31页 |
| 3.2.2 改进的粒子群算法 | 第31-32页 |
| 3.3 刀具寿命介绍 | 第32-33页 |
| 3.4 基于粒子群的反馈式神经网络的刀具寿命预测 | 第33-38页 |
| 3.4.1 传统刀具寿命公式 | 第33页 |
| 3.4.2 粒子群优化的反馈式神经网络算法设计 | 第33-36页 |
| 3.4.3 基于粒子群反馈式神经网络刀具寿命预测模型建立 | 第36-38页 |
| 3.5 实验验证 | 第38-43页 |
| 3.5.1 样本采集 | 第38-39页 |
| 3.5.2 误差测量方法 | 第39-40页 |
| 3.5.3 仿真实验和结果 | 第40-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 4 企业级刀具全生命周期管理系统的研发 | 第44-62页 |
| 4.1 系统研究总体目标 | 第44页 |
| 4.2 系统功能模块设计 | 第44-50页 |
| 4.2.1 刀具信息管理 | 第46页 |
| 4.2.2 刀具采购管理 | 第46-47页 |
| 4.2.3 刀具库存管理 | 第47-48页 |
| 4.2.4 基础信息维护 | 第48-49页 |
| 4.2.5 刀具寿命管理 | 第49-50页 |
| 4.2.6 系统管理 | 第50页 |
| 4.2.7 系统集成设计 | 第50页 |
| 4.3 应用程序开发 | 第50-61页 |
| 4.3.1 散件信息管理 | 第51-52页 |
| 4.3.2 组合刀具管理 | 第52-54页 |
| 4.3.3 刀具库存管理 | 第54-57页 |
| 4.3.4 刀具采购管理 | 第57-58页 |
| 4.3.5 刀具寿命管理 | 第58-59页 |
| 4.3.6 系统权限设置 | 第59-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 5 结论与展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 附录 | 第66页 |