| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 符号说明 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| ·精密与超精密加工 | 第13-15页 |
| ·精密与超精密加工概况 | 第13页 |
| ·硬脆材料超精密磨削 | 第13-14页 |
| ·超硬磨料与砂轮结合剂 | 第14-15页 |
| ·ELID磨削技术 | 第15-16页 |
| ·ELID磨削基本原理 | 第15-16页 |
| ·ELID磨削技术的特点 | 第16页 |
| ·ELID磨削国内外研究现状及意义 | 第16-18页 |
| ·研究内容与目标 | 第18-20页 |
| 第2章 单晶硅的ELID磨削原理 | 第20-32页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·ELID磨削的关键技术分析 | 第20-23页 |
| ·ELID磨削的电解原理 | 第20-22页 |
| ·ELID钝化膜的作用 | 第22-23页 |
| ·单晶硅硬脆材料的磨削加工原理 | 第23-26页 |
| ·脆性材料的磨削力成因分析 | 第23-24页 |
| ·单晶硅硬脆材料的延性域磨削原理 | 第24-26页 |
| ·磨削力研究 | 第26-30页 |
| ·磨削力意义 | 第26页 |
| ·磨削力形成的基本原理 | 第26-29页 |
| ·磨削力计算方法 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 ELID磨削单晶硅工艺实验研究 | 第32-50页 |
| ·前言 | 第32页 |
| ·BCB砂轮ELID磨削加工实验 | 第32-37页 |
| ·磨削实验系统 | 第32-34页 |
| ·磨削力测量装置 | 第34-35页 |
| ·磨削力测量方法 | 第35-36页 |
| ·磨削比和粗糙度的检测方法 | 第36-37页 |
| ·ELID电源参数对表面粗糙度和磨削力的影响 | 第37-41页 |
| ·电解电压对单晶硅表面粗糙度和切向磨削力的影响 | 第37-39页 |
| ·占空比对单晶硅表面粗糙度和切向磨削力的影响 | 第39-41页 |
| ·磨削参数对表面粗糙度和切向磨削力的影响 | 第41-46页 |
| ·砂轮磨粒粒度对表面粗糙度和切向磨削力的影响 | 第41-42页 |
| ·切深对表面粗糙度和切向磨削力的影响 | 第42-43页 |
| ·水平进给速度对表面粗糙度和切向磨削力的影响 | 第43-45页 |
| ·砂轮转速对表面粗糙度和切向磨削力的影响 | 第45-46页 |
| ·磨削参数对磨削比的影响 | 第46-48页 |
| ·砂轮磨粒粒度对磨削比的影响 | 第46页 |
| ·切深对磨削比影响 | 第46-47页 |
| ·水平进给速度对磨削比影响 | 第47-48页 |
| ·砂轮转速对磨削比影响 | 第48页 |
| ·本章小节 | 第48-50页 |
| 第4章 基于遗传算法和BP神经网络技术的加工结果预测 | 第50-66页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·人工神经网络和BP网络简介 | 第50-54页 |
| ·人工神经网络基本原理 | 第50-51页 |
| ·BP网络及计算方法 | 第51-54页 |
| ·遗传算法 | 第54-56页 |
| ·遗传算法简介 | 第54-55页 |
| ·遗传算法基本操作方法 | 第55-56页 |
| ·预测模型的建立 | 第56-61页 |
| ·实验数据的选取 | 第56-57页 |
| ·数入层与输出层神经元数的设计 | 第57页 |
| ·模型网络层数的确定 | 第57页 |
| ·网络的实现 | 第57-59页 |
| ·模型的训练 | 第59-61页 |
| ·网络预测结果及仿真分析 | 第61-62页 |
| ·优化磨削工艺参数 | 第62-65页 |
| ·BCB砂轮表面显微观察 | 第63-64页 |
| ·工件表面实物图 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 单晶硅表面损伤检测与分析 | 第66-76页 |
| ·前言 | 第66页 |
| ·表面损伤检测与分析 | 第66-69页 |
| ·光学显微镜法 | 第66-68页 |
| ·扫描电子显微镜SEM | 第68-69页 |
| ·亚表面损伤检测与分析 | 第69-70页 |
| ·表面元素检测与分析 | 第70-73页 |
| ·磨削比和主轴平均电流的对比图 | 第73-74页 |
| ·本章小结 | 第74-76页 |
| 第6章 总结与展望 | 第76-80页 |
| ·总结 | 第76-77页 |
| ·展望 | 第77-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 致谢 | 第84-86页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第86页 |