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薄壁叶片铣削加工弹性变形预测和误差控制方法研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 课题的来源第10页
    1.2 课题研究的背景和意义第10-11页
    1.3 国内外研究现状及分析第11-16页
        1.3.1 切削加工数值模拟的研究第11-13页
        1.3.2 复杂曲面薄壁零件变形预测和误差控制第13-14页
        1.3.3 国内外文献综述简析第14-16页
    1.4 本文研究的主要内容第16-17页
第2章 球头铣刀铣削加工数值模拟第17-33页
    2.1 球头铣刀铣削加工有限元模型构建第17-25页
        2.1.1 DEFORM软件在切削仿真研究中的应用第17-18页
        2.1.2 铣刀和工件几何模型建立第18-22页
        2.1.3 几何模型网格划分第22页
        2.1.4 工件材料本构模型第22-23页
        2.1.5 刀-屑之间的摩擦模型第23-24页
        2.1.6 正交试验方案设计第24-25页
        2.1.7 边界条件设定第25页
    2.2 铣削加工正交试验结果获取及分析第25-31页
        2.2.1 正交实验结果获取第25-26页
        2.2.2 正交试验结果极差分析第26-28页
        2.2.3 正交试验结果优势分析第28-31页
    2.3 本章小结第31-33页
第3章 薄壁叶片铣削加工弹性变形分析第33-45页
    3.1 薄壁叶片铣削加工弹性变形理论分析第33-36页
        3.1.1 叶片型面模型简化第33页
        3.1.2 简化模型变形分析第33-36页
    3.2 薄壁叶片铣削加工弹性变形有限元分析第36-38页
        3.2.1 有限元分析假设条件第36页
        3.2.2 有限元分析的主要步骤第36-38页
    3.3 铣削力与弹性变形量的迭代格式第38-42页
        3.3.1 球头铣刀力学模型第38-39页
        3.3.2 铣削力与弹性变形量迭代格式建立第39-40页
        3.3.3 薄壁叶片弹性变形量迭代计算流程第40-42页
    3.4 薄壁叶片加工变形实例分析第42-44页
        3.4.1 薄壁叶片铣削加工弹性变形量计算第42-43页
        3.4.2 叶片变形结果拟合分析第43-44页
    3.5 本章小结第44-45页
第4章 基于BP神经网络的叶片变形误差预测模型第45-58页
    4.1 BP神经网络的原理第45-46页
    4.2 基于BP神经网络的叶片变形误差预测模型构建第46-53页
        4.2.1 样本数据的选取和归一化处理第47页
        4.2.2 BP神经网络结构确定第47-48页
        4.2.3 模型参数选取第48-50页
        4.2.4 BP神经网络训练第50-52页
        4.2.5 BP网络预测模型泛化能力检测第52-53页
    4.3 叶片变形误差BP神经网络预测模型的GUI设计第53-57页
        4.3.1 MatlabGUI简介第53页
        4.3.2 叶片变形误差预测模型GUI设计第53-56页
        4.3.3 叶片变形预测GUI设计第56-57页
    4.4 本章小结第57-58页
第5章 薄壁叶片加工变形误差控制方法研究第58-71页
    5.1 薄壁叶片加工变形误差补偿第58-63页
        5.1.1 变形误差补偿原理第58-59页
        5.1.2 球头铣刀铣削加工坐标系定义第59-61页
        5.1.3 叶片加工变形误差补偿方案第61-62页
        5.1.4 变形误差补偿实例分析第62-63页
        5.1.5 叶片加工变形误差补偿GUI设计第63页
    5.2 叶片曲面五轴铣削刀轴矢量优化第63-69页
        5.2.1 机床旋转轴运动分析第64页
        5.2.2 机床回转轴角速度约束条件第64-65页
        5.2.3 刀轴矢量优化方法第65-67页
        5.2.4 刀轴矢量优化实例分析第67-69页
    5.3 叶片变形预测及误差补偿可视化软件设计第69-70页
    5.4 本章小结第70-71页
结论第71-73页
参考文献第73-79页
致谢第79页

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